Solutions d'entreprise d'IA gérées avec une approche Blueprint : le changement de paradigme dans l'intégration de l'IA industrielle

Quand les grandes entreprises doivent apprendre à abandonner le contrôle – et économiser des milliards au passage

L'intelligence artificielle ne se développe plus dans le cadre de projets à grande échelle, mais est orchestrée. Les plateformes d'IA gérées, comme celles décrites ici, rompent avec la logique traditionnelle des implémentations longues et donnent accès à des solutions d'IA hautement personnalisées, transformant ainsi fondamentalement les règles du jeu pour les alliances industrielles, les consortiums et les coentreprises. Contrairement aux projets d'IA classiques, l'approche « blueprint » permet de produire des solutions prêtes à l'emploi en quelques semaines, voire quelques jours, sans partage de données, sans coûts initiaux et sans compromis technologiques.

Convient à:

• La plateforme d'IA d'entreprise clé en main : automatisation industrielle alimentée par l'IA avec la solution Unframe.AI

La nouvelle monnaie de la compétitivité industrielle : la vitesse sans perte de contrôle

Dans une économie où les entreprises technologiques coopèrent entre elles, où une entreprise chimique développe des solutions avec un fabricant d'équipements industriels et où les principaux constructeurs automobiles développent conjointement des piles logicielles, le succès ne dépend plus de la taille, mais de la rapidité d'intégration. Les plateformes d'IA gérées offrent précisément ce dont les structures de consortium complexes ont le plus besoin : des implémentations d'IA rapides, sécurisées et évolutives qui s'intègrent parfaitement à des environnements informatiques hétérogènes, tout en préservant la souveraineté des données de chaque partenaire.

La question n'est plus de savoir si l'IA sera utilisée, mais de savoir à quelle vitesse les entreprises sont prêtes à transformer leurs cycles d'innovation. Pour les projets industriels de grande envergure, cela pourrait faire la différence entre un succès mondial et une obsolescence coûteuse.

L'intelligence artificielle n'est plus une promesse d'avenir, mais un élément central de la création de valeur industrielle. Si son potentiel théorique paraît impressionnant, selon des enquêtes du Massachusetts Institute of Technology, 95 % des implémentations d'IA en entreprise échouent en réalité. Les raisons sont multiples : qualité des données insuffisante, mauvaise intégration aux systèmes existants, manque d'expertise et, surtout, la longueur des cycles de développement des projets d'IA traditionnels. À l'ère où les grandes entreprises technologiques collaborent en consortium avec des spécialistes de l'automatisation ou des intégrateurs locaux, ce problème est encore exacerbé. L'hétérogénéité des environnements informatiques, les différences d'exigences en matière de protection des données et la complexité des structures de gouvernance compliquent à tel point la mise en œuvre des solutions d'IA que les approches conventionnelles sont poussées à leurs limites.

C'est précisément là qu'interviennent les plateformes d'IA managées. Elles proposent une approche fondamentalement différente : au lieu de développer des systèmes d'IA de A à Z, elles fournissent des solutions d'IA entièrement managées et hautement personnalisables, prêtes à être déployées en production en quelques jours. Un fournisseur leader a perfectionné cette approche avec son modèle Blueprint, un processus qui remplace les phases traditionnelles d'analyse des besoins, d'architecture logicielle et de mise en œuvre par un processus de génération automatisé. Il en résulte des applications d'IA personnalisées, s'intégrant parfaitement aux systèmes ERP, aux systèmes d'exécution de production (SIM) ou même aux sources de données non structurées existants.

La pertinence de cette approche est particulièrement évidente lorsqu'on considère la dynamique des projets industriels de grande envergure. Les projets d'infrastructure modernes – qu'il s'agisse de construction de centrales électriques, d'infrastructures ferroviaires ou de solutions complexes d'automatisation industrielle – sont désormais mis en œuvre presque exclusivement dans le cadre de consortiums, de coentreprises ou d'alliances. Par exemple, en mars 2025, un grand groupe de technologies énergétiques a remporté un contrat de 1,6 milliard de dollars pour des centrales électriques au gaz en Arabie saoudite, en coopération avec un fournisseur international d'équipements pour centrales électriques comme entrepreneur EPC. De telles structures sont nécessaires car les entreprises peuvent rarement couvrir seules toutes les compétences et ressources requises. Cependant, elles posent d'importants défis de coordination, notamment en matière de transformation numérique et d'intégration de l'IA.

Dans ce contexte, les plateformes d'IA managées permettent une forme de collaboration technologique inédite. Elles offrent la flexibilité nécessaire aux différents partenaires sans que les données sensibles ne quittent l'entreprise. Elles permettent à chaque membre du consortium d'accéder à la même infrastructure d'IA de pointe tout en préservant pleinement la souveraineté des données. De plus, elles réduisent le risque d'investissement grâce à des modèles de tarification basés sur la réussite, où les entreprises ne paient qu'en cas de succès commercial tangible.

Cet article examine de manière systématique comment les plateformes d'IA managées transforment l'utilisation de l'IA dans les projets industriels à grande échelle. Des origines historiques de l'IA en tant que service, en passant par ses mécanismes techniques et ses cas d'usage actuels, jusqu'aux défis majeurs et aux développements futurs, il dresse un portrait complet de cette technologie. Une attention particulière est portée aux avantages spécifiques des alliances, des consortiums, des coentreprises et des structures de sous-traitance, précisément les formes organisationnelles qui dominent le paysage industriel moderne.

Des machines informatiques isolées à l'intelligence orchestrée : l'histoire du développement de l'IA managée

L'histoire des plateformes d'IA managées est inextricablement liée au développement du cloud computing et à la démocratisation de l'intelligence artificielle. Leurs origines remontent au début des années 2000, lorsque les principaux fournisseurs de cloud ont commencé à proposer des solutions de type « Platform » (Platine en tant que service). Ces premières plateformes ont permis aux développeurs de déployer des applications pour la première fois sans avoir à exploiter leur propre infrastructure. L'étape suivante de l'évolution est venue avec l'IaaS (Infrastructure en tant que service), qui a permis aux clients de provisionner des machines virtuelles et du stockage de manière indépendante.

