/cas d’usage
Cas d’usage de l’IA dans l’industrie
Une IA pour vos ateliers, votre bureau d’études et vos approvisionnements
Dans l’industrie manufacturière, 17 % des entreprises de 10 salariés ou plus utilisent l’intelligence artificielle en 2025, contre 7 % en 2024, et la France rejoint la moyenne européenne. Pour une PME ou une ETI industrielle, les cas d’usage de l’IA vont du contrôle visuel sur la ligne à la prévision des commandes et à la transmission du savoir-faire de maintenance.
/enjeux
Des usines sous la pression des départs et de l’énergie.
Les entreprises industrielles emploient 3,4 millions de salariés en 2023. Entre 1994 et 2022, les ETI ont porté leur part de l’emploi industriel de 34 % à 42 %, pendant que les PME industrielles perdaient plus de 400 000 emplois.
- Des départs à remplacer L’industrie attend un million de départs à la retraite d’ici 2030. En 2025, 55 % de ses 220 000 projets de recrutement étaient jugés difficiles.
- Des métiers en tension En 2026, 80,6 % des projets de recrutement d’ouvriers qualifiés en conduite d’équipement d’usinage et 77,7 % de ceux d’ouvriers en chaudronnerie et tôlerie sont jugés difficiles, contre 43,8 % tous métiers confondus.
- Un retard à combler En 2025, le PIB industriel par habitant dépasse à peine 4 000 € en France, contre près de 9 500 € en Allemagne. La productivité manufacturière ralentit : +1,3 %, après +3,7 % en 2024.
- Une énergie à décarboner L’industrie pèse 19 % de la consommation finale énergétique de la France en 2024, et ses émissions doivent baisser de 68 % d’ici 2030 par rapport à 1990. Dès 2,75 GWh d’énergie finale consommés en moyenne par an, un audit énergétique s’impose tous les quatre ans, sauf système de management de l’énergie.
/adoption
Une intelligence artificielle inégalement adoptée dans l’industrie.
En 2025, l’usage de l’IA va de 10,8 % des entreprises dans l’agroalimentaire à 48,3 % dans la pharmacie, et la France devance l’Union européenne dans la chimie comme dans le textile. Début 2026, selon la Banque de France, 14 % des fabricants de matériels de transport font un usage intensif de l’IA générative, contre 6 % en moyenne.
Les TIC dans les entreprises en 2025, Insee Première n° 2120 (nouvel onglet)L’IA et les entreprises, bulletin de la Banque de France (nouvel onglet)
- Pharmacie Pharmacie : France 48,3 %, UE 41,3 %
- Chimie Chimie : France 37,3 %, UE 28,5 %
- Informatique, électronique, optique Informatique, électronique, optique : France 37,3 %, UE 37,4 %
- Équipements électriques, machines Équipements électriques, machines : France 27,2 %, UE 25,6 %
- Textile, habillement, cuir Textile, habillement, cuir : France 21,8 %, UE 12 %
- Meubles, autres industries, réparation et installation Meubles, autres industries, réparation et installation : France 18,4 %, UE 17,2 %
- Bois, papier, imprimerie Bois, papier, imprimerie : France 17,2 %, UE 15,6 %
- Caoutchouc, plastique, minéraux non métalliques Caoutchouc, plastique, minéraux non métalliques : France 15,1 %, UE 16,8 %
- Métallurgie et produits métalliques Métallurgie et produits métalliques : France 14,3 %, UE 14,3 %
- Agroalimentaire, boissons, tabac Agroalimentaire, boissons, tabac : France 10,8 %, UE 12,5 %
/taille
Une IA encore à l’essai dans les PME industrielles.
Tous secteurs confondus, l’usage de l’IA croît avec la taille : en 2025, il concerne 31 % des entreprises de 50 à 249 salariés et 58 % au-delà. Fin 2024, parmi les dirigeants de PME et d’ETI, l’industrie est surreprésentée chez les « expérimentateurs », qui forment 28 % de l’ensemble.
