Intelligence Artificielle
Gouvernance des données et IA
Publiée le octobre 29, 2025
Publiée le octobre 29, 2025
L’IA, qu’elle soit utilisée pour la maintenance prédictive, la reconnaissance de pièces ou la planification intelligente, repose sur des données fiables et bien gouvernées. Sans une base de données cohérente et structurée, les algorithmes produisent des résultats erronés. Le challenge majeur souligné par Datategy est la qualité et la disponibilité des données : de nombreuses organisations utilisent des inventaires obsolètes ou incomplets, ce qui rend les recherches imprécises et les prédictions de maintenance peu fiables. De plus, l’intégration de sources multiples (documents scannés, fournisseurs externes, systèmes hérités) représente un défi technique.
Pour tirer parti de l’IA, il est nécessaire d’intégrer et d’unifier les données :
Standardiser les catalogues de pièces et les nomenclatures : chaque pièce doit être identifiée de manière unique, avec des métadonnées complètes (dimensions, matériau, compatibilité). Les duplications et les variantes doivent être supprimées.
Créer des API et des middlewares pour connecter l’IA aux ERP, aux systèmes de stocks, aux SIRH et aux systèmes financiers. L’objectif est d’obtenir une vision globale des opérations et de permettre une circulation fluide de l’information.
Assurer la traçabilité : toutes les interventions, modifications de données et mises à jour de modèles doivent être historisées pour garantir la transparence et la conformité (ex. norme ISO 55000 pour le management des actifs).
Au‑delà des aspects techniques, la réussite d’un projet IA dépend de l’adoption par les utilisateurs. Les personnes concernées (techniciens, planificateurs, managers) doivent comprendre les bénéfices et se sentir impliquées. Les études montrent que l’adoption passe par :
Des interfaces ergonomiques : les solutions doivent être intuitives, avec des écrans adaptés au contexte (tablettes sur le terrain, interfaces tactiles, affichage des plannings). L’application doit minimiser les interruptions. L’étude de VirtoSoftware explique que les tâches doivent être assignées sans perturber l’agent, via des interfaces simples et des notifications claires.
Une formation continue : les techniciens doivent apprendre à interpréter les données prédictives, à utiliser l’outil de recherche de pièces et à ajuster les plannings. Les formations peuvent intégrer des cas pratiques et des simulations à partir du jumeau numérique.
Une démarche participative : impliquer les équipes dans la définition des cas d’usage et des règles d’ordonnancement. Cela favorise l’appropriation et réduit la résistance. Par exemple, lors des entretiens de mainteneurs, il convient de comprendre leurs irritants et de documenter leurs bonnes pratiques.
Un accompagnement au changement : l’IA peut susciter des craintes de substitution. Il est important de communiquer sur le rôle d’outil d’assistance et de valoriser les compétences humaines (diagnostic, arbitrage, expertise terrain). L’article de MIT Sloan sur la maintenance souligne l’importance de résoudre les problèmes de qualité de données, d’intégrer les systèmes hérités et de surmonter la résistance culturelle pour tirer parti de l’IA.
La mise en place de l’IA dans un contexte industriel nécessite aussi de respecter un cadre éthique et réglementaire :
Protection des données : les informations collectées (données de capteurs, données RH) doivent être stockées et traitées en respectant le RGPD et les règlementations locales. Il est impératif de mettre en place des politiques de confidentialité et de sécurité.
Transparence des algorithmes : les modèles utilisés (pour la maintenance ou l’ordonnancement) doivent être documentés pour expliquer leurs décisions. En cas de litige (par exemple, si un algorithme propose une intervention qui n’était pas prévue), la traçabilité doit permettre de comprendre la logique.
Equité et non-discrimination : lorsque l’IA affecte des tâches, elle ne doit pas introduire de biais. Les règles d’affectation doivent être basées sur des critères objectifs (compétences, disponibilité) et validées par les RH.
Pour réussir la transformation 4.0 des ateliers ferroviaires, il ne suffit pas d’acheter des outils d’IA. Il faut investir dans la qualité des données, la standardisation, l’intégration et l’ergonomie. La gouvernance des données constitue la fondation sur laquelle reposent la maintenance prédictive , la reconnaissance de pièces , l’ordonnancement dynamique et la planification intelligente avec jumeau numérique . En structurant ces initiatives autour d’une stratégie de gouvernance et en impliquant les équipes pourront tirer pleinement parti des startups et technologies d’IA évoquées dans ces articles.