Mais ce n'est qu'avec la percée de l'apprentissage automatique dans les années 2010 que la véritable histoire de l'IA en tant que service a commencé. Les années 2015 à 2018 ont marqué un tournant. Durant cette période, les techniques d'apprentissage profond sont passées du stade d'expérimentation académique à celui d'outils applicables industriellement. Les progrès considérables de la reconnaissance vocale et d'images ont permis à l'IA d'être pour la première fois utilisable à grande échelle. Parallèlement, la quantité de données disponibles a explosé et les investissements dans l'IA sont passés de 80 milliards de dollars en 2018 à 280 milliards de dollars en quatre ans.

Les principaux fournisseurs de cloud ont rapidement identifié le potentiel de l'IA. Entre 2016 et 2018, des entreprises technologiques de premier plan ont commencé à proposer des services dédiés au machine learning et au deep learning. L'une d'elles a lancé son modèle de langage propriétaire en 2018, le plus important du genre à l'époque, avec ses 17 milliards de paramètres. Une autre entreprise technologique de premier plan, sous la direction de son PDG, a officiellement annoncé en 2016 une réorientation stratégique vers une approche privilégiant l'IA. Ces développements ont posé les bases technologiques de ce qui allait devenir l'IAaaS.

La période 2018-2020 a été marquée par une adoption croissante et l'émergence de solutions sectorielles. Des entreprises spécialisées en IAaaS se sont imposées, se concentrant sur des applications sectorielles spécifiques. Les outils AutoML ont considérablement simplifié le processus de développement et d'apprentissage des modèles, permettant même aux organisations sans expertise approfondie en science des données d'intégrer l'IA à leurs applications. L'expansion mondiale des offres d'IAaaS, avec des centres de données répartis dans différentes régions, a permis de garantir une faible latence.

Le véritable changement de paradigme a cependant commencé en 2020 avec l'émergence des grands modèles de langage et de l'IA générative. En mai 2020, un cabinet de recherche en IA de premier plan a publié un modèle de langage comportant 175 milliards de paramètres, soit dix fois plus que le modèle de la grande entreprise technologique. Ce modèle démontrait pour la première fois que l'IA pouvait non seulement gérer des tâches spécialisées, mais aussi la génération de texte complexe, la création de code et des tâches créatives. Le lancement d'une application d'IA générative réputée en novembre 2022 a marqué une percée dans la notoriété publique : en deux mois, l'application a atteint 100 millions d'utilisateurs, devenant l'application grand public à la croissance la plus rapide de tous les temps.

Cependant, cette évolution a engendré de nouveaux défis pour les applications industrielles. Alors que les capacités des modèles d'IA ont connu une croissance exponentielle, les mises en œuvre sont devenues de plus en plus complexes. Les entreprises ont dû choisir entre des solutions cloud propriétaires de grands fournisseurs, comportant des risques de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, et des développements internes complexes nécessitant des investissements importants et du personnel spécialisé. Les taux de réussite sont restés alarmants : des études montrent que 85 % des projets d'IA traditionnels échouent, tandis que le taux de réussite des développements internes atteint seulement 33 %.

Dans ce contexte de tension, les plateformes d'IA managées ont émergé comme une troisième option à partir de 2023. Ces plateformes allient l'évolutivité et la rentabilité des services cloud à la personnalisation de solutions sur mesure, sans les inconvénients habituels de ces deux approches. Un pionnier dans ce domaine a développé son approche Blueprint, qui comble l'écart entre les outils d'IA génériques et les développements sur mesure coûteux. Cette plateforme permet de fournir des solutions d'IA personnalisées en quelques jours au lieu de plusieurs mois, grâce à la configuration de blocs d'IA modulaires à l'aide de spécifications orchestrées.

Cette évolution reflète une transformation fondamentale dans la façon dont les entreprises perçoivent et utilisent l'IA. D'expériences isolées dans des laboratoires de science des données, l'IA a évolué vers une intelligence opérationnelle orchestrée, profondément intégrée aux processus métier. La question est passée de « Pouvons-nous développer l'IA ? » à « À quelle vitesse pouvons-nous l'utiliser de manière productive ? » – une évolution particulièrement cruciale pour les consortiums industriels, où les contraintes de temps et la maîtrise des risques sont des facteurs clés.

Éléments constitutifs de l'intelligence : l'architecture technique des plateformes d'IA modernes gérées

Le fondement technologique des plateformes d'IA managées diffère fondamentalement des approches traditionnelles de développement logiciel. Il repose sur l'approche « blueprint », un processus innovant permettant de transformer les besoins métier en solutions d'IA fonctionnelles. Cette approche élimine les phases traditionnelles d'analyse des besoins, d'architecture logicielle et de mise en œuvre, et les remplace par un processus de génération automatisé basé sur des blocs de construction modulaires prédéfinis.

L'architecture d'une telle plateforme repose sur quatre éléments techniques centraux, parfaitement imbriqués. Le premier comprend des capacités avancées de recherche et de raisonnement qui transforment les données d'entreprise non structurées en informations structurées et consultables. Cette fonctionnalité permet aux entreprises industrielles d'accéder à des décennies de connaissances métier accumulées, auparavant dissimulées dans des e-mails, des rapports et des systèmes hérités. Pour les consortiums, cela signifie que des sources de données hétérogènes provenant de différents partenaires peuvent être consultées et exploitées de manière systématique, sans nécessiter de stockage centralisé.

Le deuxième élément clé se concentre sur l'automatisation et les agents d'IA. Ces systèmes autonomes exécutent des flux de travail complexes et prennent des décisions proactives basées sur des données en temps réel. En milieu industriel, ces agents peuvent, par exemple, optimiser les intervalles de maintenance, effectuer des contrôles qualité ou prendre des décisions concernant la chaîne d'approvisionnement sans intervention humaine. Ceci est particulièrement pertinent pour les projets d'envergure menés en consortium, car ces agents peuvent intervenir au-delà des frontières de l'entreprise tout en gardant le contrôle des décisions critiques prises avec leurs partenaires respectifs.

Le composant d'abstraction et de traitement des données constitue le troisième élément technique. La plateforme transforme des contenus non structurés, tels que les données de capteurs, les journaux de machines ou la documentation de production, en formats structurés exploitables. Cette fonctionnalité est particulièrement pertinente pour les entreprises industrielles allemandes, dont les environnements informatiques sont souvent hétérogènes, avec des formats de données et des systèmes hérités différents. Dans le cadre de coentreprises entre une entreprise chimique et un fabricant d'installations développant conjointement des technologies de déshydrogénation, cet élément permet l'intégration de différentes sources de données issues du développement de catalyseurs chimiques et de l'ingénierie d'installations de traitement.