/cas d’usage
35 cas d’usage de l’IA pour l’industrie.
Votre fonction
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Répond au technicien ou à l’ingénieur à partir des modes opératoires, des notices machines, des plans et de l’historique des réparations, en citant la page d’où vient la réponse.
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Lit la consultation d’un donneur d’ordres, en extrait les exigences, retrouve dans les devis et les fabrications passés les pièces comparables et prépare une première trame de chiffrage.
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Anticipe les commandes par référence et par client à partir de l’historique et des prévisions des donneurs d’ordre, pour caler les achats de matière, le stock de produits finis et la charge des équipes.
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Repère dans les vibrations, les températures et les consommations d’une machine les signes avant-coureurs d’une panne, pour changer la pièce à l’arrêt programmé plutôt qu’en pleine production.
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Prévoit heure par heure la consommation des fours, des compresseurs et des lignes selon le carnet de commandes, pour décaler ce qui peut l’être, mieux acheter l’électricité et préparer l’audit énergétique.
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Calcule l’ordonnancement des ordres de fabrication sur les machines, les plannings d’équipe et les tournées de livraison en tenant compte des délais, des changements de série, des compétences et du remplissage des camions.
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Cherche dans les mesures d’un four, d’une presse ou d’une extrudeuse les réglages qui réduisent les rebuts et la consommation, et les propose au régleur.
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Détecte sur la ligne, à la caméra, les pièces rayées, mal gravées ou hors cote avant l’emballage, et vérifie que le marquage du produit correspond à l’étiquette.
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Rassemble les données de l’ERP, de la GMAO, du suivi de production et des automates dans une base unique et documentée, pour suivre rendement, rebuts et arrêts machine et préparer les projets d’IA.
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Reprend la démonstration testée sur une ligne pilote et la rend fiable sur toutes les lignes et dans toutes les usines, reliée aux machines et aux logiciels, avec quelqu’un pour la maintenir.
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Installe les modèles sur un serveur de l’usine ou de l’entreprise, pour que plans, recettes, prix et historiques de production ne partent pas chez un service extérieur.
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Interroge les normes, le règlement Machines, les cahiers des charges des clients et les spécifications internes, et indique les exigences qui s’appliquent à une pièce ou à une machine.
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Prépare la réponse à une réclamation client, le rapport de non-conformité, la fiche technique ou le cahier des charges à partir des modèles de l’entreprise et du dossier, relus avant envoi.
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Aide à relire, documenter et reprendre les programmes d’automates, le logiciel embarqué des machines et les développements maison de l’ERP, sans perdre les règles qu’ils contiennent.
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Consulte l’ERP, la GMAO et le planning pour répondre à une demande de délai, vérifier le stock et la charge, et préparer l’ordre de fabrication ou la commande d’achat que le responsable valide.
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Rassemble certificats matière, procès-verbaux de contrôle et relevés d’un lot pour constituer le dossier demandé par le client, ou les pièces du dossier d’une machine avant sa mise sur le marché, et signale ce qui manque.
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Surveille normes, textes européens, appels à projets et consultations des donneurs d’ordre, et livre chaque semaine ce qui touche les produits et les marchés de l’entreprise.
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Répond aux opérateurs et aux nouveaux embauchés sur les horaires d’équipe, les consignes de sécurité, les équipements de protection et les démarches RH, sans qu’ils aient à chercher le bon bureau.
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Signale sur la ligne les mesures qui sortent de l’ordinaire (température, pression, cadence, bourrage qui s’annonce) et, aux achats, les factures qui s’écartent du prix ou de la quantité commandés, pour qu’un expert regarde d’abord là.
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Retrouve, parmi les pièces déjà fabriquées ou les échantillons de la collection, ceux qui ressemblent à une nouvelle demande, et propose au technicien les pièces détachées à prévoir pour une machine selon son historique.
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Lit les commandes clients en PDF, les accusés de réception, les certificats matière et les factures fournisseurs, en extrait références, quantités, délais et valeurs, et les saisit dans l’ERP.
