L’intelligence artificielle est en train de prendre une place croissante dans pratiquement tous les domaines de l’activité économique et sociale. Elle transforme progressivement les modes de production, les services, l’éducation, la santé, la recherche, les entreprises et, plus largement, les conditions de création de valeur.
Face à l’ampleur de cette transformation, le Forum Ibn Khaldoun a choisi de consacrer son article de référence du mois de septembre à la question de l’intelligence artificielle dans l’éducation. Dans la continuité de cette réflexion, il nous a paru pertinent de poursuivre, au mois d’octobre, l’examen des implications de l’IA dans un autre domaine essentiel pour l’avenir de notre économie : l’industrie manufacturière.
À cet effet, le choix s’est porté sur l’étude réalisée par KPMG, intitulée « L’IA dans l’industrie manufacturière : un levier de performance incontournable », retenue comme article de référence du Forum Ibn Khaldoun pour le mois d’octobre 2026.
Fondée notamment sur une enquête internationale auprès de décideurs du secteur industriel, cette étude met en évidence les gains de performance et d’efficacité que peut permettre l’adoption de l’IA, mais également les nombreux obstacles qui restent à surmonter pour en faire un véritable levier de transformation industrielle.
La pertinence de ces propositions, ainsi que les enjeux qu’elles soulèvent, sont de nature à alimenter la réflexion des décideurs tunisiens sur les conditions permettant à notre industrie de tirer pleinement parti des opportunités offertes par l’intelligence artificielle.
L’IA dans l’industrie manufacturière : un levier de performance incontournable
Article de KPMG, 2026
L’intelligence artificielle révolutionne l’industrie manufacturière, en optimisant les lignes de production, en automatisant des processus industriels clés, en fluidifiant les chaînes d’approvisionnement grâce à l’analyse des données et en réduisant l’empreinte environnementale. Or, son déploiement reste encore limité. Trop d’initiatives se développent en silos, freinant l’émergence d’un véritable modèle industriel intelligent.
Ainsi, comment évoluer de projets isolés à une transformation complète et connectée de l’industrie manufacturière ?
Adoption de l’IA : où en est le secteur de l’industrie manufacturière ?
L’IA progresse dans l’industrie manufacturière, mais son adoption reste partielle et souvent limitée à certains usages. Pour mieux comprendre les attentes, les freins et les leviers à activer, KPMG a mené une enquête internationale auprès de 185 décideurs du monde de l’industrie. Voici un aperçu des résultats :
- 93 % des répondants jugent que l’adoption de l’IA à grande échelle constituera un avantage concurrentiel.
- 96 % des entreprises observent une amélioration notable de leurs performances et de leur efficacité.
- 62 % d’entre elles déclarent un ROI supérieur à 10 %.
- 77 % envisagent d’augmenter leur budget IA dans l’année à venir, dont 71 % de plus de 10 %.
- 56 % des entreprises ont mis en place une gestion structurée des risques liés à l’IA. Les principales préoccupations portent sur la protection des données (57 %) et la conformité réglementaire (44 %).
- 56 % des entreprises rencontrent des difficultés liées à la gestion des données lors du déploiement de l’IA.
- 40 % font face à des défis RH, qu’il s’agisse de manque de compétences ou de résistance au changement.
Construire l’industrie manufacturière de demain par l’IA
Quatre prérequis pour encourager l’adoption de l’IA et créer de la valeur durable
Concevoir une stratégie d’IA alignée sur les compétences clés et la création de valeur. Les industriels doivent mettre en place un plan structuré pour déployer l’IA dans toute l’entreprise, en s’appuyant sur des technologies avancées comme le machine learning, l’IA générative et la robotique, en se concentrant sur les usages qui apportent rapidement de la valeur. Exemples de tâches où l’intelligence artificielle industrielle peut être utilisée pour améliorer les processus :
- la maintenance prédictive ;
- la détection des défauts ;
- l’optimisation de la production ;
- les prévisions de la chaîne d’approvisionnement.
Élaborer une IA de confiance. La confiance est essentielle pour réussir l’adoption de l’IA. Pour l’instaurer, il faut des règles claires, des modèles compréhensibles pour l’humain, et impliquer dès le départ les équipes, les experts métiers et les décideurs. Cela permet de répondre aux questions sur l’emploi, la gestion des données, les implications humaines ou la prise de décision, et de créer une confiance durable.
Construire une infrastructure technologique solide basée sur des données fiables pour accélérer l’adoption. Pour tirer pleinement parti de l’IA, les entreprises industrielles ont besoin d’une infrastructure technologique robuste, connectée, orientée données et sécurisée, capable de traiter les flux en temps réel. Il est également essentiel de rassembler les données de la R&D, de la production et des services sur le terrain. Les plateformes cloud, l’edge computing et les systèmes compatibles entre eux permettent d’exploiter l’IA en temps réel et de mieux faire dialoguer les technologies.
Cultiver l’intelligence artificielle pour révéler la pleine puissance de l’intelligence humaine. L’adoption de l’IA transforme positivement le rôle des employés dans les processus de fabrication, d’assemblage ou de contrôle qualité. En les libérant des tâches répétitives, elle permet de se concentrer sur des missions à plus forte valeur, de réduire le stress, d’améliorer la qualité de vie au travail et de renforcer l’engagement.
Trois étapes pour garantir les conditions du succès de l’intégration de l’IA
Pour bénéficier de tout le potentiel de l’IA, les industriels doivent engager une transformation à tous les niveaux :
- la nomination d’un responsable IA ;
- l’élaboration d’une stratégie claire ;
- l’alignement des initiatives IA avec les priorités business.
En parallèle, il est essentiel de diffuser auprès des collaborateurs une culture de l’IA à travers des formations sur ses capacités, ses limites et ses enjeux éthiques. Sur le terrain, l’IA s’impose déjà avec des cas d’usage concrets : maintenance prédictive, contrôle qualité automatisé, gestion des tâches répétitives, planification intelligente de la production, ou encore prévisions avancées de la chaîne d’approvisionnement.
Il faut choisir des solutions qui reposent sur des technologies cloud, IoT (internet des objets) et edge computing (informatique en périphérie), pour lesquelles les bénéfices sont rapides, sans nécessiter de modifier en profondeur les infrastructures existantes. Il faut aussi s’assurer que ces solutions respectent les normes en vigueur telles qu’ISO 27001 ou le RGPD.
Jérémie Lerondeau, associé responsable du secteur Industrie, KPMG en France
Didier Krick, associé, Head of Operations & Performance Strategy, KPMG en France
Forum Ibn Khaldoun pour le Développement, le 5 octobre 2026. Document complet en téléchargement dans le bloc PDF ci-dessous.