Le quatrième volet comprend des fonctions de modernisation qui transforment les systèmes existants en logiciels natifs d'IA. Il répond ainsi à l'un des plus grands défis des entreprises industrielles allemandes : intégrer les technologies d'IA modernes aux environnements de production existants sans perturber les systèmes. Lorsque trois grands constructeurs automobiles collaborent sur des piles logicielles ouvertes pour véhicules connectés, ces nouveaux systèmes doivent pouvoir communiquer avec des systèmes de production vieux de plusieurs décennies ; c'est précisément là que le volet de modernisation entre en jeu.

L'edge computing joue un rôle central dans l'architecture de la plateforme, même s'il est principalement conçu comme une solution cloud. Les applications industrielles nécessitent souvent un traitement en temps réel avec une latence inférieure à la milliseconde. L'edge computing rapproche le traitement des données des capteurs et des équipements de production, permettant ainsi de prendre des décisions critiques sans les retards liés aux transmissions réseau. Dans les projets d'envergure tels que les usines d'électrolyse de l'hydrogène construites par un fournisseur d'énergie avec des partenaires tels qu'un fabricant d'électrolyseurs et un prestataire de services industriels, cette capacité d'edge computing est essentielle pour contrôler les processus de production sensibles.

L'architecture de sécurité suit le principe du « zero trust ». Les données clients restent systématiquement dans l'environnement sécurisé de l'entreprise, la plateforme pouvant être déployée aussi bien dans des clouds privés que sur site. Ce choix architectural est particulièrement pertinent pour les entreprises industrielles allemandes, soumises à des réglementations strictes en matière de protection des données et devant protéger leurs données de production sensibles. Lorsqu'une entreprise du secteur de la défense et des technologies fournit un soutien logistique aux déploiements militaires, les données concernées sont soumises aux exigences de sécurité les plus strictes ; l'architecture « zero trust » garantit le respect absolu de ces exigences.

Une autre innovation technique réside dans les capacités d'intégration de la plateforme. Elle peut se connecter à pratiquement tous les systèmes : systèmes ERP, systèmes d'exécution de la production, bases de données et même sources de données non structurées. Cette connectivité universelle élimine l'un des principaux obstacles à la mise en œuvre des projets d'IA traditionnels. Cette flexibilité est essentielle dans les consortiums où les partenaires utilisent des systèmes informatiques différents. Lorsqu'un fournisseur d'électrolyse PEM collabore avec un prestataire de services industriels, leurs systèmes doivent communiquer de manière fluide ; la plateforme permet cette interopérabilité sans développement personnalisé complexe.

L'architecture modulaire permet également un développement itératif et une optimisation continue. Les modifications des exigences métier peuvent être immédiatement répercutées dans le logiciel grâce à des ajustements du plan directeur, sans nécessiter de reprogrammation complexe. Cette flexibilité est essentielle pour les entreprises industrielles allemandes opérant sur des marchés dynamiques et devant réagir rapidement à l'évolution des besoins. Dans des alliances comme celle entre un spécialiste des adhésifs et un fabricant de polymères pour les adhésifs durables dans la construction bois, où les exigences techniques et les objectifs de durabilité évoluent constamment, cette agilité permet une adaptation constante sans nouveau développement.

Un aspect souvent négligé, mais crucial, est l'indépendance de la plateforme vis-à-vis des LLM. Alors que de nombreuses applications d'IA sont étroitement liées à un modèle de langage étendu (MLM) spécifique, l'architecture des plateformes d'IA managée permet une commutation flexible entre différents modèles. Cela protège les entreprises de la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur et leur garantit de toujours utiliser les modèles les plus adaptés à leur cas d'utilisation – un avantage crucial sur un marché en constante évolution où les modèles dominants aujourd'hui peuvent être obsolètes demain.

Plateforme d'IA gérée - Image : Xpert.Digital

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Orchestration industrielle : l'IA managée dans la pratique actuelle des consortiums et des alliances

Orchestration industrielle : l'IA managée dans la pratique actuelle des consortiums et des alliances – Image : Xpert.Digital

L'importance pratique des plateformes d'IA managées est particulièrement évidente dans le contexte actuel des projets industriels de grande envergure. Ces projets sont désormais presque exclusivement mis en œuvre dans le cadre de partenariats complexes aux formes organisationnelles variées : les consortiums regroupent plusieurs entreprises pour des projets spécifiques, formant des communautés de projet juridiquement liées ; les coentreprises créent des sociétés communes pour des marchés spécifiques ou des collaborations à long terme ; et les structures de sous-traitance permettent aux grands prestataires d'assurer la gestion de projets et d'externaliser des sous-tâches à des partenaires spécialisés.

L'industrie automobile offre un exemple frappant de cette nouvelle forme de collaboration. En juin 2025, onze entreprises leaders du secteur automobile européen ont signé un protocole d'accord pour le développement conjoint d'un écosystème logiciel open source pour les véhicules connectés. Cette initiative vise à développer des logiciels embarqués non différenciants, basés sur une pile logicielle ouverte et certifiable, accélérant ainsi la transition vers le véhicule défini par logiciel. Sa particularité : si chaque constructeur continue de développer ses propres interfaces utilisateur et systèmes d'infodivertissement, ils partagent l'infrastructure sous-jacente.

Les plateformes d'IA managées offrent plusieurs avantages clés pour de telles constellations. Premièrement, elles permettent un développement rapide de prototypes sans longs processus de coordination entre partenaires. Chaque entreprise peut tester des solutions d'IA en quelques jours, qui s'intègrent facilement à l'écosystème partagé. Deuxièmement, la souveraineté des données est préservée avec chaque partenaire : les données de développement sensibles d'un fabricant n'ont pas à être partagées avec celles d'un concurrent, même si les deux utilisent la même infrastructure d'IA. Troisièmement, le modèle de tarification basé sur la réussite réduit considérablement le risque financier pour les partenaires du consortium.

Une dynamique similaire est observée dans le secteur de l'énergie. Un important fournisseur d'énergie développe en Allemagne, avec des partenaires européens, des centrales à gaz capables de produire de l'hydrogène. Il a constitué un consortium italo-espagnol pour la construction, sur l'un de ses sites, d'une centrale à cycle combiné capable de produire de l'hydrogène, d'une capacité nominale d'environ 800 MW. L'accord contractuel entre les trois partenaires prévoit, dans un premier temps, la préparation des permis pour la centrale. Parallèlement, le fournisseur d'énergie met en œuvre une usine d'électrolyse de 300 MW pour l'hydrogène vert sur un autre site. Un fabricant d'électrolyseurs fournit un électrolyseur de 100 MW, et un prestataire de services industriels gère l'intégration de la troisième unité d'électrolyse, ainsi que la planification et l'installation des systèmes auxiliaires.