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Compte bouteilles, palettes, bobines ou pièces sur les images des caméras du parc ou du magasin, pour tenir l’inventaire sans passer dans les allées et sans identifier personne.
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Repère dans l’ERP les articles en double, les nomenclatures et les gammes incohérentes, les temps standards faux et les trous dans les relevés des capteurs, avant qu’ils ne faussent un prix de revient ou une prévision.
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Surveille en service le taux de pièces rejetées par la caméra ou l’écart des prévisions, détecte la dérive quand l’éclairage, la matière ou la série change, et réentraîne le modèle.
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Résume l’historique d’une réclamation client, d’une non-conformité ou d’une affaire, et les comptes rendus des revues de projet, avec les décisions et les actions à suivre.
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Traduit notices, fiches techniques, gammes et échanges avec les clients et les filiales à l’étranger, en gardant le vocabulaire technique de l’entreprise.
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Rédige les fiches techniques et les descriptions du catalogue à partir des données de l’ERP et des plans, pour le site, les distributeurs et les appels d’offres.
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Lit les courriels des clients (commandes, demandes de devis, réclamations, demandes de délai) et les envoie à l’administration des ventes, au chiffrage, à la qualité ou au SAV, les urgences en tête.
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Répond jour et nuit aux clients d’un fabricant d’équipements sur les pannes simples, la notice, les pièces détachées et l’état de leur commande, et passe la main au technicien SAV quand il le faut.
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Transcrit le compte rendu que le technicien de maintenance dicte en sortant d’une intervention et le range dans la GMAO, ou celui des revues de projet avec le client.
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Dégage des réclamations clients, des retours SAV et des avis sur les produits les défauts qui reviennent, par référence et par lot, pour que la qualité sache où chercher.
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Trie bons de livraison, certificats matière, factures fournisseurs, plans et procès-verbaux reçus, et les range au bon lot, à la bonne commande ou à la bonne machine.
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Classe les demandes de devis selon leur chance d’aboutir et leur intérêt pour l’atelier, et les demandes d’intervention de maintenance selon leur urgence, pour que chiffreurs et techniciens commencent par les bonnes.
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Répartit la charge entre les usines ou les lignes, et le stock entre les dépôts, selon les capacités, les coûts de transport et les priorités des clients.
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Rend exploitables les fiches suiveuses et les rapports de contrôle remplis à la main à l’atelier, et les plans et carnets papier des anciennes machines.
En 2025, 3,5 % des entreprises industrielles appliquaient l’IA à leur production.
/sur le terrain
Des premiers gains tirés du savoir-faire et des historiques.
Dans les entreprises industrielles, le premier chantier est souvent la gouvernance : les outils d’IA générative grand public y circulent déjà, sur des comptes personnels, avec des documents internes. Les gains rapides viennent ensuite d’outils simples, comme un assistant qui garde le savoir-faire des techniciens chevronnés ou un second regard automatique sur un contrôle qualité existant.
L’IA bute d’abord sur la donnée, éclatée entre plusieurs ERP, des fichiers Excel et du papier, ou faussée par des stocks peu fiables et des temps déclaratifs. D’où l’intérêt de mener de front le déploiement d’un assistant d’IA générative et la structuration des données dont dépendent la prévision, le chiffrage et la maintenance prédictive.
- Encadrer les usages existants en remplaçant les comptes personnels par un outil fourni par l’entreprise
- Exploiter les historiques de l’ERP à partir des commandes, des devis, des non-conformités et des gammes
- Mesurer avant de chiffrer un projet en relevant le temps réellement passé sur la tâche visée
- Caler la feuille de route en fonction du schéma directeur et de la connexion des machines
/technologies
Des usines qui adoptent l’IA du texte avant la vision artificielle.
Dans les usines, la vision artificielle sert déjà le contrôle qualité. À Beaumont-lès-Valence, L’Atelier du Laser détecte ainsi les défauts des tôles et a réduit de 40 % ses non-conformités expédiées. Chez Renault, les opérateurs de contrôle passaient 80 % de leur temps à chercher les anomalies et 20 % à les corriger ; alertés en temps réel par l’IA, ils peuvent désormais inverser ce ratio.
