Qui déterminera l'avenir de la commande industrielle : les algorithmes ou les ingénieurs ?

Dans les débats sur l’automatisation industrielle, l’intelligence artificielle (IA) est souvent présentée comme une force perturbatrice remplaçant les rôles traditionnels d’ingénieurs. Les ingénieurs spécialisés dans les automates programmables (API), en particulier, sont fréquemment au cœur de cette discussion. Toutefois, ce point de vue est trop simpliste et ignore les réalités des usines et des équipes d’ingénierie.

La réalité n’est pas un remplacement de rôles, mais une redistribution des responsabilités. Bien que l’IA modifie la façon dont les systèmes de commande industrielle sont conçus, les ingénieurs restent chargés de définir les principes de fonctionnement et l’efficacité de ces systèmes.

Compression des rôles dans l’automatisation industrielle

Historiquement, la commande industrielle reposait sur une répartition claire des tâches : les API exécutent une logique déterministe, les ingénieurs conçoivent et maintiennent cette logique, et les outils logiciels ne servent qu’à soutenir le développement. Ce modèle fonctionnait bien dans des environnements de production stables et lorsque la complexité des systèmes évoluait lentement.

Aujourd’hui, les systèmes industriels font face à des changements fréquents de configuration, à des objectifs d’efficacité plus stricts et à des exigences croissantes en matière d’intégration des données. Dans ce contexte, ce ne sont plus les équipements matériels, mais les processus d’ingénierie qui constituent la contrainte principale. Le défi n’est plus de savoir si l’API est capable de commander la machine, mais bien de savoir si l’équipe d’ingénierie parvient à suivre l’évolution du système.

L’intelligence artificielle est apparue précisément pour répondre à cette pression, sans toutefois chercher à remplacer l’expertise humaine.

L’investissement en ingénierie n’est plus proportionnel à la valeur apportée par l’ingénierie.

Dans de nombreux projets d’automatisation, une part importante du temps consacré à l’ingénierie est consacrée à des tâches nécessaires, mais peu complexes sur le plan intellectuel. La création de logique répétitive, l’ajustement de modèles standard, la vérification de la correspondance des signaux et la mise à jour de la documentation absorbent toutes des ressources considérables.

Ces tâches sont structurées, fondées sur des motifs récurrents et reproductibles, ce qui les rend particulièrement adaptées à une assistance par l’intelligence artificielle. En permettant aux outils d’IA de générer des structures de commande préliminaires ou d’identifier précocement les incohérences, les ingénieurs gagnent du temps sans perdre le contrôle.

L’évolution de la valeur est évidente : moins de temps est consacré à la construction de la logique, et davantage de temps est consacré à l’évaluation du système.

L’IA modifie le point d’entrée, pas le point de sortie.

Un avantage majeur du développement de systèmes automatisés (PLC) assisté par l’IA est l’accélération de l’intégration des nouveaux collaborateurs. Même les ingénieurs juniors peuvent désormais accomplir des tâches qui exigeaient auparavant une connaissance approfondie des environnements propres à chaque fournisseur. Cela ne signifie toutefois pas que les ingénieurs seniors sont indispensables ; cela modifie plutôt la façon dont leur expertise est mobilisée.

Les ingénieurs expérimentés assument de plus en plus des rôles tels que relecteurs, architectes systèmes et gestionnaires des risques. Leur rôle évolue progressivement d’une écriture de code ligne par ligne vers la vérification du comportement des systèmes dans des environnements réels. L’intelligence artificielle accélère l’exécution, mais le jugement requiert encore un élément humain.

Les stratégies des fournisseurs orientent la transformation.

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les plateformes de contrôle industriel reflète des considérations stratégiques plus larges. Avec la diminution de la différenciation matérielle des automates programmables (API), la fiabilité n’est plus un axe concurrentiel privilégié. Les fournisseurs concentrent donc leurs efforts sur l’environnement de génie, les écosystèmes logiciels et l’engagement durable des utilisateurs.

L'IA renforce ces écosystèmes en intégrant les connaissances techniques accumulées dans des outils applicables à une grande variété de projets. Le copilote industriel de Siemens en est un exemple remarquable, non pas en raison de sa nouveauté, mais parce qu’il a officiellement instauré la tendance consistant à transformer les connaissances techniques en logiciels réutilisables. Ce changement profite non seulement aux fournisseurs et aux utilisateurs, mais redéfinit également les attentes vis-à-vis des experts.

Une efficacité accrue ne signifie pas délaisser ses responsabilités.

Les outils d’IA peuvent accélérer les flux de travail techniques, mais ils n’assument pas la responsabilité des résultats du système. L’automatisation industrielle opère dans des environnements physiques, et les défaillances ont des conséquences tangibles, telles que des dommages matériels, des temps d’arrêt et des risques pour la sécurité.

L'IA n'est pas responsable du dépannage des équipements, de la réponse aux anomalies sur site ou de la prise de décisions opérationnelles finales. Les ingénieurs restent responsables de tous les aspects du fonctionnement du système. Cette responsabilité fondamentale ne peut être remplacée par l'automatisation.

Le gain de productivité se déplace vers la pensée systémique

Les organisations ayant adopté des outils d'ingénierie assistés par l'IA signalent une réaffectation significative des priorités de travail. Les équipes consacrent moins de temps à la configuration et davantage de temps à l'analyse des performances, à l'amélioration des processus et à l'optimisation du cycle de vie.

Les ingénieurs ne demandent plus : « Comment puis-je rédiger cette logique plus rapidement ? », mais plutôt : « Comment ce système doit-il fonctionner à long terme ? ». Ce changement renforce, plutôt que diminue, le rôle des ingénieurs.

Un nouvel avantage concurrentiel

Les professionnels de l'automatisation les plus précieux ne sont plus définis uniquement par leurs compétences en programmation. L'avantage concurrentiel actuel réside dans la combinaison de connaissances spécialisées avec l'application critique des outils d'IA.

Ces ingénieurs savent comment valider les résultats générés par l’IA, comment les appliquer à des environnements industriels spécifiques et comment garantir la conformité aux normes et aux exigences de sécurité. L’IA complète ces compétences, elle ne les remplace pas.

La place de l’IA

Présenter l’IA et les ingénieurs en automates programmables (API) comme des forces opposées crée un récit trompeur. L’automatisation industrielle a toujours évolué grâce à de meilleurs outils associés à des professionnels qualifiés.

L’IA accélère les tâches d’ingénierie. Les ingénieurs garantissent le fonctionnement fiable des systèmes dans le monde réel. L’un sans l’autre est insuffisant.

Le contrôle reste une responsabilité humaine

L’avenir du contrôle industriel ne sera pas déterminé par les algorithmes seuls, ni préservé par la tradition. Il sera façonné par des ingénieurs capables d’intégrer l’IA sans renoncer à leur responsabilité.

Dans cet avenir, l’IA gère la répétition et la reconnaissance des motifs. Les ingénieurs s’occupent du jugement, de la responsabilité et de l’innovation. Le véritable protagoniste de l’automatisation industrielle n’est ni une technologie ni une profession, mais bien la collaboration entre elles.