Livre blanc : L’IA est largement utilisée en maintenance, mais la capitalisation des connaissances reste à la traîne
L’intelligence artificielle générative a fait son entrée dans les services de maintenance, mais elle reste encore peu utilisée pour le diagnostic des pannes, la documentation technique et la préservation des connaissances des experts. C’est ce qui ressort d’une enquête réalisée en direct lors du séminaire BEMAS Capitalisation des connaissances grâce à l’IA, organisé le 4 juin 2026. Les résultats ont été rassemblés dans un nouveau livre blanc qui propose des enseignements et des recommandations aux organisations de maintenance.
Lors du séminaire, BEMAS a interrogé, via Mentimeter, des professionnels de la maintenance et de la fiabilité sur leur utilisation actuelle de l’IA, les risques liés à la perte de connaissances et le potentiel des nouvelles applications. Entre 37 et 42 professionnels ont répondu à chaque question.
Les résultats révèlent un contraste frappant : la confiance dans l’IA est élevée, mais son utilisation pour les tâches de maintenance nécessitant des connaissances approfondies reste encore limitée.
L’IA est largement adoptée, mais principalement pour des tâches simples
Parmi les 39 répondants, 36 déclarent utiliser régulièrement, voire quotidiennement, l’IA générative. Pour 16 participants, cette utilisation est même quotidienne et intensive dans le cadre de leur travail.
Cependant, cette familiarité avec l’IA ne se traduit pas encore par une adoption généralisée dans les processus techniques de maintenance.
L’IA est principalement utilisée pour des tâches administratives, la synthèse de documents et la recherche de réponses à des questions. Son utilisation reste nettement plus limitée pour des applications spécialisées, telles que l’analyse des causes racines (Root Cause Analysis – RCA), la documentation technique et la préparation des travaux de maintenance.
Les sources d’information traditionnelles restent également prédominantes lors du diagnostic et de la résolution des pannes. Les techniciens consultent principalement les manuels numériques, les systèmes de documentation internes et l’historique de maintenance enregistré dans leur GMAO/EAM. Les systèmes de documentation assistés par l’IA et intégrant un chatbot arrivent en dernière position parmi les sources d’information, avec un score de seulement 1,2 sur 4.
La technologie est donc déjà présente, mais elle n’a pas encore atteint le cœur des processus de maintenance.
Vous trouverez le livre blanc complet au bas de cet article.
La perte de connaissances est considérée comme un risque majeur
Le départ de techniciens de maintenance expérimentés représente un défi important pour les organisations industrielles. Lorsqu’un collaborateur quitte l’entreprise, ce sont non seulement ses connaissances techniques qui disparaissent, mais aussi une précieuse expérience pratique qui est rarement entièrement documentée.
Il peut s’agir, par exemple, de reconnaître des bruits inhabituels sur une machine, de diagnostiquer des pannes récurrentes ou de régler correctement des installations anciennes.
Les répondants évaluent le risque de perte de connaissances à 4,1 sur 5. Parallèlement, ils estiment que l’IA peut contribuer à préserver cette expertise, à la rendre accessible et à la transmettre à d’autres collaborateurs.
Quatre applications de l’IA pour la capitalisation des connaissances
L’enquête a exploré quatre approches possibles pour mieux préserver les connaissances techniques et les rendre accessibles.
- Connaissances des experts : l’IA générative peut aider à capturer les connaissances tacites des collaborateurs expérimentés et à les mettre à la disposition d’autres techniciens.
- Arbres de décision (decision trees) : l’IA peut faciliter la création et l’amélioration d’arbres de décision qui guident les techniciens étape par étape dans le diagnostic des pannes.
- Jumeaux numériques de l’expertise : au-delà des modèles numériques des installations, la documentation technique et l’expertise humaine peuvent également être rendues accessibles sous forme numérique.
- Agents IA comme supports de connaissances : des systèmes d’IA spécialisés peuvent consulter des sources pertinentes et accompagner les techniciens dans l’exécution de tâches nécessitant des connaissances approfondies.
Les agents IA suscitent un intérêt particulièrement marqué. Les répondants évaluent leur utilité potentielle dans les services de maintenance à 4,5 sur 5, soit le score le plus élevé de l’enquête.
Il est toutefois intéressant de constater que l’IA agentique (Agentic AI) figure beaucoup moins concrètement à l’agenda des entreprises, avec un score de seulement 3,1 sur 5.