La vision par ordinateurL’IA générative et les grands modèles de langage
- Génération de texte, de parole ou de code Génération de texte, de parole ou de code : France 8 %, UE 7,1 %
- Analyse de texte (text mining) Analyse de texte (text mining) : France 8 %, UE 9,4 %
- Génération d’images, de vidéos ou de son Génération d’images, de vidéos ou de son : France 6,8 %, UE 7,5 %
- Reconnaissance vocale Reconnaissance vocale : France 5 %, UE 5,3 %
- Automatisation de flux et aide à la décision (RPA à base d’IA) Automatisation de flux et aide à la décision (RPA à base d’IA) : France 4,5 %, UE 3,9 %
- Apprentissage automatique pour l’analyse de données Apprentissage automatique pour l’analyse de données : France 3,7 %, UE 3,7 %
- Reconnaissance et traitement d’images Reconnaissance et traitement d’images : France 2,9 %, UE 3,1 %
- Robots, véhicules ou drones autonomes Robots, véhicules ou drones autonomes : France 2 %, UE 1,6 %
/cadre juridique
Des obligations qui se cumulent pour les fabricants.
Un système d’IA est à haut risque s’il est le composant de sécurité d’un produit visé à l’annexe I du règlement européen sur l’IA et soumis à l’évaluation d’un organisme tiers. Depuis le règlement omnibus de juillet 2026, un système utilisé uniquement pour l’assistance, l’optimisation ou le contrôle qualité n’est pas un composant de sécurité, sauf si sa défaillance menace la santé et la sécurité.
Dès le cadrage, nous évaluons le niveau de risque de chaque usage, puis concevons le contrôle humain et les journaux que le déployeur d’un système à haut risque conserve au moins six mois.
L’article 6 du règlement européen sur l’IA (nouvel onglet)Le nouveau règlement Machines, par l’INRS (nouvel onglet)La veille réglementaire d’Inceptive
- Règlement Machines Applicable à partir du 20 janvier 2027, le règlement (UE) 2023/1230 intègre les risques liés à l’IA et à la cybersécurité. Il soumet à un organisme tiers les composants de sécurité autoévolutifs à apprentissage automatique.
- Produits défectueux Pour les produits mis sur le marché à partir du 9 décembre 2026, la directive (UE) 2024/2853 couvre tous les logiciels, IA comprise, y compris les défauts nés d’une mise à jour ou de l’apprentissage. Le fabricant en répondra pendant 10 ans après la mise sur le marché.
- Cyberrésilience Depuis le 11 septembre 2026, le règlement sur la cyberrésilience (Cyber Resilience Act) oblige le fabricant d’un produit comportant des éléments numériques à signaler toute vulnérabilité activement exploitée ou tout incident grave. Il adresse une alerte précoce sous 24 heures, puis une notification complète sous 72 heures, via la plateforme unique de l’ENISA.
- Données des machines Avec le règlement sur les données (Data Act), l’utilisateur d’une machine industrielle connectée peut en obtenir les données. Leur détenteur ne peut refuser le partage qu’en cas de préjudice économique grave très probable, et ces données ne peuvent servir à développer un produit concurrent.
/salariés
Une IA d’atelier soumise au droit du travail et au RGPD.
Pour la CNIL, une surveillance constante des salariés est excessive : tout dispositif doit être proportionné et porté à leur connaissance. À partir du 2 décembre 2027, avant de mettre en service un système d’IA à haut risque sur le lieu de travail, l’employeur informera les représentants du personnel et les salariés concernés.
Le contrôle de l’activité des salariés, par la CNIL (nouvel onglet)
- Émotions interdites Sur le lieu de travail, un système qui déduit ce que ressent une personne est proscrit par le règlement européen sur l’IA. Seules des raisons médicales ou de sécurité font exception.