Dans des projets aussi complexes et à grande échelle, où un fournisseur d'énergie, un fabricant d'électrolyseurs et un prestataire de services industriels collaborent, d'immenses défis de coordination se posent. Les plateformes d'IA gérées relèvent ces défis en créant un socle numérique commun sur lequel tous les partenaires peuvent travailler sans sacrifier leur indépendance technologique. La plateforme peut intégrer les données en temps réel des différents sous-systèmes, générer des suggestions d'optimisation et déployer des agents autonomes opérant au-delà des frontières de l'entreprise, tout en préservant la souveraineté de leurs données respectives.

L'industrie chimique démontre également comment l'IA managée peut créer de la valeur ajoutée dans le cadre de partenariats établis. Une entreprise chimique mondiale et un groupe industriel diversifié ont signé un accord de développement conjoint afin d'étendre leur collaboration sur un procédé de déshydrogénation exclusif. Ce procédé produit du propylène à partir de propane, ou de l'isobutylène à partir d'isobutane, grâce à un catalyseur particulièrement stable. Le groupe industriel se concentre sur le développement du procédé, tandis que l'entreprise chimique se concentre sur le développement du catalyseur. L'objectif commun est d'améliorer considérablement l'efficacité du procédé en termes de consommation de ressources et d'énergie grâce à des améliorations ciblées du catalyseur et de la conception de l'usine.

Dans cette configuration, les plateformes d'IA gérées pourraient accélérer considérablement les cycles de développement. Des simulations basées sur l'IA pourraient tester in silico différentes conceptions de catalyseurs et configurations d'usines avant de construire des prototypes physiques coûteux. Des modèles d'apprentissage automatique pourraient analyser les données de procédé des usines pilotes et identifier des opportunités d'optimisation que les ingénieurs humains pourraient manquer. Enfin, des agents autonomes pourraient prendre en charge la surveillance continue et le réglage fin des usines en exploitation afin d'assurer une efficacité maximale.

La capacité des plateformes d'IA gérées à intégrer des sources de données hétérogènes tout en gardant le contrôle des informations sensibles est particulièrement pertinente pour les alliances industrielles. Lorsqu'un fabricant d'adhésifs et un spécialiste des polymères collaborent sur des adhésifs durables pour la construction en bois, chaque partenaire apporte une expertise spécifique : le spécialiste des polymères fournit des matériaux à base de polyuréthane issus de matières premières bio-attribuées, tandis que le fabricant d'adhésifs les utilise pour des solutions adhésives hautes performances. Cependant, les procédés de fabrication et les formulations chimiques respectifs constituent des secrets commerciaux hautement sensibles. Les plateformes d'IA gérées permettent d'entraîner et d'utiliser des modèles d'IA sur ces données sans aucun échange de données brutes entre les partenaires.

Un autre aspect crucial de la pratique actuelle est la rapidité de mise en œuvre. Alors que les projets d'IA traditionnels mettent généralement de 12 à 18 mois pour atteindre leur maturité opérationnelle, les plateformes d'IA gérées permettent des déploiements en quelques semaines, voire quelques jours. Ce gain de temps est précieux pour les consortiums, où les retards peuvent rapidement entraîner une hausse des coûts et des pénalités contractuelles. Pour des projets d'envergure tels que le contrat de 1,6 milliard de dollars pour une centrale électrique en Arabie saoudite, mis en œuvre par un grand groupe de technologies énergétiques et incluant un contrat de maintenance de 25 ans, même de faibles gains d'efficacité grâce à la maintenance prédictive assistée par l'IA peuvent générer des millions d'économies.

L'application pratique se reflète également dans les réussites concrètes de nos clients. Un prestataire mondial de services immobiliers indique que collaborer avec le fournisseur de plateforme a considérablement amélioré sa capacité à obtenir des informations pertinentes et à obtenir des résultats pour ses clients. Un autre client a pu automatiser entièrement son processus de proposition commerciale, réduisant le temps de traitement de 24 heures à quelques secondes seulement. Ces gains d'efficacité sont également pertinents pour les consortiums industriels, où la préparation rapide des propositions et le calcul précis des coûts peuvent être essentiels pour un avantage concurrentiel.

Innovation testée sur le terrain : deux études de cas issues de projets de consortiums industriels

Pour illustrer la pertinence pratique des plateformes d’IA gérées pour les projets industriels à grande échelle, il est utile d’examiner en détail des cas d’utilisation concrets qui illustrent les défis spécifiques et les approches de solution dans les structures de consortium.

Le premier cas d'utilisation concerne la production d'hydrogène vert. Un fournisseur de technologie d'électrolyse PEM et un prestataire international de services aux installations industrielles ont conclu un partenariat stratégique pour développer des projets performants à grande échelle en Europe. Cette coopération se concentre sur les projets d'électrolyse à grande échelle et combine les compétences complémentaires des deux entreprises : l'une est un fournisseur leader de technologie d'électrolyse PEM et l'autre un prestataire international de services aux installations industrielles.

La difficulté de tels projets réside dans la complexité des interfaces entre le cœur de métier de l'électrolyse, généralement pris en charge par un équipementier, et les éléments liés à l'usine, pour lesquels les clients confient généralement la gestion de l'installation à un prestataire EPC/EPCM ou à un intégrateur d'usine. Les partenaires ont reconnu que des interfaces clairement définies et des concepts d'usine élaborés et standardisés représentent une valeur ajoutée significative pour toutes les parties prenantes. Le cœur de leur collaboration réside donc dans le développement conjoint de concepts pour des projets d'hydrogène vert et la coordination des interfaces techniques et commerciales entre les deux parties.

Une plateforme d'IA gérée pourrait remplir plusieurs fonctions essentielles dans ce scénario. Premièrement, elle pourrait accélérer considérablement le développement de conceptions d'usines standardisées en extrayant des modèles des données historiques du projet et en suggérant des configurations optimales. Deuxièmement, elle pourrait automatiser l'intégration technique entre les systèmes des deux partenaires en agissant comme un intergiciel intelligent qui transforme et échange les données en temps réel. Troisièmement, elle pourrait surveiller en continu les paramètres du projet pendant les phases de planification et d'exécution, alertant ainsi les équipes des problèmes potentiels dès leur apparition, avant qu'ils n'entraînent des retards coûteux.

