Minitab : quand la donnée et l’IA réinventent la performance industrielle

Plus de cinquante ans après sa création, l’entreprise entend ainsi dépasser son image de logiciel spécialisé pour accompagner plus largement la transformation numérique des industriels. Sami Chaabi, Solutions Architect chez Minitab, détaille cette évolution et la manière dont la donnée peut devenir un véritable outil de performance. Les industriels accumulent les données depuis des années.

Où se situe désormais le véritable enjeu ? Le sujet n’est plus tellement de disposer de données, mais de parvenir à les exploiter correctement. Chez nos clients, elles sont souvent très nombreuses et surtout décloisonnées : certaines viennent directement de l’usine, d’autres de la recherche et développement ou encore de la supply chain.

Il faut réussir à les collecter et à les analyser de manière coordonnée pour obtenir une vision globale. C’est particulièrement important dans un environnement où les industriels cherchent à produire mieux avec leurs ressources existantes et à maîtriser leurs coûts. Minitab intervient historiquement auprès des départements qualité et excellence opérationnelle, précisément parce que leur rôle consiste à améliorer les procédés et la performance industrielle.

Minitab est historiquement connu pour l’analyse statistique. Comment votre métier a-t-il évolué ? L’analyse statistique reste au cœur de notre histoire, mais nous avons engagé depuis environ sept ans une transformation importante.

Nous avons progressivement enrichi notre approche parce qu’avant d’analyser une donnée, il faut pouvoir la collecter, notamment directement depuis les machines présentes dans les usines. Les acquisitions réalisées ces dernières années nous permettent désormais d’aller beaucoup plus loin : collecter les données, les analyser, suivre la production et les performances en temps réel, mais aussi simuler un procédé industriel. Cette simulation permet par exemple d’évaluer les conséquences d’une panne de machine ou d’un manque de personnel avant même que la situation ne se produise.

Nous passons ainsi d’une logique essentiellement analytique à une approche beaucoup plus globale. Concrètement, comment cette approche peut-elle améliorer la performance d’une usine ? L’intérêt est de pouvoir comprendre plus rapidement ce qui se passe et d’anticiper davantage.

La simulation est particulièrement intéressante : une entreprise peut tester virtuellement un nouveau procédé ou une évolution de sa production avant de la mettre réellement en œuvre. Prenons l’exemple d’un industriel pharmaceutique qui doit produire un nouveau vaccin. Avant de déployer tout le processus industriel, il peut simuler son fonctionnement, identifier les difficultés potentielles et mesurer les conséquences de différents scénarios.

L’enjeu est donc de passer progressivement de données qui permettent de constater ce qui s’est produit à des données qui aident à décider de ce que l’on va faire. Quelle place donnez-vous à l’intelligence artificielle dans cette évolution ? Nous l’intégrons avec parcimonie : Minitab n’a pas vocation à créer de l’intelligence artificielle pour elle-même.