Au-devant de la scène technologique française depuis deux ans, l’IA promet de bouleverser le paysage industriel. Process, performance, données… Les différentes technologies d’intelligence artificielle présentent des atouts certains pour un secteur qui expérimente petit à petit ses outils. Retour sur l’expérience de deux entreprises industrielles, Valfomes et Dolfim, qui ont exposé leur utilisation et stratégie IA lors de la dixième édition de Big, plus grand événement business d’Europe. 

32 % des dirigeants de PME et d’ETI utilisent aujourd’hui l’intelligence artificielle au sein de leur organisation, d’après une étude de Bpifrance Le Lab datée de juin 2025. Pourtant, cette technologie apparaît comme un levier indispensable pour le secteur à l’heure de la digitalisation et de l’automatisation. Structurer ses données, digitaliser ses processus, et tirer parti des solutions d’IA pour renforcer sa compétitivité… L’IA possède des avantages certains : de la production à la gouvernance, en passant par la formation des équipes et la RSE, avoir recours à l’IA doit reposer sur une stratégie claire, un pilotage agile et une vision collective.

C’est du moins, ce que nous apprennent les deux dirigeantes industrielles, Laetitia Gil, à la tête de Valfomes, une entreprise fondée en 1989, spécialisée dans la fabrication d’outillages pour le monde du packaging et Sophie Tardivel, consultante en intelligence artificielle chez Doptim, entreprise bretonne qui développe des solutions data et d’intelligence artificielle à divers clients industriels. Les deux cheffes d’entreprise ont partagé leur expertise et expérience à l’occasion de la dixième édition de Big au sein de la bulle French Fab. 

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L’IA : un outil stratégique pour une diversité de filières industrielles

Spécialisée dans les outillages pour le packaging, Valfomes évolue dans un secteur mature, où chaque commande nécessite un outillage unique. Dès 2009, la direction a fait le choix de développer un système d’information interne, ne trouvant pas d’ERP adapté à ses spécificités. « Nous intervenons dans le milieu de l’alimentaire, la cosmétique, la pharma et les divers secteurs qui emballent avec du carton plat », précise la dirigeante.  

Digitalisation industrielle : comment Valfomes structure ses données pour plus de productivité

Valfomes évolue dans une filière où chaque commande nécessite un outillage unique. Ce système intègre la gestion des commandes clients, la planification de la production, le suivi des performances et la satisfaction des opérateurs. L’approche se veut participative et technique, avec une intégration poussée de l’ensemble du parc industriel via des capteurs connectés. Cette digitalisation a permis de mieux piloter les flux, d’anticiper les besoins et de gagner en agilité. Avec la montée des enjeux RSE et les pressions sur les prix, Valfomes s’est également positionnée sur des actions de sobriété énergétique et d’attractivité RH, notamment auprès des femmes dans l’industrie. « On est à la limite de l’artisanat et de l’industrie, donc ce n ‘est pas évident de faire entrer des femmes, poursuit Laetitia Gil. Pour les attirer, on monte vraiment en compétence sur ce système d’information où on est complètement en participation ». Le recours aux données devient ainsi un levier de transformation organisationnelle, en lien direct avec la productivité, la qualité et l’implication des équipes. 

IA et automatisation : optimiser les tâches, la maintenance et les analyses prédictives

En 2017, lorsqu’elle fonde Doptim, Sophie Tardivel, qui a longtemps fait carrière dans les Télécoms en tant qu’ingénieure, a pour objectif de “faire du produit avec de l’IA, donc rester dans la tech”.  L’entreprise bretonne conçoit des algorithmes, des plateformes logicielles et propose aussi ces services dans l’accompagnement professionnel.

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Au début de son intervention, la dirigeante commence par introduire les différentes familles d’intelligences artificielles utilisées dans l’industrie : analytiques, prédictives, génératives et transformatives. Celles-ci sont capables de traiter de larges volumes de données complexes, issues des ventes, de la supply chain, ou encore de l’environnement de marché. Dans l’industrie, elles permettent par exemple d’automatiser les tâches répétitives, de créer des modèles d’usure pour la maintenance prédictive, ou d’optimiser les simulations dans les bureaux d’études. Objectif ? Eviter la surqualité, améliorer la précision, renforcer la réactivité mais aussi gagner du temps. Les opérateurs peuvent notamment être accompagnés par des indicateurs en temps réel pour calibrer les machines. En logistique, les IA intègrent des critères clients pour affiner les tournées et prioriser les services. Ces outils ne remplacent pas les métiers, ils augmentent les capacités d’analyse et de décision. L’intégration de ces IA suppose de structurer ses données en amont, de définir ses usages prioritaires, et d’accompagner les équipes dans leur prise en main. L’IA devient un outil stratégique d’optimisation industrielle, avec un retour sur investissement mesurable à court et moyen terme. 

