L’intelligence artificielle partout, même là où on ne l’attend pas

Quand on parle d’intelligence artificielle, beaucoup pensent d’abord aux assistants conversationnels, aux recommandations personnalisées ou aux systèmes publicitaires. Mais la réalité est beaucoup plus vaste, l’IA s’intègre déjà profondément dans des secteurs essentiels, en transformant des métiers, des processus et des prises de décision, souvent sans grands projecteurs médiatiques, mais avec des résultats concrets et mesurables.

Chez Globalia, nous croyons que l’IA est avant tout un outil stratégique, pas une promesse futuriste, mais une capacité à révéler de la valeur là où personne ne la cherchait encore.

Dans le manufacturier, une lecture des opérations à une échelle inédite

Dans l’industrie manufacturière, l’intelligence artificielle permet aujourd’hui d’analyser les opérations à un niveau de détail et de continuité qui était tout simplement impossible auparavant.

Au Canada, l’adoption de l’IA progresse rapidement. Par exemple, en 2025, plus de 12 % des entreprises ont utilisé l’IA pour produire des biens ou fournir des services, un taux qui a plus que doublé en un an au Canada, reflétant une accélération de l’intégration de l’IA dans les opérations industrielles. (Wikipédia)

Dans de nombreuses usines, l’IA est utilisée pour :

• analyser en continu les données générées par les machines (vibration, température, pression) afin de détecter des anomalies invisibles à l’œil humain ;
• identifier automatiquement des défauts de fabrication avec des systèmes de vision industrielle, réduisant ainsi les coûts d’inspection d’environ 23 % dans certains cas observés au Canada. (Business and industry Canada)
  
  
• croiser les données de production, de qualité et de maintenance pour comprendre les causes réelles des inefficacités ;
  
  
• optimiser la planification de la production à partir de données réelles, et non plus de règles statiques.
  
  

Ici encore, l’IA ne remplace pas l’expertise des équipes de production ou de maintenance. Elle augmente radicalement leur capacité d’analyse, en permettant une lecture continue, granulaire et objective des opérations, une lecture qui serait irréalisable à cette échelle sans l’IA. (Intelligence Industrielle)

En santé, l’IA au service des diagnostics et de la performance clinique

Dans le domaine médical, l’IA est déjà bien plus qu’un simple sujet de recherche :

Diagnostic et imagerie médicale

L’IA est utilisée pour analyser automatiquement des radiographies, IRM ou autres examens d’imagerie, améliorant la précision des diagnostics et accélérant les temps d’interprétation, ce qui peut réduire les délais de prise en charge des patients. (globalsante.org)

Maintenance prédictive d’équipements médicaux

Les hôpitaux explorent aujourd’hui l’utilisation de l’IA pour analyser les données de fonctionnement de leurs appareils (comme les appareils de radiologie) afin de prévoir les défaillances avant qu’elles ne surviennent, réduisant les temps d’arrêt et les coûts de maintenance. (journals.enfoundations.com)

Cette transformation n’est pas de la science-fiction, plusieurs publications académiques et articles scientifiques montrent que l’IA peut prédire des pannes d’équipement et optimiser les calendriers de maintenance dans des environnements cliniques réels. (Springer Nature)

Dans l’industriel, meilleure qualité, moins de pannes, plus d’efficacité

Dans le monde industriel, l’IA n’est plus seulement une option, elle devient un levier stratégique de compétitivité :

Contrôle qualité automatisé

Grâce à la vision par ordinateur, des systèmes intelligents inspectent en continu la qualité des pièces et produits finis, détectant des défauts subtils bien plus rapidement et précisément que l’inspection humaine classique. (DZone)

Maintenance prédictive

En analysant les données de capteurs et de machines, l’IA anticipe les besoins de maintenance, ce qui minimise les temps d’arrêt et prolonge la durée de vie des équipements. (mdpi.com)

Ces usages ne sont plus des prototypes, ils sont déployés par des fabricants pour réduire les coûts d’exploitation, maximiser l’efficacité des lignes de production et améliorer la satisfaction client. (CMM QUARTERLY)

Ce que ces cas ont en commun et ce que chaque décideur doit retenir

Les exemples ci-dessus montrent une vérité claire, l’IA crée de la valeur lorsqu’elle est appliquée à des problèmes réels, mesurables et stratégiques, pas seulement à des concepts abstraits.

Et cette valeur se manifeste de trois façons :

1. Augmentation des capacités humaines
   L’IA enrichit les expertises existantes comme, par exemple, agronomes, cliniciens, ingénieurs, sans les remplacer.
2. Décision plus rapide et mieux informée
   Les organisations qui exploitent les données avec l’IA prennent des décisions plus précises, plus rapides et plus éclairées.
3. Efficacité opérationnelle accrue
   Dans les secteurs où chaque minute compte, santé, production, logistique, l’IA réduit les pertes, les retards et les inefficacités.

Une feuille de route pour les décideurs

Pour un décideur, l’IA doit être envisagée comme une boîte à outils stratégique, et non comme un gadget technologique :

• Identifiez les points de friction critiques dans vos opérations (ex. : délais de diagnostic, pannes fréquentes, qualité incohérente).
• Formulez des hypothèses mesurables (ex. réduction des erreurs de diagnostic de 10 %, diminution des pannes machine de 20 %).
• Pilotez des projets IA à faible risque avant de les déployer à grande échelle.
• Assurez la collaboration entre métiers, tech et data science, l’IA performe quand elle est co-conçue avec les experts métier.

Chez Globalia, nous voyons l’IA comme un accélérateur de décisions intelligentes, ancré dans l’utilité concrète, là où les enjeux sont réels, les données abondantes et les gains tangibles.