- Gestion du personnel à haut risque Un système qui attribue les tâches selon le comportement ou les caractéristiques personnelles, ou qui évalue les performances des salariés, relèvera du haut risque.
- Données minimisées Le Conseil d’État a ramené de 32 à 15 M€ l’amende d’Amazon France Logistique. Le suivi des préparateurs en temps réel n’est pas illicite en soi, mais conserver tous leurs indicateurs 31 jours viole le principe de minimisation.
- Caméras encadrées La CNIL exige une analyse d’impact (AIPD) pour la vidéosurveillance des manutentionnaires d’un entrepôt de biens de valeur. En 2025, elle a sanctionné 16 organismes pour la vidéosurveillance de leurs salariés.
/calendrier
Un calendrier réglementaire chargé jusqu’en 2028.
L’omnibus IA renvoie au règlement Machines les exigences IA des machines, qu’un acte délégué doit y intégrer avant le 2 août 2028. Un fabricant n’aura donc en principe pas d’évaluation de conformité IA séparée. En janvier 2026, des organisations industrielles européennes, dont le CECIMO (machines-outils), ont demandé de repousser au 11 décembre 2027 les exigences de cybersécurité du règlement Machines, faute de normes harmonisées.
L’article 113 du règlement européen sur l’IA (nouvel onglet)Ce que l’omnibus IA change au règlement Machines, par EUROGIP (nouvel onglet)
- Règlement IA : pratiques interdites, dont l’inférence des émotions au travail, et maîtrise de l’IA
- Règlement sur les données : droit d’accès de l’utilisateur aux données de ses produits connectés
- Entrée en vigueur de l’omnibus IA
- Règlement IA : application générale
- Cyberrésilience : obligations de signalement des fabricants
- Règlement sur les données : les produits mis sur le marché après cette date sont conçus pour l’accès aux données
- Produits défectueux : nouvelle directive pour les produits mis sur le marché à partir de cette date, et échéance de sa transposition
- Règlement Machines (UE) 2023/1230 : application, sans transposition
- Règlement IA : systèmes à haut risque de l’annexe III, dont la gestion de la main-d’œuvre
- Cyberrésilience : exigences principales et marquage CE
- Règlement IA : systèmes à haut risque des produits réglementés de l’annexe I
/souveraineté
Des secrets de fabrication hébergés en France ou chez vous.
Le secret des affaires ne couvre une information que si son détenteur la protège par des mesures raisonnables. Le 10 juin 2025, sous serment devant le Sénat, un grand éditeur américain n’a pu garantir qu’aucune donnée confiée ne serait remise aux autorités américaines sans que la France y consente. Archipel s’installe sur vos propres serveurs ou chez Scaleway, en France.
Selon l’ANSSI, intégrer l’IA générative sans cloisonnement peut augmenter la surface d’attaque. Le Diag Cybersécurité de Bpifrance, 8 jours pour 8 800 € HT, est subventionné à 50 %.
- 14,9 % des revendications de rançongiciels dans l’UE visent l’industrie manufacturière, premier secteur ciblé, de juillet 2024 à juin 2025
- 466 000 € le coût moyen d’une cyberattaque pour une TPE ou une PME, et 13 M€ pour une ETI, dont la moitié en pertes d’exploitation
- 83 % des solutions de cloud choisies par le marché privé sont non européennes, selon la ministre déléguée au numérique en juin 2025
/financements
Des aides publiques ouvertes aux projets d’IA des industriels.
Le plan national « Osez l’IA » vise une diffusion de l’IA dans 80 % des PME et ETI d’ici 2030. Expert agréé du Diagnostic Data IA de Bpifrance, nous cadrons avec vous un projet qui répond aux critères du dispositif visé.
Le Diagnostic Data IA avec InceptiveLe plan national « Osez l’IA » (nouvel onglet)
- Diagnostic Data IA Un expert y consacre 8 jours-hommes, pour 10 000 € HT pris en charge à 40 % par France 2030, dans les PME et ETI de 10 à 2 000 salariés.
