fr.wedoany.com Rapport : Cette année, le thème de l’exposition de Huawei est « Co-construire l’intelligence industrielle pour favoriser la nouvelle industrialisation », et l’entreprise a présenté sur place sa stratégie et ses pratiques dans cette direction. Huawei est à la fois un fournisseur d’infrastructures TIC et de terminaux intelligents, ainsi qu’un fournisseur de solutions pour l’Internet industriel. En possédant ses propres usines, elle produit des biens tout au long du processus de R&D, conception, production et fabrication, ce qui en fait également un utilisateur et un acteur actif de l’Internet industriel.
Il y a plusieurs années, Huawei a proposé le concept d’intelligence industrielle et a lancé une architecture de référence, comparant l’intelligence industrielle au corps humain : les équipements industriels sont les membres, le réseau industriel est le système nerveux, les données industrielles sont le sang circulant dans tout le corps, la plateforme industrielle et l’IA sont le cerveau, tandis que l’edge computing et la puissance de calcul fusionnés sont le cœur. Ces éléments interagissent pour soutenir l’optimisation complète du cycle de vie des produits, du flux de production et de fabrication, ainsi que du flux de création de valeur. Huawei a également proposé la tendance de développement industriel des « six nouvelles orientations », à savoir la numérisation des équipements industriels, la connectivité totale des réseaux industriels, la cloudification des logiciels industriels, la valorisation des données industrielles, l’ouverture des systèmes de contrôle industriel et la démocratisation de l’intelligence industrielle.
Dans sa présentation, Guo Xiaolong a souligné l’importance de l’ouverture et du découplage à ce stade, indiquant que faire en sorte que l’industrie ne soit plus un système couplé et fermé est la clé pour résoudre les problèmes de « goulots d’étranglement ». Huawei insiste également sur une intelligence full-stack, espérant que davantage d’équipements intelligents, d’edge computing intelligent et de réseaux intelligents contribueront au développement démocratisé de l’Internet industriel. Dans ce processus, Huawei peut fournir des capacités clés telles que des puces, des systèmes d’exploitation, des réseaux, de la puissance de calcul et des plateformes, tout en collaborant avec des partenaires pour co-construire l’intelligence industrielle.
En abordant l’impact de l’intelligence artificielle sur l’industrie, Guo Xiaolong a déclaré que l’IA aura un impact considérable sur tous les secteurs. Il partage l’avis de Roland Busch, PDG de Siemens, qui compare l’IA à une « révolution électrique », estimant que l’IA n’en est encore qu’au stade d’applications ponctuelles, sans transformation complète des processus et des usines, mais qu’à l’avenir, les usines seront probablement pilotées par l’IA. L’impact de l’IA sur l’industrie suivra un processus de démocratisation progressive « point, ligne, surface, volume » : le point représente l’optimisation ponctuelle, la ligne l’optimisation intelligente des processus, la surface l’optimisation intelligente des systèmes d’usine, et le volume l’impact sur l’écosystème.
Actuellement, l’IA a évolué vers les stades de l’Agentic AI et du Physical AI, exerçant un impact majeur sur les domaines traditionnels. Par exemple, le secteur du logiciel pourrait être démantelé par l’IA, qui poussera les logiciels vers la fragmentation, la fonctionnalisation et la servicisation. À l’avenir, des secteurs comme la fabrication verront émerger de nouveaux modèles économiques tels que le Model as a Service et l’Agent as a Service, créant une nouvelle division du savoir.
À l’ère de l’intelligence artificielle, les connaissances sectorielles seront davantage déconstruites à partir des données, pour finalement se déposer dans de nouveaux vecteurs de connaissances tels que les modèles, les agents, les workflows et les compétences. Les connaissances industrielles seront modularisées, fonctionnalisées et transformées en compétences, donnant naissance à des modèles économiques entièrement nouveaux comme le Data as a Service, le Model as a Service, l’Agent as a Service et le Result as a Service. Cette transformation génère une multitude de nouveaux fournisseurs de services et de prestataires individuels, spécialisés dans la production de connaissances à granularité plus fine et au service de l’ensemble du secteur.
Guo Xiaolong estime que la tendance future de l’intelligence industrielle est la « démocratisation de l’intelligence industrielle ». Selon lui, le développement de l’IA dans les secteurs suit un ordre hiérarchique : elle s’applique d’abord aux grandes industries, grandes entreprises et grands scénarios à fort degré de numérisation et à bon rendement commercial, comme l’Internet, la finance et les semi-conducteurs, ainsi qu’aux scénarios à haute valeur ajoutée tels que la génération de code, le contrôle qualité des produits et la gestion des connaissances. À mesure que les capacités de l’IA s’améliorent et que ses coûts diminuent, elle se diffuse progressivement vers davantage de secteurs, d’entreprises et de scénarios.
Guo Xiaolong a souligné que la numérisation, en particulier la standardisation des données, est la base de l’intelligence. Si un secteur ou une entreprise a un faible niveau de numérisation et manque de données de haute qualité, il est encore trop tôt pour promouvoir l’intelligence. Huawei estime que l’intelligence industrielle est un processus de démocratisation, qui doit se développer progressivement « point, ligne, surface, volume », en passant d’abord par la numérisation puis par l’intelligence, en commençant par les grandes industries, grandes entreprises et grands scénarios à fort degré de numérisation et à bon rendement commercial, pour finalement se démocratiser vers davantage de secteurs, d’entreprises et de scénarios.
Fin de l’année dernière, Huawei, en collaboration avec l’Académie chinoise des technologies de l’information et de la communication (CAICT), l’Institut de recherche sur l’intelligence artificielle de l’Université Tsinghua et le cabinet de conseil Roland Berger, a co-rédigé le « Guide d’application de l’intégration de l’industrie et de l’IA », analysant de manière macro l’état actuel et l’avenir de l’intégration de l’IA et de l’industrie, détaillant les scénarios d’application de l’IA dans sept secteurs, et proposant une « méthode en trois couches, cinq étapes et huit phases » pour la mise en œuvre de l’IA en entreprise, offrant ainsi aux entreprises un parcours systématique de transformation intelligente, de la planification stratégique à l’exécution opérationnelle.
