Le levier secret des entreprises sidérurgiques performantes : Le code infusé par l'IA

Plus une entreprise dispose de code dont elle détient les droits et la propriété intellectuelle, plus elle s’offre la capacité d’infuser rapidement et concrètement l’intelligence artificielle (IA) dans ses processus à court et moyen terme. Dans le secteur de l’acier, cette réalité est particulièrement frappante.

Chaque ligne de code sur mesure représente potentiellement une opportunité d’intégrer l’IA de manière fluide et efficace. Les entreprises qui ont investi dans le développement de solutions logicielles personnalisées sont mieux positionnées pour exploiter les avancées de l’IA actuelles et futures. Elles ont la flexibilité d’adapter rapidement leurs systèmes existants pour y intégrer des modèles d’IA, optimisant ainsi leurs opérations et gagnant un avantage concurrentiel significatif.

Automatisation du processus relié aux mill tests

Dans l’industrie de l’acier, les mill tests (certificats de conformité de production et matière) sont essentiels pour assurer la conformité des produits aux normes de qualité. Les entreprises qui ont développé du code sur mesure pour gérer ces documents peuvent désormais intégrer l’IA pour automatiser l’extraction et le traitement des données des mill tests.

• Avant l’IA : Les employés devaient manuellement extraire les informations des mill tests, un processus long et sujet aux erreurs. Cela laissait également place à des erreurs dans la manipulation et la transmission des informations, tant au niveau de la confidentialité que réglementaire.
• Avec l’IA : En intégrant des modèles de traitement des PDF et des images dans leur code existant, les entreprises peuvent automatiser l’extraction des données, la modification pour enlever les informations non requises et confidentielles, ainsi que le renvoie par la suite au client sous une forme présentable et corporativement “wow”. Le tout permet de réduire grandement le temps de traitement et améliore grandement la précision de cette opération.

Optimisation de la planification des livraisons

La planification des livraisons est un processus complexe qui nécessite de prendre en compte de nombreux facteurs tels que les priorités clients, les itinéraires, et les charges des véhicules.

• Avant l’IA : Les planificateurs utilisaient soit Excel ou des systèmes sur mesure pour minimiser l’organisation des routes de livraison, mais dépendaient fortement de leur expérience et de leur jugement.
• Avec l’IA : En intégrant l’IA dans leur code, les entreprises peuvent maintenant optimiser les itinéraires de manière beaucoup plus efficace que les humains seuls, et souvent en temps réel, en tenant compte du trafic, des conditions météorologiques et des urgences clients. Cela améliore l’efficacité, réduit les coûts logistiques, diminue grandement les erreurs potentielles et augmente la satisfaction client et les marges de profits.

Réduction de la dépendance aux employés clés

Dans de nombreuses entreprises distributrices et manufacturières/transformatrices d’acier, certaines tâches critiques dépendent fortement de quelques employés expérimentés, comme la configuration des machines, la gestion des commandes complexes, l’ordonnancement de production, l’ordonnancement de chargement des véhicules de livraison et la planification des routes de livraison.

• Avant l’IA : Cette dépendance créait des risques opérationnels en cas d’absence ou de départ de ces employés.
• Avec l’IA : En enrichissant le code sur mesure avec des modèles d’IA, les entreprises peuvent capturer l’expertise de ces employés dans des systèmes intelligents, rendant les processus plus résilients et moins dépendants des individus.

Les entreprises qui ont accumulé du code dont elles détiennent la propriété intellectuelle ont une longueur d’avance pour intégrer l’IA, car elles peuvent :

• Adapter rapidement leurs systèmes : Le code propriétaire peut être modifié pour intégrer de nouvelles fonctionnalités d’IA sans les contraintes des logiciels standard qui suivent leur propre feuille de route. Cette feuille de route s’avère plus souvent qu’autrement en décalage avec les enjeux critiques et les objectifs d’affaires réels de l’entreprise.
• Exploiter pleinement les données internes : Le code sur mesure est souvent conçu pour capturer des données spécifiques à l’entreprise, ce qui est essentiel pour entraîner des modèles d’IA pertinents.
• Créer des solutions uniques : En combinant leur code avec l’IA, les entreprises peuvent développer des outils et des services que leurs concurrents ne peuvent pas facilement reproduire, gagnant ainsi une longueur d’avance de plusieurs trimestres, voire années, sur la compétition.

Nous apportons toutefois un bémol. Notre conseil, après 20 ans d’expérience dans l’automatisation numérique : il est important de ne pas réinventer la roue si elle existe déjà et qu’elle rempli les fonctions souhaitées.

Chez Openmind Tech et Code&Steel, nous croyons qu’il est crucial de développer des lignes de code sur mesure aux endroits où il y a une véritable valeur ajoutée.

• Nous prônons donc un équilibre entre l’utilisation de logiciels préfabriqués pour couvrir une partie des besoins standards et le développement de code sur mesure pour ajouter de la valeur en parallèle.
• Les logiciels préfabriqués offrent une base potentielle pour une partie des opérations courantes. Le code sur mesure vient « broder » autour de ces systèmes existants, permettant d’adapter les processus aux spécificités de l’entreprise et d’intégrer l’IA de manière ciblée.

L’intelligence artificielle est de plus en plus accessible, avec des modèles performants disponibles à faible coût. Les entreprises dotées de code sur mesure peuvent en tirer parti plus rapidement et efficacement.

• Accélération de l’innovation : Intégrer l’IA dans le code existant permet d’innover sans repartir de zéro.
• Avantage concurrentiel : Les entreprises capables d’infuser l’IA dans leurs processus surpasseront celles qui dépendent uniquement de solutions standard fermées.
• Rentabilité accrue : L’IA peut optimiser les opérations, réduire les coûts, diminuer les erreurs et améliorer la qualité, conduisant à une meilleure rentabilité.

Plus une entreprise dispose de lignes de code dont elle est propriétaire, plus elle a de possibilités rapides et concrètes pour infuser l’intelligence artificielle dans ses processus.

Dans l’industrie de l’acier, de nombreuses entreprises ont développé un patrimoine de code leur permettant aujourd’hui d’intégrer l’IA efficacement pour améliorer leurs opérations.

Pourquoi autant de lignes de code sur mesure dans cette industrie? Parce que les logiciels préfabriqués n’ont jamais pleinement répondu aux besoins des entreprises de distribution et de transformation de l’acier. Beaucoup ont donc développé des systèmes propriétaires. Et si cet investissement à travers les années était maintenant la base de la prochaine vague d’efficacité? Et si c’était le levier secret des entreprises ultra performantes de demain?