- Accélérateur IA & Industrie Depuis 2026, ce parcours accompagne individuellement une PME ou une ETI pendant 18 mois, avec 46 % du coût pris en charge par France 2030.
- Modernisation des usines Le cinquième axe de France 2030 régionalisé mobilise environ 100 M€, à parité entre l’État et les régions, pour quelque 2 000 projets de modernisation de PME. Le premier appel, en Grand Est, était prévu à partir du 1er octobre 2026.
- Crédits d’impôt Depuis 2025, le crédit d’impôt innovation couvre 20 % des dépenses d’innovation des PME, dans la limite de 400 000 € de dépenses par an. Le crédit d’impôt recherche couvre 30 % des dépenses de recherche jusqu’à 100 M€.
/méthode
Une IA déployée par étapes, de la ligne pilote à la maintenance des modèles.
Début 2026, dans l’industrie, le bâtiment et les services marchands non financiers hors commerce, 49 % des entreprises d’au moins 20 salariés qui n’utilisent pas l’IA citent comme principal frein l’absence de cas d’usage. Les utilisatrices évoquent d’abord des compétences techniques insuffisantes (33 %). Le travail commence par la préparation de vos données, passe par le choix des modèles et aboutit au raccordement de l’IA à votre ERP, à votre GMAO et à vos machines.
- CADRAGE Le point de départ : vos lignes, vos historiques et vos contraintes de confidentialité. Le projet se chiffre ensuite, avec ses gains et ses financements possibles.
- DÉPLOIEMENT La mise en service porte sur une plateforme d’IA générative pour vos équipes, un agent conversationnel pour vos clients ou une solution sur mesure reliée à vos machines. Vos opérateurs et vos techniciens valident ce que l’IA propose.
- MAINTENANCE Une fois vos modèles en service, leur justesse se mesure et leurs dérives se corrigent quand la matière, l’éclairage ou la série change.
/questions
Des repères sur l’intelligence artificielle dans l’industrie.
Combien coûte un projet d’IA pour une PME industrielle ?
Dans 700 missions de conseil de Bpifrance auprès de PME en 2024, 55 % des projets priorisés sont chiffrés à moins de 50 000 € hors coûts d’exploitation. Plus des deux tiers devraient rapporter plus de 50 000 € par an. Sur les 20 cas les plus récurrents suivis par Bpifrance Conseil et Siparex, 70 % coûtent de 15 000 à 100 000 € et 80 % se déploient en moins de six mois.
Quels gains l’IA apporte-t-elle dans l’industrie ?
Début 2026, parmi les entreprises d’au moins 20 salariés de l’industrie, du bâtiment et des services marchands non financiers hors commerce, 31 % des utilisatrices de l’IA générative constatent déjà un gain de productivité. C’est le cas de 41 % des utilisatrices d’une IA non générative. À Lyon, la chaudronnerie EIST établit ses devis en une dizaine de minutes au lieu de 2 heures, grâce à une IA qui analyse les fichiers 3D.
Faut-il consulter le CSE avant de déployer l’IA ?
Oui, dès 50 salariés : l’article L2312-8 du code du travail prévoit l’information et la consultation du CSE quand l’entreprise introduit une technologie nouvelle. Saisi en référé, le tribunal judiciaire de Créteil a suspendu le 15 juillet 2025, jusqu’à la fin de la consultation, des outils d’IA qu’un éditeur de presse avait mis en place sans elle.
NIS 2 concerne-t-elle les PME industrielles ?
Oui pour certaines : celles d’au moins 50 personnes, ou de plus de 10 M€ de chiffre d’affaires et de bilan, dans les 18 secteurs visés, dont des industries manufacturières, la chimie et l’agroalimentaire. Une fois la directive transposée, une entité importante risquera une amende jusqu’à 1,4 % de son chiffre d’affaires mondial. Elle ne l’est pas encore : le projet de loi « résilience » a été retiré de l’ordre du jour de l’Assemblée nationale en octobre 2026.
La maintenance prédictive est-elle rentable pour une PME ?