F2 L’intelligence artificielle au service d’une industrie innovante 

IA sur étagère : des solutions accessibles pour améliorer les processus industriels 

Aujourd’hui, les entreprises n’ont plus besoin de développer toutes leurs solutions IA en interne. De nombreuses IA « sur étagère » sont disponibles gratuitement ou à faible coût, comme les modèles GPT accessibles via Microsoft Copilot. Ces outils permettent de structurer de la veille, générer du contenu, analyser des fournisseurs ou créer des supports de marketing. Ils fonctionnent sur la base de modèles de langage entraînés sur des connaissances web, et peuvent être utilisés avec des consignes précises appelées « prompts ». D’autres IA prêtes à l’emploi sont intégrées dans des systèmes de contrôle qualité par caméra. Elles détectent automatiquement les défauts malgré les variations de position, d’éclairage ou d’échelle. L’entreprise industrielle Valfomes, explore par exemple, l’idée de valoriser certaines pièces non conformes en créant de nouveaux canaux de vente. Il est également possible de personnaliser ces IA avec des développeurs partenaires ou via des contrats de licence adaptés. Pour les PME, plusieurs approches sont envisageables : externaliser la R&D, bénéficier de support technique ponctuel ou monter une équipe interne. L’important est de choisir les outils adaptés à ses besoins, dans une logique frugale, agile et progressive. 

Gouvernance des données : comment embarquer les équipes dans la transformation numérique ? 

La réussite d’un projet IA repose sur une gouvernance claire et la mobilisation des collaborateurs. Chez Valfomes, des ateliers ont été mis en place pour expliquer les usages de l’IA et lever les résistances. Car, celles-ci existent bel et bien. « Quand on dit IA, certains se disent qu’ils vont perdre leur emploi », avance Sophie Tardinel. En impliquant les opérateurs, les équipes commerciales ou administratives, l’entreprise identifie les tâches chronophages sans valeur ajoutée et conçoit des solutions sur-mesure. Cette participation active favorise l’adhésion et libère du temps pour des missions à plus forte valeur. La cheffe d’entreprise insiste sur l’importance d’un collectif de gouvernance, associant métiers, qualité et informatique, pour cadrer les projets et documenter les usages. Ces « champions » internes deviennent des relais efficaces, capables d’entraîner l’ensemble de l’entreprise. « Tout le monde est concerné par ce bouleversement« . 

La gouvernance s’inscrit aussi dans une logique réglementaire, avec des normes en cours d’élaboration en Europe sur la gestion des données. Elle répond à une exigence de transparence et de durabilité, et aligne la stratégie IA avec les valeurs de l’entreprise. Former les équipes, tester les outils en conditions réelles et rédiger des règles claires sont les bases indispensables d’une intégration réussie de l’intelligence artificielle. 

Retour sur investissement IA : mesurer les gains, l’impact RSE et l’attractivité

Le déploiement d’un projet IA doit être évalué comme un investissement stratégique. Chez Valfomes, les équipes ont d’abord recensé toutes les tâches à faible valeur, estimé leur temps, et priorisé les actions génératrices d’économies, comme le contrôle qualité. La rentabilité se mesure aussi par la réduction des non-conformités, l’allégement de la charge mentale et l’amélioration de la qualité de vie au travail. Un autre bénéfice inattendu est l’attractivité renforcée : en valorisant l’innovation dans un environnement industriel traditionnel, Valfomes a attiré de jeunes ingénieurs issus de grandes écoles. L’IA devient ainsi un levier RH, fédérant les équipes autour de projets motivants. La dimension RSE est également prise en compte : mesurer l’empreinte carbone des projets IA, intégrer des outils de mesure comme ceux proposés par Gena Impact, et ajuster les choix technologiques en cohérence avec les engagements de durabilité. Le ROI ne se limite donc pas à un gain financier immédiat : il s’inscrit dans une vision long terme, intégrée au business plan, crédible pour les partenaires bancaires et créatrice de valeur globale.

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Quelles sont les secrets d’une stratégie IA performante ? Pour les PME industrielles, l’intégration de l’intelligence artificielle ne relève plus de la science-fiction. Elle repose sur une stratégie structurée, une bonne gestion des données, une gouvernance partagée et une dynamique collective. Les solutions disponibles aujourd’hui, qu’elles soient génériques ou personnalisées, permettent de répondre à des enjeux très concrets : performance opérationnelle, réduction des coûts, attractivité RH ou cohérence RSE. En misant sur l’intelligence collective, l’expérimentation encadrée et des outils accessibles, les entreprises peuvent faire de l’IA un levier de transformation à la fois technologique, économique et humaine.

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