La capacité de la plateforme à agréger les connaissances au-delà des frontières des projets sans divulguer de données sensibles est particulièrement pertinente. Les deux entreprises travaillent sur un partenariat stratégique non exclusif, ce qui signifie qu'elles peuvent également collaborer avec d'autres partenaires en parallèle. Une plateforme d'IA gérée pourrait synthétiser les connaissances issues de différents projets et en tirer des bonnes pratiques généralisées sans avoir à partager les détails spécifiques des projets entre entreprises concurrentes. Cela permet un apprentissage et une amélioration continus sur l'ensemble du portefeuille de projets, tout en préservant les sensibilités commerciales.

Les avantages tangibles sont également évidents en termes de mise à l'échelle. Les deux entreprises sont convaincues que l'hydrogène vert jouera un rôle central dans la transformation du marché de l'énergie et que les approches collaboratives entre les acteurs concernés seront essentielles pour faire progresser l'économie de l'hydrogène. Face à une forte augmentation de la demande mondiale d'hydrogène vert dans les années et décennies à venir, les partenaires voient un potentiel commercial prometteur dans l'exploitation de ce marché. Grâce à leurs compétences complémentaires, ils peuvent contribuer significativement à cette transformation. Une plateforme d'IA gérée faciliterait considérablement cette mise à l'échelle en rendant les modèles de projets éprouvés reproductibles et en réduisant considérablement les délais de mise en œuvre des nouveaux projets.

Le deuxième cas d'utilisation provient de l'industrie automobile et concerne l'initiative logicielle mentionnée précédemment. Onze entreprises leaders du secteur automobile européen, dont des constructeurs et des équipementiers majeurs, mènent conjointement une initiative open source. L'objectif est de développer des logiciels automobiles non différenciants, basés sur une pile logicielle ouverte et certifiable, afin d'accélérer la transition vers des véhicules définis par logiciel.

Le défi est évident : chacun de ces constructeurs possède des systèmes informatiques et des infrastructures de production extrêmement complexes, développés au fil des décennies. Parallèlement, ces entreprises se livrent une concurrence acharnée sur le marché et doivent préserver leurs atouts distinctifs. L'alliance logicielle se concentre donc délibérément sur des composants que les conducteurs ou les passagers ne perçoivent pas directement, tels que l'authentification des composants du véhicule, la communication entre eux, ainsi qu'avec les services cloud, les interfaces client et les systèmes d'exploitation de niveau supérieur. Les interfaces utilisateur et les systèmes d'infodivertissement spécifiques à chaque constructeur continueront d'être développés en interne et resteront parfaitement distincts les uns des autres.

Grâce à cette collaboration, les entreprises espèrent réduire les coûts de développement logiciel tout en raccourcissant les délais de livraison des nouveaux modèles afin de rester compétitives sur le marché mondial. La plateforme modulaire est conçue pour la conduite autonome et sera mise à disposition des autres acteurs du secteur d'ici 2026. Des centaines de millions de dollars d'économies en coûts de développement devraient être réalisés, tandis que le premier véhicule de série équipé de cette technologie est prévu pour 2030.

Dans ce scénario complexe, une plateforme d'IA gérée pourrait servir de socle technologique commun et remplir plusieurs fonctions essentielles. Premièrement, elle pourrait servir de couche d'orchestration centrale, coordonnant l'intégration de composants logiciels disparates provenant de différents partenaires sans exiger la divulgation de leur code propriétaire. La plateforme fonctionnerait comme un intergiciel intelligent, standardisant les interfaces et garantissant la compatibilité, tandis que chaque partenaire conserverait ses propres outils et processus de développement.

Deuxièmement, la plateforme pourrait permettre une automatisation avancée des tests. Assurer la compatibilité et la fiabilité avec des piles logicielles développées par onze entreprises différentes représente un défi majeur. Les agents d'IA pourraient effectuer des tests automatisés en continu, identifier les incompatibilités potentielles et même proposer des solutions avant que les problèmes n'atteignent les systèmes de production. Cela serait particulièrement précieux pour les composants critiques pour la sécurité liés à la conduite autonome.

Troisièmement, la plateforme pourrait permettre l'agrégation des connaissances entre toutes les entreprises partenaires. Si l'un d'eux trouve une solution spécifique à un problème technique, l'IA pourrait extraire cette approche et la mettre à disposition des autres partenaires sans divulguer les détails de sa mise en œuvre. Cela favoriserait l'apprentissage collectif tout en préservant les avantages concurrentiels – un équilibre notoirement difficile à atteindre au sein d'un consortium.

Quatrièmement, des modèles de tarification basés sur les performances pour la plateforme d'IA gérée pourraient réduire le risque financier pour les partenaires du consortium. Au lieu d'investir massivement en amont dans l'infrastructure d'IA, les entreprises ne paieraient que pour des résultats concrets, tels que la réduction du temps de développement, l'amélioration de la qualité du code ou l'accélération des cycles de test. Cette approche est particulièrement attractive dans un secteur confronté à d'importantes difficultés financières liées à l'électrification et à la transformation logicielle.

Ces deux cas d'utilisation illustrent une tendance commune : les projets industriels de grande envergure en consortium exigent un équilibre entre collaboration et concurrence, entre standardisation et différenciation, et entre rapidité et rigueur. Les plateformes d'IA managées fournissent l'infrastructure technologique nécessaire pour concilier ces exigences contradictoires. Elles permettent une innovation rapide sans perte de contrôle, une utilisation partagée des ressources sans divulgation de secrets commerciaux et un apprentissage collectif sans diluer les avantages concurrentiels.

L'autre côté de la médaille : risques et controverses dans les implémentations d'IA gérées

La qualité et la gouvernance des données constituent un enjeu crucial. Les plateformes d'IA managées promettent de pouvoir gérer des sources de données non structurées et hétérogènes. Cependant, le principe fondamental reste valable : des données de mauvaise qualité entraînent des résultats d'IA médiocres. Une étude révèle que 42 % des chefs d'entreprise craignent de ne pas disposer de suffisamment de données propriétaires pour entraîner ou adapter efficacement les modèles d'IA. Dans les consortiums, ce problème est exacerbé par la fragmentation des données : les informations pertinentes sont réparties entre différents partenaires, stockées sous différents formats et souvent inaccessibles aux modèles d'IA partagés.

