Capteurs, automates, MES, ERP, IoT, jumeaux numériques… En quelques années, l’usine s’est couverte de systèmes capables de générer des volumes massifs de données. Pourtant, dans de nombreuses organisations industrielles, ces informations restent sous-exploitées, éparpillées ou peu fiables. Résultat : des décisions prises « à l’ancienne », sur la base d’intuitions et d’Excel, alors même que la donnée de terrain pourrait devenir un véritable levier de compétitivité.
La question n’est plus de savoir s’il faut collecter de la donnée, mais comment la gouverner, la sécuriser et la valoriser dans un contexte d’usine connectée. Avec, en toile de fond, un enjeu stratégique : garder la maîtrise – et donc la souveraineté – sur un patrimoine informationnel qui devient aussi critique que les lignes de production elles-mêmes.
Usine connectée : de la donnée partout, de la valeur… nulle part ?
Dans les sites industriels, les symptômes se ressemblent d’un secteur à l’autre :
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Des données dispersées entre le SCADA, le MES, l’ERP, les GMAO, les fichiers Excel des équipes méthodes et production.
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Des incohérences entre les indicateurs : un TRS dans le MES, un autre dans l’ERP, un troisième dans un reporting maison.
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Des projets IoT pilotes prometteurs, mais difficiles à déployer à grande échelle faute de socle de données commun.
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Une dépendance croissante à des solutions cloud étrangères, avec des questions ouvertes sur l’usage des données par les fournisseurs.
Résultat : les données existent, mais elles ne « parlent » pas entre elles. L’analyste passe plus de temps à nettoyer, réconcilier et reformater qu’à produire des insights utiles. Et les équipes terrain finissent par se méfier des indicateurs qu’elles jugent peu représentatifs de la réalité du shopfloor.
C’est ici que la gestion de la donnée industrielle devient un sujet stratégique, qui ne relève plus seulement de l’IT, mais de la direction d’usine, de la direction industrielle et, de plus en plus, de la direction générale.
Gouvernance de la donnée industrielle : poser les règles du jeu
La gouvernance de la donnée, ce n’est pas un buzzword de consultants : dans l’usine connectée, c’est un prérequis pour éviter l’anarchie des données et les décisions biaisées.
Trois questions structurantes reviennent systématiquement dans les projets réussis :
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Qui est responsable de quelle donnée ? Par exemple : le TRS, le temps de cycle, les rebuts, la consommation énergie par ligne, les temps d’arrêt, les paramètres process. Chaque indicateur doit avoir un « owner » métier clairement identifié.
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Quelle est la version de référence ? On ne peut pas piloter une usine avec trois définitions différentes du TRS ou du taux de rebut. Il faut définir un glossaire de données industrielles, partagé entre IT, métiers et direction.
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Qui peut voir quoi, quand et à quel niveau de détail ? Les données sensibles de production, les recettes process, les données clients ou fournisseurs ne doivent pas être accessibles de la même façon à tout le monde.
Concrètement, les industriels qui avancent le plus vite adoptent une approche très opérationnelle de la gouvernance :
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Un comité de pilotage data industrielle regroupant direction d’usine, IT, responsables de production, qualité, maintenance.
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Des data owners côté métiers (production, qualité, supply chain, maintenance) et des data stewards responsables de la qualité et de la mise à disposition des données.
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Une cartographie des flux de données entre les équipements (OT) et les systèmes d’information (IT), documentée et tenue à jour.
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Un référentiel des indicateurs de performance (définition, source, fréquence de mise à jour, responsable).
L’objectif n’est pas de suradministrer la donnée, mais de lui donner un cadre suffisamment clair pour que les projets de valorisation (IA, analytique, optimisation) ne se transforment pas en empilement de « POC vitrines ».
Souveraineté : garder la main sur un actif stratégique
La souveraineté des données industrielles ne se résume pas à une question de localisation physique des serveurs. C’est d’abord la capacité de l’entreprise à maîtriser :
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Où sont stockées ses données sensibles (pays, clouds, datacenters, équipements on-premise).
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Qui peut y accéder (internes, prestataires, éditeurs, partenaires).
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Comment elles peuvent être utilisées (entraînement de modèles d’IA, mutualisation inter-clients, partage avec des tiers).
Dans le contexte actuel, plusieurs points d’attention remontent régulièrement du terrain :
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Des solutions SaaS industrielles dont les conditions générales autorisent l’éditeur à réutiliser les données, parfois à des fins statistiques ou d’entraînement de modèles.
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Des données de process très fines (recettes, réglages machines, séquences opératoires) hébergées dans des clouds non-européens.
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Des risques de ré-identification indirecte de fournisseurs, de sous-traitants ou de clients à partir de données de production.