Dans ses scénarios de croissance, la prospective de la métallurgie attend de 1,6 % à 2,1 % de gains de productivité par salarié et par an, portés notamment par la numérisation et la maintenance prédictive. À Roanne, la PME Setic Pourtier a intégré à ses machines pour câbleries une maintenance prédictive que ses clients n’étaient pas prêts à payer. Elle l’a réorientée vers le suivi de la qualité des câbles, bien plus demandé.
/sources
Sources
- Insee Première n° 2120, « Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2025 », 21 juillet 2026, 2025 (nouvel onglet)
- Insee Première n° 2084, « Les entreprises industrielles en 2023 », 4 décembre 2025, 2023 (nouvel onglet)
- France Stratégie, Note d’analyse n° 152, « Les ETI, fer de lance de l’économie française depuis trente ans », avril 2025, 2022 (nouvel onglet)
- DGE, « Une feuille de route nationale pour renforcer l’attractivité et l’emploi dans l’industrie », 21 avril 2026, 2025 (nouvel onglet)
- France Travail, enquête Besoins en main-d’œuvre (BMO) 2026, 2026 (nouvel onglet)
- France Industrie, « Portrait de l’industrie manufacturière française en 2025 » (calculs Rexecode), 2025 (nouvel onglet)
- Ministère de la Transition écologique (SDES), Bilan énergétique de la France pour 2024, 4 mars 2026, 2024 (nouvel onglet)
- DGE, « Décarbonation de l’industrie : comment la financer ? Quelles aides publiques mobiliser ? », 1er avril 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Ministère de la Transition écologique, « Audit énergétique et systèmes de management de l’énergie en entreprise », 1er octobre 2025, 2025 (nouvel onglet)
- Banque de France, Bulletin n° 266/1, « L’IA et les entreprises » (septembre-octobre 2026), 2026 (nouvel onglet)
- Eurostat, enquête sur les TIC dans les entreprises, jeu isoc_eb_ain2 « Artificial intelligence by NACE Rev. 2 activity » (mis à jour le 15 juin 2026), 2025 (nouvel onglet)
- Bpifrance Le Lab, « L’IA dans les PME et ETI françaises : une révolution tranquille », communiqué du 4 juin 2025, 2024 (nouvel onglet)
- Campus numérique Auvergne-Rhône-Alpes, « IA dans l’industrie : cas d’usages pour les PME », 2025 (nouvel onglet)
- Renault Group, « Intelligence artificielle et industrie automobile au cœur de notre stratégie », 4 septembre 2025, 2025 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk : règlement (UE) 2024/1689, article 6 (version consolidée), 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk : règlement (UE) 2024/1689, article 26 (version consolidée), 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk : règlement (UE) 2024/1689, article 5 (version consolidée), 2025 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk : règlement (UE) 2024/1689, annexe III (version consolidée), 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk : règlement (UE) 2024/1689, article 113 (version consolidée), 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, Shaping Europe’s digital future, page « AI Act », 2026 (nouvel onglet)
- EUROGIP, « Règlement Machines 2023/1230 : ce que le Digital Omnibus sur l’IA change », 6 août 2026, 2026 (nouvel onglet)
- INRS, focus juridique « Nouveau règlement machines : quelles évolutions ? », 20 octobre 2023, 2023 (nouvel onglet)
- Parlement européen, Observatoire législatif, résumé du règlement (UE) 2023/1230, 29 juin 2023, 2023 (nouvel onglet)
- CECIMO, « Joint industry call on cybersecurity and Machinery Regulation », 20 janvier 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, DG GROW, « Liability for defective products », 2024 (nouvel onglet)
- Parlement européen, Observatoire législatif, résumé de la directive (UE) 2024/2853, 18 novembre 2024, 2024 (nouvel onglet)
