L’intelligence artificielle peut aider les entreprises industrielles à optimiser leurs processus d’ingénierie, à améliorer la gestion de leurs actifs et à prendre des décisions plus éclairées. Pour créer une véritable valeur ajoutée, les technologies d’IA doivent s’appuyer sur des données fiables et une solide expertise en ingénierie. Lors d’AIMET 2026, un événement organisé par FMV, Joren Lambrecht, Team Manager et Innovation Manager chez Sweco, a expliqué comment l’IA, les données et les technologies numériques peuvent transformer les processus industriels. Son message : partir des besoins techniques et opérationnels, et non de la technologie seule.
L’IA dans l’ingénierie : partir des enjeux opérationnels
De l’automatisation des tâches répétitives à l’amélioration de la prise de décision opérationnelle, l’IA ouvre de nombreuses perspectives dans l’industrie. Toutefois, l’adoption de nouveaux outils n’entraîne pas automatiquement de meilleurs résultats. L’enjeu consiste à déterminer où ces technologies peuvent réellement apporter une valeur ajoutée aux processus d’ingénierie existants.
Chez Sweco, nous abordons la transformation numérique sous trois angles complémentaires :
Productivité individuelle : aider les professionnels à simplifier leurs activités quotidiennes et à travailler plus efficacement.
Optimisation des processus d’ingénierie : automatiser les flux de travail afin de réduire les tâches répétitives, de renforcer la cohérence des pratiques et de faciliter l’accès aux connaissances.
Innovation numérique au service des clients : intégrer l’IA et l’analyse des données à nos prestations d’ingénierie pour améliorer la prise de décision et les performances des actifs.
Si les gains de productivité peuvent produire des effets immédiats, les principales opportunités résident souvent dans la transformation des processus d’ingénierie essentiels et le développement de solutions numériques adaptées à des défis industriels précis.
Transformer les données industrielles en connaissances exploitables
Plans techniques, spécifications des équipements, documentation des fournisseurs, historiques de maintenance et données d’exploitation constituent une source précieuse de connaissances tout au long du cycle de vie d’un actif. Pourtant, ces informations sont souvent dispersées entre différents systèmes, services et formats de documents. Les ingénieurs peuvent ainsi perdre du temps à rechercher des informations fiables ou à refaire certaines tâches, tandis que des décisions sont parfois prises à partir de données incomplètes ou obsolètes. L’IA peut rendre ces connaissances plus accessibles, à condition que les informations sous-jacentes soient correctement structurées, interprétées et validées.
« De nombreuses entreprises peuvent utiliser les mêmes modèles d’IA. Je pense que la différence se fera de plus en plus grâce aux données et aux connaissances en ingénierie que nous y associons. »
Team Manager et Innovation Manager chez Sweco
Pourquoi une IA fiable nécessite le jugement des ingénieurs
L’IA peut analyser de grands volumes d’informations, détecter des tendances et automatiser certaines étapes de processus complexes. Cependant, il n’est pas toujours possible d’interpréter correctement des informations techniques sans en comprendre le contexte d’ingénierie.
Par exemple, deux fiches techniques d’équipements peuvent sembler similaires tout en correspondant à des exigences sensiblement différentes. De même, d’anciennes offres de fournisseurs peuvent afficher des prix comparables, mais concerner des périmètres de prestations, des matériaux ou des conditions d’exploitation distincts.
Sans validation appropriée, une analyse automatisée risque donc d’aboutir à des conclusions trompeuses.
Les ingénieurs définissent les règles de validation, interprètent les résultats et déterminent si les informations conviennent à une application donnée. Leur expertise contribue à rendre les connaissances plus cohérentes et réutilisables. L’objectif n’est pas de remplacer leur savoir-faire, mais de le renforcer grâce à des informations de meilleure qualité et à des processus plus efficaces.
Des données industrielles interconnectées pour une meilleure gestion des actifs
Les installations industrielles évoluent en permanence : les équipements sont remplacés, les installations sont modifiées et les exigences opérationnelles changent. Chaque modification génère des informations techniques qui doivent rester exactes, accessibles et liées aux actifs physiques concernés.
