À l’issue d’une table ronde sur les liens entre IA et jumeaux numériques sur AdoptAI, Twin+ a rencontré Gerhard Kreß, senior vice-Président en charge de l'activité Portefeuille & Digitalisation chez Siemens. Il détaille la vision de l’IA industrielle, ses liens avec les jumeaux numériques, les enjeux d’écosystèmes européens et les défis réglementaires.
Avant tout, qu’est exactement l’IA pour Siemens ? Quelle est sa complexité et ses bénéfices concrets pour les industries ?
Chez Siemens, nous faisons bien évidemment une distinction très claire entre l’IA grand public et ce que nous appelons l’IA industrielle. Cette différence est essentielle, car l’IA industrielle doit être beaucoup plus robuste et fiable. Imaginez un instant que vous conceviez un essieu pour une voiture et qu’une erreur survienne parce que le modèle «hallucine» : c’est évidemment inacceptable. L’IA industrielle doit fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, au cœur des processus et des usines. Cela impose une approche totalement différente. Pendant longtemps, nous disposions de modèles d’IA très puissants, mais leur adaptation à des problèmes industriels précis demandait énormément d’efforts. J’ai moi-même développé une activité autour de l’IA et de la donnée dans le ferroviaire chez Siemens, et chaque nouveau parc de trains représentait un défi, notamment à cause des évolutions d’ingénierie.
L’arrivée de l’IA générative a changé la donne: elle permet de passer beaucoup plus rapidement d’un cas d’usage à un autre, au sein d’un même secteur. Pour nos clients, cela signifie deux choses majeures. D’une part, l’IA peut être intégrée beaucoup plus vite dans les processus réels de type production, gestion de réseaux, automatisation. D’autre part, nous entraînons désormais ces modèles à comprendre la donnée industrielle à travers des séries temporelles, les propriétés des matériaux, les comportements des systèmes, les géométries… L’objectif est de prédire le comportement d’un équipement industriel. Par exemple, simuler le comportement des liquides dans un sécheur par atomisation ou analyser une presse industrielle. Nous pouvons même créer des «capteurs virtuels» qui permettent d’éviter d’avoir à installer des capteurs partout, on sait néanmoins précisément ce qui se passe dans la machine. Résultat: une qualité maîtrisée et des processus optimisés.
Lors de cette table ronde, Renault invitait d’avantage parler «d’intelligence augmentée» que d’intelligence artificielle. Partagez-vous cette vision ?
Oui et non. Il y a bel et bien une part d’autonomie dans l’IA que nous utilisons aujourd’hui, mais son objectif reste de soutenir l’humain. Nous ne sommes clairement pas dans une logique de remplacement total des ingénieurs. Prenons un exemple concret : vous concevez une pièce automobile et vous voulez en évaluer le coût. Aujourd’hui, vous lancez une fonction spécifique. Demain, l’IA pourra revenir vers vous en disant : « J’ai simulé le comportement de la pièce, tout est conforme sauf cet élément précis » ou « Cette exigence n’est pas remplie ». L’ingénieur reste au centre, mais l’outil devient bien plus autonome et intelligent qu’un simple logiciel de conception. C’est une position intermédiaire, ni totalement autonome, ni simple assistance. Nous tenons beaucoup à cette notion de human in the loop. Et dans les prochaines années, nous allons franchir des étapes majeures dans ce domaine.
Les jumeaux numériques sont souvent présentés comme étroitement liés à l’IA. Doivent-ils évoluer au même rythme ?
Ils sont étroitement liés sur plusieurs aspects. Le jumeau numérique repose sur la simulation et la dynamique des systèmes. Plus vous pouvez calculer rapidement et intégrer de paramètres, plus la fidélité du modèle est élevée. L’IA joue ici un rôle clé. Un autre point essentiel est la création du jumeau numérique. Si sa mise en place prend un an, il perd tout son intérêt. L’IA peut aider à construire ces jumeaux beaucoup plus vite. En revanche, tout n’est pas lié à l’IA. Il y a d’abord la fondation data : si vous ne connaissez pas vos données, ni l’IA, ni le jumeau numérique ne fonctionneront. Ensuite, il y a la question cruciale de l’action. Personne ne veut seulement connaître l’état futur d’un système, mais savoir quoi faire quand cet état se produit. Cette traduction en action nécessite une connaissance fine du système et beaucoup d’intelligence métier. Aujourd’hui, ce n’est pas quelque chose qu’une IA sait faire seule.
Siemens travaille avec beaucoup d’acteurs comme NVIDIA ou Microsoft. Devrons-nous bientôt parler d’interopérabilité de l’IA?
Je ne suis pas certain que le terme « interopérabilité de l’IA» soit le bon. En revanche, ce dont nous avons absolument besoin, ce sont de véritables écosystèmes. L’Europe ne peut pas se permettre d’avoir des écosystèmes fragmentés – français, allemands, néerlandais ou danois. Nous devons réunir les meilleurs acteurs ensemble. Il faut des entreprises industrielles, des éditeurs d’IA, des intégrateurs, des startups, des chercheurs, des innovateurs. L’innovation ne vient jamais d’un seul acteur.
Chez Siemens, nous avons une voix, mais les petites entreprises innovantes doivent aussi être entendues. Les modèles d’IA doivent rencontrer des cas d’usage industriels concrets. C’est seulement ainsi que cela a du sens. C’est aussi pour cela que je suis très attentif aux discussions autour des «AI Gigafactories» européennes : elles n’ont d’intérêt que si elles favorisent un écosystème ouvert mêlant industrie, recherche et innovation.
Justement, l’Europe avance sur une réglementation de l’IA. Est-il possible pour une entreprise globale comme Siemens de composer avec des règles différentes entre l’Europe et les États-Unis ?
Nous devons évidemment respecter les règles en vigueur. Mais, très honnêtement, nous estimons que la réglementation européenne sur l’IA industrielle est excessivement complexe, et parfois même contradictoire avec d’autres textes européens. Réguler pour protéger les personnes, oui, absolument. Mais réguler pour réguler n’a pas de sens. Prenons la maintenance prédictive d’un roulement de train. Si l’IA recommande un remplacement trop tôt, le problème est uniquement économique, pas sécuritaire. Le client nous le reprochera immédiatement. Cela nécessite-t-il une réglementation supplémentaire ? Je ne le pense pas.
Dans l’industrie, nous sommes allés trop loin. La réglementation doit être proportionnée aux risques et rester favorable à l’innovation. C’est un enjeu clé pour la compétitivité européenne.
Propos recueillis par Xavier Fodor