Le défi est encore aggravé par les silos de données. Dans les alliances d'entreprises, il existe non seulement des cloisonnements techniques au sein des organisations, mais aussi des barrières juridiques et commerciales entre les partenaires. Même si une plateforme d'IA gérée est techniquement capable d'intégrer diverses sources de données, les accords de confidentialité et les préoccupations en matière de concurrence empêchent souvent le partage nécessaire des données. Cela compromet un avantage essentiel de l'IA : sa capacité à apprendre à partir de vastes ensembles de données diversifiés.

Un deuxième problème concerne la transparence et l'explicabilité des décisions de l'IA. De nombreux modèles d'IA fonctionnent comme des boîtes noires, dont les processus décisionnels sont difficiles à comprendre. Ceci est particulièrement crucial dans les secteurs réglementés comme l'énergie ou la défense, où les décisions doivent être justifiables et vérifiables. Lorsqu'un agent d'IA participant à un projet de consortium prend une décision cruciale – comme l'ajustement des paramètres de production d'une usine chimique ou la réorientation des flux énergétiques d'une centrale électrique – tous les partenaires doivent comprendre et comprendre les raisons de cette décision.

La loi européenne sur l'IA, qui entrera progressivement en vigueur en août 2025, renforce considérablement ces exigences. Les systèmes d'IA à haut risque sont soumis à des obligations strictes de documentation et de transparence. Les plateformes d'IA gérées doivent s'assurer que leurs systèmes respectent ces exigences – une tâche complexe lorsque l'IA opère au-delà des frontières de l'entreprise et prend des décisions qui affectent plusieurs entités juridiquement distinctes.

Un troisième risque concerne la sécurité et la surface d'attaque des cyberattaques. Les systèmes d'IA augmentent considérablement la surface d'attaque des entreprises. Les données des adversaires peuvent manipuler les modèles d'IA et conduire à des décisions erronées, voire néfastes. Dans les consortiums industriels où les infrastructures critiques sont contrôlées, de telles attaques pourraient avoir des conséquences catastrophiques. Un système d'IA compromis dans un projet d'électrolyse de l'hydrogène pourrait contourner les mécanismes de sécurité et engendrer des conditions d'exploitation dangereuses.

Le défi est exacerbé par l'autonomie des agents d'IA. Lorsque ces derniers sont habilités à effectuer des actions de manière autonome – comme des transactions financières, des modifications de système ou des ajustements opérationnels – des décisions manipulées ou erronées peuvent avoir des conséquences considérables avant même l'intervention humaine. Les plateformes d'IA gérées doivent mettre en place des garde-fous robustes qui limitent l'autonomie et garantissent que les décisions critiques requièrent l'approbation humaine.

Un quatrième problème concerne l'inertie et l'acceptation organisationnelles. Même les solutions d'IA techniquement sophistiquées échouent souvent en raison du manque d'adoption des utilisateurs et de la résistance organisationnelle. Ce défi est d'autant plus grand dans les consortiums, car il faut convaincre non seulement les entreprises individuelles, mais aussi les réseaux de partenaires coordonnés. Si l'un des partenaires du consortium rejette la solution d'IA ou ne l'utilise pas efficacement, l'ensemble du projet peut en être impacté.

Les différences culturelles entre les organisations exacerbent ce problème. Une entreprise allemande d'ingénierie mécanique dont le processus décisionnel est piloté par les ingénieurs possède une culture fondamentalement différente de celle d'une start-up technologique agile ou d'un fournisseur d'énergie bureaucratiquement structuré. Les plateformes d'IA managées doivent s'adapter à ces contextes divers, un défi souvent sous-estimé.

Un cinquième risque concerne les biais algorithmiques et l'équité. Les modèles d'IA peuvent hériter et perpétuer des préjugés et des distorsions issus de leurs données d'entraînement. Dans les applications industrielles, cela pourrait conduire à des décisions systématiquement sous-optimales. Par exemple, si un système d'IA de planification des effectifs est entraîné dans le cadre d'un projet de consortium et que les données historiques montrent une sous-représentation de certains groupes, l'IA pourrait perpétuer et amplifier ce biais.

Enfin, se pose la question fondamentale de la transparence des coûts et du retour sur investissement. Si les plateformes d'IA managées proposent des modèles de tarification basés sur le succès, la manière exacte dont ce succès est mesuré et qui contrôle cette mesure restent souvent floues. Dans les consortiums, où les coûts sont généralement répartis selon des formules complexes, l'attribution des bénéfices générés par l'IA aux différents partenaires peut être controversée. Si une optimisation de l'IA augmente l'efficacité d'un processus conjoint de 15 %, comment ce bénéfice est-il réparti entre un fournisseur de technologie, un intégrateur d'usine et un exploitant ?

Ces défis ne signifient pas que les plateformes d'IA gérées soient inadaptées aux consortiums industriels. Cependant, ils soulignent la nécessité d'une diligence raisonnable rigoureuse, de solides garanties contractuelles et d'attentes réalistes. Une mise en œuvre réussie exige non seulement l'excellence technique, mais aussi des structures de gouvernance bien pensées, des responsabilités claires et un suivi continu.

Horizons de l'intelligence

Évolutions futures de l'écosystème de l'IA managée – Image : Xpert.Digital

Le développement des plateformes d'IA managées n'en est qu'à ses débuts. Plusieurs tendances convergentes indiquent que l'écosystème connaîtra des changements fondamentaux dans les années à venir, avec des implications importantes pour les consortiums industriels et les projets d'envergure.

La tendance la plus marquante est l'essor de l'IA agentique : des travailleurs numériques autonomes capables d'effectuer des tâches complexes avec une intervention humaine minimale. Un cabinet d'études de marché de premier plan prédit que d'ici 2026, plus de 30 % des nouvelles applications incluront des agents autonomes intégrés. Ces agents fixent des objectifs, prennent des décisions, récupèrent des connaissances et accomplissent des tâches de manière largement autonome. Pour les consortiums industriels, cela pourrait signifier que les agents opèrent régulièrement au-delà des frontières organisationnelles ; par exemple, un agent optimise la chaîne d'approvisionnement d'une coentreprise en interagissant de manière autonome avec les systèmes de plusieurs partenaires.