- Assemblée nationale, question écrite n° 11448, réponse du ministère de la Justice publiée le 12 mai 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, page « Cyber Resilience Act », mise à jour le 7 septembre 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, « Cyber Resilience Act : Reporting obligations », mise à jour le 11 septembre 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Arcep, « Le droit d’accès aux données dans le cadre du règlement sur les données », mis à jour le 10 juillet 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, « Data Act explained », mis à jour le 15 décembre 2025, 2025 (nouvel onglet)
- CNIL, « Le règlement sur les données (Data Act) », 22 décembre 2025, 2025 (nouvel onglet)
- CNIL, « Travail, ressources humaines : le contrôle de l’activité des personnes employées », 9 juillet 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Conseil d’État, décision n° 492830 du 23 décembre 2025, 2025 (nouvel onglet)
- CNIL, liste des types d’opérations de traitement pour lesquelles une analyse d’impact est requise, 2018 (nouvel onglet)
- CNIL, « Sanctions et mesures correctrices : la CNIL présente le bilan 2025 », 9 février 2026, 2025 (nouvel onglet)
- Légifrance, loi n° 2018-670 du 30 juillet 2018 relative à la protection du secret des affaires (code de commerce, art. L151-1), 2018 (nouvel onglet)
- Sénat, compte rendu de la commission d’enquête sur la commande publique, auditions du 10 juin 2025, 2025 (nouvel onglet)
- ANSSI, Panorama de la cybermenace 2025 (CERTFR-2026-CTI-002), 11 mars 2026, 2025 (nouvel onglet)
- Les-aides.fr (CCI France), fiche « Diagnostic Cybersécurité » de Bpifrance, mise à jour le 28 août 2026, 2026 (nouvel onglet)
- ENISA, Threat Landscape 2025 (version 1.3, septembre 2026), 2025 (nouvel onglet)
- Sénat, rapport n° 393 (2024-2025), L’essentiel sur le projet de loi relatif à la résilience des infrastructures critiques et au renforcement de la cybersécurité, 2024 (nouvel onglet)
- DGE, « Le plan national Osez l’IA », mis à jour le 28 septembre 2026, 2026 (nouvel onglet)
- DGE, communiqué « Renforcement du plan national Osez l’IA », 17 juin 2026, 2026 (nouvel onglet)
- DGE, communiqué « Un an du plan Osez l’IA : un premier bilan positif et une nouvelle étape pour accélérer », 3 septembre 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Banque des Territoires, « Cinquième axe de France 2030 régionalisé : environ 100 millions d’euros pour la modernisation des usines », 7 juillet 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Bpifrance Création, fiche « CII : crédit d’impôt innovation », juillet 2025, 2025 (nouvel onglet)
- Entreprendre.service-public.gouv.fr, fiche F23533 « Crédit d’impôt recherche », vérifiée le 21 février 2025, 2025 (nouvel onglet)
- Bpifrance (Direction Conseil), livre blanc « L’intelligence artificielle, une révolution technologique pour les PME », avril 2025, 2024 (nouvel onglet)
- Bpifrance Conseil et Siparex, livre blanc « Les audacieux de l’IA : 20 cas concrets qui transforment déjà les PME-ETI », avril 2026, 2026 (nouvel onglet)
- France Num (DGE), « Comment une TPE industrielle utilise l’IA pour réaliser un devis en 10 minutes au lieu de 2 heures », 9 juin 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Légifrance, code du travail, article L2312-8, 2021 (nouvel onglet)
- CMS Francis Lefebvre, « L’IA suspendue : le juge exige la consultation du CSE avant tout déploiement », 4 septembre 2025, 2025 (nouvel onglet)
- ANSSI, MesServicesCyber, page NIS 2, 2026 (nouvel onglet)
- Assemblée nationale, relevé de conclusions de la Conférence des présidents du 6 octobre 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Observatoire paritaire de la Métallurgie, « Prospective des besoins en recrutement dans la Métallurgie à horizon 2030-35 », septembre 2024, 2024 (nouvel onglet)
- France Num (DGE), « Une PME intègre l’IA à ses machines industrielles pour améliorer le suivi de la qualité des produits », 9 avril 2025, 2025 (nouvel onglet)
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