De l’expérimentation de l’IA à une capitalisation structurée des connaissances
Les résultats mettent en évidence un défi important. Les organisations de maintenance reconnaissent le risque de perte de connaissances et le potentiel de l’IA, mais n’ont pas encore suffisamment traduit cette prise de conscience en applications concrètes.
Le livre blanc propose donc une feuille de route en quatre étapes :
- S’appuyer sur les applications d’IA existantes et renforcer les compétences des collaborateurs.
- Rendre la documentation technique, les manuels et l’historique de maintenance consultables et interrogeables grâce à l’IA.
- Lancer un projet pilote bien délimité, par exemple un arbre de décision assisté par l’IA pour diagnostiquer une panne récurrente.
- Intégrer la capitalisation des connaissances dans la stratégie de digitalisation, en définissant clairement les responsabilités et en prévoyant un budget dédié.
Tout au long de cette démarche, la qualité des données, la fiabilité des sources d’information et la validation humaine restent essentielles. L’IA doit soutenir l’expertise des techniciens de maintenance, et non remplacer leur esprit critique.
Quelles implications pour les organisations de maintenance ?
Le livre blanc montre clairement que la prochaine étape ne consiste pas nécessairement à mettre en œuvre des technologies d’IA toujours plus avancées.
La principale opportunité réside dans une meilleure exploitation des informations déjà disponibles : la documentation technique, l’historique de maintenance et l’expérience des collaborateurs.
En structurant ces connaissances et en les rendant accessibles, les organisations peuvent réduire leur dépendance à l’égard d’experts individuels et jeter les bases d’une transmission des connaissances plus durable.
FAQ
Comment l’IA peut-elle contribuer à préserver les connaissances techniques des techniciens de maintenance expérimentés ?
L’IA générative peut aider à capturer, structurer et rendre accessibles les connaissances issues de l’expérience pratique. Il peut s’agir, par exemple, de diagnostics de pannes, de connaissances spécifiques aux machines, d’historiques de maintenance ou de solutions à des problèmes qui ne figurent pas dans les manuels existants. Ainsi, une expertise précieuse peut rester disponible même après le départ de collaborateurs expérimentés.
Comment utiliser l’IA générative pour l’analyse des pannes et le dépannage ?
L’IA générative peut aider les techniciens en rassemblant les informations pertinentes issues des manuels de maintenance, des historiques de pannes et des procédures techniques. Combinée à des arbres de décision, elle peut faciliter l’identification systématique des causes possibles d’une défaillance. Sa fiabilité dépend toutefois de la qualité des informations disponibles et de leur validation par des experts techniques.
Quelle est la différence entre un chatbot IA et un agent IA dans le domaine de la maintenance ?
Un chatbot IA répond principalement à des questions sur la base des informations disponibles. Un agent IA peut également consulter plusieurs sources d’information, exécuter des tâches et accompagner différentes étapes d’un processus. Dans le domaine de la maintenance, les agents IA peuvent, par exemple, combiner la documentation technique et l’historique de maintenance afin d’apporter une assistance plus ciblée aux techniciens.
Comment commencer à capitaliser les connaissances grâce à l’IA dans une organisation de maintenance ?
Commencez par une application clairement délimitée, comme rendre les manuels techniques plus facilement accessibles ou développer un arbre de décision assisté par l’IA pour une panne récurrente. Veillez d’abord à disposer d’une documentation fiable, de responsabilités clairement définies et d’une validation par des collaborateurs expérimentés. N’élargissez l’application qu’une fois son utilité et sa fiabilité suffisamment démontrées.
L’IA peut-elle compenser la perte d’expertise technique liée aux départs à la retraite ?
L’IA peut contribuer à réduire le risque de perte de connaissances, mais elle ne peut pas remplacer entièrement l’expertise humaine. Les connaissances tacites, comme la capacité à reconnaître des bruits inhabituels sur une machine ou à évaluer des pannes complexes, doivent d’abord être soigneusement recueillies et documentées. Il reste donc essentiel de combiner une documentation assistée par l’IA avec une transmission directe des connaissances entre techniciens expérimentés et jeunes techniciens.
Téléchargez le livre blanc « Capitalisation des connaissances grâce à l’IA : comment l’IA générative peut préserver l’expertise en maintenance »
Où en est l’utilisation de l’IA générative pour la capitalisation des connaissances en maintenance ? Ce livre blanc rassemble les résultats de l’enquête, avec des graphiques, des analyses sur les agents IA, les jumeaux numériques et les arbres de décision, ainsi que des recommandations concrètes pour les organisations de maintenance.
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