Un cabinet de conseil international a déjà déployé plus de 50 agents d'IA dans différents services et prévoit d'en exploiter plus de 100 d'ici la fin de l'année. Un fournisseur d'agents d'IA propose une tarification basée sur la réussite de ses agents, affirmant : « Nous ne sommes rémunérés que lorsque nous obtenons des résultats concrets. » Ce modèle pourrait devenir la norme pour les plateformes d'IA gérées et réduire encore davantage les risques financiers des consortiums industriels.

Une deuxième tendance importante est l'intelligence émotionnelle croissante des systèmes d'IA. L'IA conversationnelle intègre l'intelligence émotionnelle pour mieux comprendre et répondre aux émotions humaines, améliorant ainsi l'expérience utilisateur. Pour les applications industrielles, cela pourrait signifier que les systèmes d'IA suggéreraient non seulement des optimisations techniques, mais prendraient également en compte les facteurs organisationnels et humains essentiels à une mise en œuvre réussie. Un agent d'IA pourrait détecter une résistance croissante à une modification de processus proposée au sein d'une équipe de consortium et suggérer des approches alternatives moins perturbatrices.

La troisième tendance majeure concerne la souveraineté des données et l'IA centrée sur la confidentialité. À mesure que les organisations investissent de plus en plus dans l'IA générative, la prise de conscience des risques liés à la confidentialité des données et de la nécessité de protéger les informations personnelles et celles des clients s'accroît. Cela entraînera une attention accrue aux modèles d'IA axés sur la confidentialité, où le traitement des données s'effectue localement ou directement sur les appareils des utilisateurs. Une grande entreprise de technologie et de matériel informatique se distingue en accordant la priorité à la confidentialité des données, et il est probable que d'autres fabricants et développeurs de matériel d'IA suivront son exemple en 2026.

Ceci est particulièrement pertinent pour les consortiums industriels. La capacité d'entraîner des modèles d'IA sur des données fédérées – où le modèle accède aux données, et non l'inverse – pourrait résoudre le défi fondamental du partage de données entre partenaires. Un modèle d'IA pourrait apprendre à partir des données d'une entreprise chimique, d'un fabricant d'installations et d'autres partenaires sans que ces entreprises aient à divulguer leurs données brutes.

Une quatrième tendance concerne les données synthétiques pour l'analyse et la simulation. Au-delà de la génération de textes et d'images, l'IA générative est de plus en plus utilisée pour générer les données essentielles à la compréhension du monde réel, simuler divers systèmes et entraîner des algorithmes supplémentaires. Cela permet aux banques de modéliser des schémas de fraude sans compromettre les données réelles des clients et aux prestataires de soins de santé de simuler des traitements et des essais cliniques sans compromettre la confidentialité des patients.

Au sein des consortiums industriels, la génération de données synthétiques pourrait révolutionner le développement et le test de nouveaux procédés. Les partenaires pourraient former conjointement des modèles d'IA sur des données synthétiques reflétant les propriétés de leurs systèmes réels, sans divulguer d'informations opérationnelles sensibles. Cela permettrait une innovation collaborative tout en préservant les sensibilités commerciales.

La cinquième tendance est la consolidation et la standardisation continues du marché de l'IAaaS. Le marché mondial de l'IA en tant que service devrait passer de 16,08 milliards de dollars en 2024 à 105,04 milliards de dollars en 2030, avec un TCAC de 36,1 %. Un cabinet d'études de marché prévoit une croissance de 20,26 milliards de dollars en 2025 à 91,20 milliards de dollars en 2030, avec un TCAC de 35,1 %.

Cette expansion massive du marché entraînera probablement une consolidation accrue, certaines plateformes occupant des positions dominantes tandis que d'autres disparaissent du marché. Pour les consortiums industriels, cela implique une sélection rigoureuse des fournisseurs, prenant en compte non seulement les capacités actuelles, mais aussi la viabilité à long terme. Parallèlement, la maturité et la standardisation croissantes faciliteront l'intégration et réduiront potentiellement les coûts de changement de plateforme.

Une sixième tendance clé est la spécialisation sectorielle. Les secteurs réglementés tels que les services financiers, les assurances, la santé et l'industrie manufacturière sont les plus en pointe en matière d'adoption de l'IA. Ces secteurs bénéficient de solides bases en matière de gouvernance et de protection des données, ce qui fait du passage à l'IA un investissement modeste mais à fort impact. Les plateformes d'IA gérées développeront de plus en plus de solutions spécialisées pour des secteurs spécifiques, reflétant une compréhension approfondie de leurs flux de travail, défis et environnements réglementaires respectifs.

Pour les consortiums industriels, cela pourrait signifier la création de plateformes spécifiquement adaptées aux besoins des projets multipartenaires – avec des mécanismes de gouvernance intégrés, des cadres de protection des données et des modèles de facturation qui prennent en compte la complexité des structures des consortiums.

Une septième tendance concerne l'intégration avec les technologies émergentes telles que la 5G et l'Internet des objets. Les opportunités futures résident dans le développement de solutions d'IA plus personnalisables, l'amélioration de la protection des données et l'intégration avec les technologies émergentes telles que l'Internet des objets et la 5G. Pour les projets industriels de grande envergure, où des milliers de capteurs et d'actionneurs doivent être coordonnés en temps réel, cette convergence pourrait être transformatrice. Les agents d'IA pourraient communiquer directement avec les périphériques, prendre des décisions à la milliseconde près et apprendre en continu des flux de données générés.

Enfin, la huitième tendance indique une transformation fondamentale des modèles économiques des logiciels. L'intégration de l'IA peut ouvrir la voie à de nouveaux modèles de revenus, tels que la tarification à l'usage et à la réussite, qui offrent une plus grande flexibilité et correspondent mieux à la valeur ajoutée pour les clients. Un fournisseur de plateforme cloud pour les workflows d'entreprise a mis en place une tarification à l'usage et à la réussite, permettant aux clients de payer à la résolution automatisée des incidents ou par workflow piloté par l'IA, tout en liant la tarification à la réduction des délais de résolution des tickets et des coûts de main-d'œuvre.

Pour les consortiums industriels, de tels modèles pourraient simplifier considérablement la répartition des coûts. Au lieu d'accords initiaux complexes sur les investissements et le partage des risques, les partenaires paieraient simplement pour les bénéfices réels réalisés, mesurés en heures de travail économisées, en baisse des coûts énergétiques ou en accélération des cadences de production. Cela permettrait non seulement de réduire le risque financier, mais aussi de mieux harmoniser les incitations : tous les partenaires bénéficieraient directement d'une mise en œuvre réussie de l'IA.