Les industriels les plus avancés mettent en place une grille de criticité des données, avec des règles associées. Par exemple :
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Données très sensibles (recettes, paramètres critiques, secrets de fabrication) : hébergement privilégié sur des infrastructures contrôlées (on-premise ou cloud de confiance), accès restreint, chiffrement systématique.
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Données opérationnelles (TRS, consommations, pannes, maintenance) : possibles dans le cloud, avec clauses contractuelles explicites sur la propriété et l’usage des données.
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Données agrégées et anonymisées : potentiellement partageables pour des projets collaboratifs, benchmarking, recherche.
La souveraineté est aussi une question de réversibilité : comment récupérer et réutiliser ses données si l’on change de fournisseur MES, ERP ou plateforme IoT ? Des formats ouverts, des API documentées et une politique de sauvegarde structurée font ici toute la différence.
Sécuriser la donnée industrielle : quand l’OT rejoint l’IT
L’ouverture croissante des systèmes industriels (OT) vers les SI (IT) multiplie les surfaces d’attaque. Une cyberattaque sur un serveur de données de production n’est pas qu’un sujet informatique : elle peut immobiliser une ligne, perturber la supply chain, voire compromettre la qualité produit.
Les bonnes pratiques qui s’installent dans les usines connectées incluent :
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Segmentation des réseaux OT/IT avec des zones de transition (DMZ), pour éviter qu’un incident bureautique ne remonte jusqu’aux automates.
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Gestion des accès renforcée : authentification forte, gestion des comptes à privilèges, traçabilité des actions sur les systèmes industriels.
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Supervision de la cybersécurité OT : détection d’anomalies sur le trafic industriel, inventaire des équipements et des vulnérabilités, mise à jour planifiée.
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Plans de continuité d’activité intégrant explicitement la dimension data : comment exploiter la production en mode dégradé si certains systèmes de données sont indisponibles ?
Autre évolution notable : la collaboration accrue entre responsables IT, responsables industriels et RSSI. Sans ce trio, la sécurisation de la donnée industrielle reste théorique ou incomplète.
Valoriser les données de terrain : trois cas d’usage concrets
Une fois la gouvernance et la maîtrise posées, la question devient : comment transformer ces données en gains tangibles pour l’usine ? Les cas d’usage les plus matures se retrouvent souvent sur trois axes.
1. Maintenance prédictive et performance des équipements
Objectif : réduire les arrêts non planifiés et optimiser les plans de maintenance.
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Collecte des données de fonctionnement (vibrations, températures, intensités, temps de cycle, micro-arrêts) directement depuis les automates et capteurs.
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Corrélation avec l’historique de pannes et d’interventions de maintenance (GMAO).
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Mise en place de modèles prédictifs pour détecter les dérives avant la panne.
Sur le terrain, des industriels de la métallurgie, de l’agroalimentaire ou de la chimie constatent des réductions d’arrêts non planifiés de 20 à 40 %, avec un ROI mesurable en quelques mois.
2. Qualité process et réduction des rebuts
Objectif : identifier les paramètres de production qui influencent le plus la qualité, puis les maîtriser.
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Consolidation des paramètres process (températures, vitesses, pressions, temps de séjour, taux d’humidité…) avec les résultats de contrôle qualité.
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Analyse multivariée pour repérer les combinaisons de réglages associés à des rebuts ou des retouches.
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Création de « fenêtres de fonctionnement optimales » pour les opérateurs et les automaticiens.
Les gains typiques : diminution de 10 à 30 % des rebuts et retours clients, amélioration de la stabilité process et réduction des temps de mise au point lors des changements de série.
3. Optimisation énergétique et décarbonation
Objectif : maîtriser et réduire les consommations d’énergie, poste de coûts et enjeu environnemental majeurs.
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Instrumentation (sous-comptage) des lignes, ateliers, utilités (air comprimé, vapeur, froid, HVAC).
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Corrélation des consommations avec les volumes produits, les recettes, les modes de marche (démarrages, arrêts, standby).
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Identification des dérives, des consommations à vide et des « mauvaises habitudes » de conduite.
Les retours d’expérience montrent des économies d’énergie de 5 à 15 % sans investissements lourds, simplement par meilleure exploitation des données existantes et ajustement des pratiques.
Mettre en place une démarche data dans l’usine : mode d’emploi
Pour éviter l’effet catalogue de projets, les sites qui réussissent structurent leur démarche en quelques étapes clés.
1. Partir des enjeux industriels, pas de la technologie
La question de départ n’est pas « que faire avec un data lake ? », mais « quels sont mes trois principaux irritants de performance ? ». Exemples :
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TRS trop variable d’une équipe à l’autre.
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Taux de pannes élevé sur un équipement critique.