Lorsque les bases de données d’ingénierie, les plateformes documentaires, les systèmes de maintenance et les applications opérationnelles ne communiquent pas entre eux, il devient difficile de conserver une vue d’ensemble fiable des actifs. Une approche intégrée de la gestion de l’information peut aider les organisations à :
Renforcer la fiabilité opérationnelle en facilitant l’accès aux informations techniques pertinentes et leur vérification.
Réduire les inefficacités en limitant les tâches effectuées en double, les transferts manuels de données et les vérifications inutiles.
Améliorer la prise de décision grâce à des données d’ingénierie cohérentes et interconnectées.
Optimiser les performances des actifs en associant les informations techniques aux données issues de l’exploitation.
Soutenir les objectifs de durabilité en identifiant des possibilités d’améliorer l’efficacité des ressources et les processus opérationnels.
Ces avantages exigent bien plus qu’une simple intégration logicielle : ils reposent sur une stratégie claire de gestion de l’information, une gouvernance efficace des données et une bonne compréhension de la manière dont les équipes d’ingénierie et d’exploitation les utilisent. Sweco réunit des compétences en ingénierie, analyse de données, développement logiciel et intégration de systèmes pour répondre à ces défis.
Un environnement sécurisé et une gouvernance clairement définie des données sont essentiels à cette approche. Les informations sensibles relatives à l’ingénierie, à l’exploitation et aux clients doivent être gérées dans le respect de leur confidentialité tout au long de leur cycle de vie. Cela implique de contrôler qui peut accéder aux données, les utiliser et les partager, y compris lorsqu’elles sont traitées par des outils d’IA.
Passer de l’expérimentation de l’IA à une valeur ajoutée mesurable
Pour dépasser le stade des expérimentations isolées, il faut partir d’un problème clairement défini et d’une amélioration opérationnelle attendue. Lors d’AIMET 2026, Joren a mis en avant trois questions permettant d’identifier les opportunités les plus pertinentes :
À quelles informations ne faites-vous pas confiance aujourd’hui ?
Identifiez les informations manquantes, incohérentes ou obsolètes qui créent de l’incertitude dans les décisions techniques et opérationnelles. Vous saurez ainsi où améliorer la qualité des données.
Quels processus nécessitent encore trop d’interventions manuelles ?
Repérez les tâches d’ingénierie répétitives, les transferts manuels de données et les longues vérifications documentaires. L’automatisation doit améliorer l’ensemble du processus, et pas seulement accélérer des tâches isolées.
Quelles décisions pourraient être améliorées grâce à des données interconnectées ?
Déterminez dans quels domaines le rapprochement de différentes sources d’information permettrait d’obtenir une vision plus complète des actifs et des processus industriels, afin de prendre des décisions mieux éclairées.
Ces questions permettent de hiérarchiser les initiatives d’IA en fonction de leur impact opérationnel potentiel, plutôt qu’en fonction de l’attrait de la technologie.
Le rôle de Sweco dans la transformation numérique de l’industrie
En tant que bureau de conseil en ingénierie et en architecture, Sweco comprend la complexité des environnements industriels. En associant cette connaissance du secteur à l’IA, à la gestion et à l’analyse des données ainsi qu’au développement numérique, nous contribuons à rapprocher les besoins opérationnels des possibilités technologiques.
Cette approche repose sur les besoins réels de l’ingénierie, la fiabilité, la facilité d’utilisation et la création de valeur à long terme. La numérisation devient ainsi un levier d’amélioration des services d’ingénierie, des processus opérationnels et de la gestion des actifs, plutôt qu’une démarche technologique indépendante.
Partager notre expertise lors d’AIMET 2026
AIMET 2026 a été l’occasion d’échanger avec des professionnels de l’industrie sur la qualité des données, l’optimisation des processus et la collaboration interdisciplinaire. Pour Sweco, participer à ce dialogue en partageant son expérience en ingénierie permet également de mieux comprendre les nouveaux enjeux et opportunités du secteur industriel.
Concrétisez vos projets d’IA dans l’industrie
Dans quels domaines des données de meilleure qualité ou des processus d’ingénierie plus efficaces pourraient-ils faire la plus grande différence pour votre organisation ? Contactez Sweco pour échanger sur vos défis liés à l’IA industrielle et découvrir comment l’expertise en ingénierie, la gestion des données et les technologies numériques peuvent contribuer à améliorer vos activités.
La technologie ouvre des perspectives. L’expertise en ingénierie les transforme en valeur ajoutée.
Joren Lambrecht
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