Chez Renault, l’industrie du futur est déjà une réalité. Le constructeur automobile a fait de la data et de l’intelligence artificielle les moteurs de sa transformation industrielle. Grâce à une gouvernance renforcée et à la montée en compétences de ses équipes, l’entreprise optimise sa production, réduit ses pannes et accélère la conception de ses modèles.

Quand l’IA entre sur les chaînes de production

Dans les usines du groupe, l’intelligence artificielle s’invite désormais dans de nombreux procédés. Des réseaux de neurones embarqués dans les automates identifient les soudures défaillantes. Des capteurs installés sur les presses d’emboutissage surveillent les vibrations pour prévenir les arrêts imprévus.

Fini le temps des simples expérimentations : « Nous avons dépassé le purgatoire des preuves de concept », souligne Éric Marchiol, directeur métavers, industrie et qualité chez Renault Group. Aujourd’hui, les technologies de machine learning et de deep learning, déjà familières dans le secteur automobile, s’enrichissent d’algorithmes de reconnaissance d’images ou encore d’outils génératifs capables de documenter automatiquement les pannes.

Ces données alimentent un vaste « Data Lake » et donnent vie aux jumeaux numériques, des copies virtuelles en temps réel des sites industriels. « Grâce au métavers, nous disposons d’une vision instantanée de ce qui se passe dans nos usines », résume Frédéric Vincent, directeur des systèmes d’information et du digital.

20 000 machines connectées et 5 milliards de jeux de données quotidiens

La mise en réseau de 20 000 équipements industriels n’a pas été une mince affaire. Ce chantier colossal a permis de constituer un patrimoine de 5 milliards de jeux de données chaque jour. Un effort de standardisation a été nécessaire, aussi bien sur les systèmes internes de Renault que sur ceux de ses partenaires.

Autre défi : concilier des machines issues de générations technologiques différentes. À Douai, par exemple, une usine historique a été transformée en site 4.0 grâce à cette modernisation progressive.

Mais l’IA n’agit pas seule. « L’intelligence reste dans le cerveau de nos ingénieurs », insiste Frédéric Vincent, qui préfère parler d’« intelligence augmentée ».

Une culture de la donnée partagée par tous

Pour donner corps à cette transformation, Renault s’appuie sur une gouvernance solide, portée par la feuille de route AI@Scale, un centre d’excellence et un réseau d’ambassadeurs baptisé « AI Catalysts ». L’objectif : valoriser la donnée à tous les échelons de l’entreprise.

Les collaborateurs sont formés au sein de la ReKnow University, une académie interne qui sensibilise aussi bien les ingénieurs que les chefs d’atelier. Plus de 15 000 personnes savent désormais exploiter des données, de la simple utilisation d’IA en mode « prompt » au développement de logiciels plus complexes.

Résultat : chaque technicien de chaîne bénéficie en coulisses du travail de data scientists, ce qui accélère la maintenance, le design et l’approvisionnement.

Des résultats concrets : moins de pannes, plus d’efficacité

Les premiers bénéfices sont visibles. La conception de la Twingo électrique n’a nécessité que deux ans, contre quatre pour les modèles précédents. Dans les ateliers, la maintenance prédictive a permis d’éliminer la quasi-totalité des pannes majeures sur les presses et de réduire la consommation énergétique des robots de 10 à 20 %.

Prochaine étape : appliquer ces avancées aux véhicules eux-mêmes. Renault imagine déjà des systèmes capables d’anticiper l’usure des pneus ou des plaquettes, en s’appuyant sur les mêmes méthodes de standardisation de la donnée.

Avec cette stratégie, le constructeur illustre comment l’intelligence artificielle et la donnée, loin d’être des concepts abstraits, deviennent des leviers industriels puissants. Une révolution silencieuse mais décisive, qui redessine la façon de produire et prépare l’avenir de l’automobile.