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Difficulté à tenir les plans de production en contexte de pénurie de matières.
Chaque irritant devient un cas d’usage prioritaire, avec un sponsor métier (chef d’atelier, responsable maintenance, directeur industriel).
2. Cartographier et fiabiliser les sources de données
Avant de parler IA, il faut souvent passer par une étape moins glamour mais indispensable :
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Inventorier les sources : automates, MES, SCADA, GMAO, ERP, fichiers locaux, capteurs IoT additionnels.
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Identifier les trous dans la raquette : données non mesurées, non historisées, non horodatées.
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Mettre en place des règles de base : synchronisation des horloges, normalisation des libellés, plan de nommage des équipements.
C’est à ce stade que se prennent des décisions structurantes sur l’architecture : data lake, historisation OT, passerelles edge, etc.
3. Prototyper rapidement, mais avec la production
Les POC utiles sont ceux qui sont co-construits avec les équipes terrain :
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Un atelier maintenance impliqué dans le choix des indicateurs prédictifs.
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Les opérateurs associés à la conception des écrans de supervision enrichis par la donnée.
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Le service qualité partie prenante des modèles de corrélation process/qualité.
L’objectif : démontrer en quelques semaines un impact concret (réduction d’arrêts, amélioration de la première passe, baisse de consommation), puis passer en déploiement à l’échelle.
4. Industrialiser et outiller la démarche
Une fois les premiers cas d’usage validés, il faut structurer la montée en puissance :
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Standardiser les flux de données entre sites lorsque c’est possible (modèles d’équipement, taxonomies communes).
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Définir un catalogue de données industrielles : quelles données sont disponibles, où, avec quel niveau de qualité et quelle fréquence.
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Outiller la chaîne : ingestion, stockage, préparation, mise à disposition pour les équipes data et métiers.
C’est aussi le moment de clarifier les rôles : qui fait quoi entre les équipes centrales (groupe), les sites et les partenaires externes.
Architecture et technologies : trouver le bon équilibre
Sur le terrain, la question n’est plus « faut-il une plateforme de données ? », mais « comment l’architecturer pour concilier performance, souveraineté et pragmatisme ? ».
Quelques tendances se dégagent :
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Le couple edge + cloud/on-prem : traitement au plus près des équipements pour les besoins temps réel (contrôle process, sécurité) et consolidation dans une plateforme centrale pour les analyses à moyen/long terme.
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Un rôle renforcé de l’historian OT : central pour structurer et historiser les données temps réel, avec des connecteurs vers les environnements analytiques.
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Le cloud de confiance : pour bénéficier de la puissance de calcul et de l’élasticité, tout en maîtrisant les aspects réglementaires et contractuels.
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Une intégration étroite avec le MES : qui reste le pivot opérationnel de l’usine connectée et la source de vérité sur le déroulement des ordres de fabrication.
L’enjeu est de limiter la complexité : multiplier les couches techniques sans gouvernance claire revient à recréer des silos… plus modernes, mais tout aussi problématiques.
Indicateurs et checklist pour piloter la donnée industrielle
Comme tout projet industriel, la gestion de la donnée a besoin de ses propres indicateurs. Quelques KPI suivis par les directions industrielles et data :
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Taux de complétude des données sur les équipements et lignes critiques.
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Taux de qualité des données (cohérence, absence de doublons, données manquantes).
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Nombre de cas d’usage data en production (et non en POC uniquement), par site.
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Gains mesurés associés à ces cas d’usage (TRS, rebuts, OEE, consommation énergie, pannes évitées).
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Taux d’utilisation des tableaux de bord et outils analytiques par les équipes terrain.
Pour savoir où en est votre organisation, une courte checklist opérationnelle peut servir de point de départ :
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Vos indicateurs clés (TRS, rebut, consommation énergie, pannes) ont-ils une définition unique, partagée et documentée ?
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Savez-vous précisément où sont stockées vos données de process sensibles, et qui peut y accéder ?
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Disposez-vous d’une cartographie à jour de vos flux de données OT/IT ?
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Avez-vous identifié, au sein de vos équipes, des responsables clairs pour les principaux domaines de données (production, qualité, maintenance, énergie) ?
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Au moins un cas d’usage data par site a-t-il généré des gains chiffrés sur les 12 derniers mois ?
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Vos contrats avec les fournisseurs de solutions cloud et SaaS encadrent-ils explicitement la propriété et la réutilisation de vos données industrielles ?
La gestion de la donnée industrielle n’est plus un sujet purement technique ni un luxe réservé aux « usines vitrines ». C’est un chantier structurant, qui conditionne la capacité de l’entreprise à piloter finement ses opérations, à sécuriser ses savoir-faire et à engager sa transformation vers une industrie plus agile, plus sobre et plus compétitive.