Ces tendances convergentes laissent entrevoir un avenir où les plateformes d'IA managées deviendront des couches d'orchestration indispensables à la collaboration industrielle. Elles fourniront non seulement l'infrastructure technique, mais agiront également comme des médiateurs intelligents entre les partenaires, équilibrant coopération et concurrence, agrégeant les connaissances sans révéler de secrets et permettant un apprentissage continu au-delà des frontières des projets. Les consortiums qui anticipent cette évolution et investissent dans le développement des capacités nécessaires bénéficieront d'un avantage concurrentiel significatif.

Classification systématique : ce que l'IA managée signifie pour les collaborations industrielles

L'analyse des plateformes d'IA managées révèle un changement de paradigme fondamental dans la conception et la mise en œuvre des projets industriels à grande échelle. Les principaux résultats peuvent être systématisés selon plusieurs dimensions.

Premièrement, ces plateformes permettent une intégration de l'IA à une vitesse sans précédent. Alors que les implémentations traditionnelles prennent de 12 à 18 mois et présentent un taux d'erreur de 85 %, les approches basées sur des plans directeurs permettent de mettre en production des solutions en quelques jours, voire quelques semaines. Cela constitue une véritable transformation pour les consortiums industriels, où les retards se traduisent directement par des augmentations de coûts et des pénalités contractuelles. Le projet du groupe de technologie énergétique en Arabie saoudite, d'un montant de 1,6 milliard de dollars et d'une durée de 25 ans, illustre l'ampleur à laquelle même des améliorations marginales d'efficacité peuvent avoir un impact financier significatif.

Deuxièmement, les plateformes d'IA managées résolvent le dilemme fondamental de la souveraineté des données dans les projets multipartenaires. Les architectures Zero Trust et la possibilité de déploiements sur site ou dans un cloud privé permettent aux entreprises d'utiliser l'IA sans divulguer de données sensibles. Ceci est particulièrement pertinent dans des scénarios tels que la collaboration entre une entreprise chimique et un fabricant d'installations pour le développement de catalyseurs, où chaque partenaire doit protéger des secrets commerciaux hautement sensibles tout en exigeant une intégration technique étroite.

Troisièmement, ces plateformes démocratisent l'accès à des capacités d'IA avancées. Alors qu'auparavant, seules les entreprises disposant d'équipes de data science performantes et de budgets conséquents pouvaient exploiter efficacement l'IA, les approches gérées permettent également aux entreprises de taille moyenne et aux fournisseurs spécialisés d'accéder à une IA de niveau professionnel. Dans les consortiums, où un grand donneur d'ordre travaille généralement avec de nombreux sous-traitants de plus petite taille, cela compense les déséquilibres technologiques et permet une véritable intégration numérique sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.

Quatrièmement, les modèles de tarification basés sur le succès transforment la structure de risque des investissements en IA. Au lieu d'investissements initiaux importants aux résultats incertains, les entreprises ne paient que pour des succès commerciaux démontrables. Cette approche est particulièrement attractive dans le contexte économique actuel, où les entreprises industrielles subissent une pression sur leurs marges et où les décisions d'investissement sont de plus en plus dictées par le retour sur investissement. L'alliance logicielle des constructeurs automobiles vise explicitement à réduire les coûts de développement ; des plateformes d'IA gérées, dotées de modèles basés sur le succès, contribueraient à cet objectif.

Cinquièmement, les architectures indépendantes des LLM permettent une pérennité, essentielle dans un marché en constante évolution. Les entreprises ne sont pas liées à des modèles ou des fournisseurs spécifiques et peuvent s'adapter avec flexibilité aux avancées technologiques. Cela prévient le sort des organisations qui s'appuient sur des technologies obsolètes et doivent ensuite entreprendre des migrations coûteuses.

Sixièmement, ces plateformes répondent au défi organisationnel de la gouvernance de l'IA au sein des consortiums. Grâce à des pistes d'audit intégrées, des mécanismes de transparence et des fonctionnalités de conformité, les projets multipartenaires peuvent satisfaire à des exigences réglementaires de plus en plus strictes, telles que la loi européenne sur l'IA, sans que chaque partenaire ait à établir des structures de gouvernance distinctes.

Il serait toutefois naïf d'ignorer les risques et les défis identifiés. Les risques de dépendance vis-à-vis des fournisseurs, les préoccupations en matière de protection et de sécurité des données, les problèmes de transparence et d'explicabilité, ainsi que les difficultés d'adoption organisationnelle demeurent réels et nécessitent une attention particulière. Une mise en œuvre réussie exige plus que l'excellence technologique : elle exige des accords contractuels bien pensés, des structures de gouvernance solides, un suivi continu et un engagement envers le changement organisationnel de tous les partenaires du consortium.

L'évaluation finale doit être nuancée. Les plateformes d'IA managées ne constituent pas une solution miracle à tous les défis de l'intégration de l'IA industrielle. Cependant, elles représentent une avancée significative par rapport aux approches traditionnelles et résolvent de nombreux problèmes structurels qui ont contribué au taux élevé d'échec des projets d'IA. Pour les consortiums industriels et les projets d'envergure, elles offrent un compromis pragmatique entre les extrêmes du développement autonome et la dépendance totale aux services cloud génériques.

L'importance stratégique de ces plateformes devrait continuer de croître dans les années à venir. La croissance massive du marché, qui passera de 16 à plus de 100 milliards de dollars d'ici 2030, la sophistication croissante de l'IA agentique et la normalisation continue laissent présager un écosystème en pleine maturité. Les entreprises qui acquerront une expérience précoce de ces plateformes et développeront les capacités correspondantes seront bien placées pour mener la prochaine vague d'innovation industrielle.

Pour les entreprises industrielles allemandes, traditionnellement leaders dans des domaines tels que l'ingénierie mécanique, la chimie et l'automobile, les plateformes d'IA managées pourraient être essentielles au maintien de leur compétitivité mondiale dans un monde de plus en plus numérisé. L'exemple des grands groupes chimiques et industriels, des constructeurs automobiles et des fournisseurs d'énergie, avec leurs partenaires, montre que ces entreprises travaillent déjà activement à l'avenir de l'innovation collaborative. Les plateformes d'IA managées peuvent et doivent faire partie intégrante de cet avenir, non pas en remplacement de l'expertise humaine et du jugement entrepreneurial, mais comme un puissant multiplicateur augmentant considérablement la rapidité, la précision et l'évolutivité de l'innovation collaborative.

Konrad Wolfenstein

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