Récapitulatif : Préserver les connaissances grâce à l’IA – comment l’IA générative peut aider à maintenir l’expertise en maintenance
Les connaissances techniques constituent l’un des actifs les plus précieux d’une organisation de maintenance. Pourtant, ces connaissances sont souvent dispersées entre les collaborateurs expérimentés, l’historique des ordres de travail, la documentation technique et les structures de dossiers.
Lors du séminaire de BEMAS « Préserver les connaissances grâce à l’IA : comment l’IA générative peut aider à conserver l’expertise en maintenance », il est apparu clairement comment l’IA générative peut contribuer à mieux capter, structurer et rendre ces connaissances disponibles pour les techniciens sur le terrain.
Le séminaire a apporté des éclairages sur les Large Language Models, la Retrieval-Augmented Generation, l’Agentic AI, l’intégration avec les systèmes EAM, ainsi qu’un cas pratique concret chez Van Geloven.
Des éclairages concrets de trois intervenants issus de la pratique.
Lors du séminaire, trois intervenants ont partagé leur vision du rôle de l’IA dans la maintenance.
Kristof Geilenkotten, Lead AI Engineer chez Inetum, a expliqué comment les organisations peuvent évoluer de l’IA générative vers l’Agentic AI, où plusieurs agents d’IA collaborent autour de tâches et de sources de connaissances spécifiques.
Karin Peeters, Sales Director chez Dukem Solutions, s’est penchée sur l’IA comme assistant numérique pour les techniciens de maintenance. Elle a montré comment l’IA générative peut être connectée à un système EAM ou GMAO afin de donner aux techniciens un accès plus rapide à l’historique des ordres de travail, à la documentation technique et aux informations sur les assets.
Marcel Van Gogh, Maintenance Manager chez Van Geloven, a présenté le cas pratique. Il a montré comment Van Geloven, producteur de snacks notamment connu pour la marque Mora, est passé d’une connaissance dispersée dans des structures de dossiers et détenue par certains collaborateurs à une approche plus data-driven, dans laquelle l’IA générative aide à rendre les connaissances plus rapidement exploitables sur le
Pourquoi préserver les connaissances techniques est crucial pour les équipes de maintenance
De nombreuses équipes de maintenance sont confrontées à une pénurie de personnel technique qualifié. En parallèle, une expertise précieuse risque de disparaître lorsque des collaborateurs expérimentés quittent l’organisation. Cette perte de connaissances a un impact direct sur les performances de maintenance : les réparations prennent plus de temps, le troubleshooting devient plus complexe et les arrêts peuvent se prolonger.
La préservation des connaissances grâce à l’IA offre une nouvelle approche. Au lieu de stocker passivement les connaissances dans des documents ou des systèmes, l’IA générative peut aider à les rendre activement disponibles. Un technicien peut poser une question en langage naturel et accéder plus rapidement aux informations pertinentes issues des ordres de travail, de la documentation technique et des expériences passées.
De l’IA générative à l’Agentic AI
Une partie importante du séminaire était consacrée à la différence entre un Large Language Model standard, le RAG et l’Agentic AI.
Un LLM est performant dans le traitement du langage : il peut comprendre, résumer et générer des textes. Mais un LLM standard a aussi ses limites. Il ne connaît pas automatiquement le contexte interne de l’entreprise, fonctionne avec une limite de connaissances et peut formuler des réponses sans source claire ni vérification.
La Retrieval-Augmented Generation, ou RAG, ajoute un contexte spécifique à ce processus. Le modèle recherche d’abord les informations pertinentes dans des sources de données connectées, comme la documentation technique, SharePoint, les procédures ou l’historique des ordres de travail. Il utilise ensuite ces informations pour formuler une réponse. Le résultat est plus concret, plus vérifiable et mieux adapté à l’organisation.
L’Agentic AI va encore plus loin. Dans cette approche, plusieurs agents d’IA collaborent, chacun avec un rôle spécifique. On peut imaginer un agent qui recherche l’information, un agent qui interprète la documentation, un agent qui formule la réponse et un agent qui en contrôle la qualité. Pour les organisations industrielles, cette approche est particulièrement pertinente, car la précision, l’auditabilité, la conformité et la traçabilité y sont essentielles.
L’IA comme assistant numérique pour les techniciens de maintenance
Lors du séminaire, l’attention s’est également portée sur l’IA comme assistant numérique pour les techniciens. La question sous-jacente est familière pour de nombreuses organisations de maintenance : comment donner rapidement à un technicien accès à toutes les connaissances et expériences disponibles issues du passé ?
Un assistant IA peut combiner des informations provenant de différentes sources, telles que :
- l’historique des ordres de travail ;
- la documentation technique ;
- les informations relatives aux assets ;
- l’expérience des experts ;
- les données captées dans les systèmes de maintenance.
Lorsque ces informations sont connectées à un système EAM ou GMAO, cela devient une application concrète pour le terrain. Un technicien peut par exemple poser une question sur une panne liée à une installation spécifique. L’assistant IA recherche alors dans les ordres de travail et documents pertinents, interprète le contexte et formule une réponse adaptée à la situation.
L’IA ne devient ainsi pas un simple chatbot isolé, mais un soutien ciblé pour la maintenance, le troubleshooting et le transfert de connaissances.
L’importance de données et d’une documentation de qualité
Un message clair ressort du séminaire : la qualité de l’IA dépend de la qualité de la base de connaissances sous-jacente. L’IA générative ne peut apporter de la valeur que si les données, les documents et le contexte sont suffisamment fiables.
C’est pourquoi la gestion documentaire, les conventions de nommage, l’indexation, la qualité des données et leur mise à jour sont essentiels. Les documents techniques doivent être correctement liés aux assets. Les ordres de travail doivent contenir des informations exploitables. Les données doivent être suffisamment structurées pour pouvoir être interprétées correctement.
L’IA ne résout pas automatiquement une mauvaise qualité des données. La préparation de la base de connaissances reste donc une étape importante de tout projet d’IA en maintenance.
Cas pratique Van Geloven : d’une structure de dossiers à la Gen AI
Le cas pratique de Van Geloven a rendu la valeur ajoutée très concrète. En 2019, une grande partie des connaissances se trouvait encore chez certains individus ou dans des structures de dossiers statiques. L’organisation de maintenance dépendait fortement de collaborateurs expérimentés et fonctionnait en partie en mode réactif.
L’évolution vers l’IA générative a permis d’adopter une autre manière de travailler. Les connaissances sont devenues plus rapidement exploitables et plus accessibles pour l’ensemble de l’équipe. Au lieu de chercher manuellement dans des dossiers, les collaborateurs peuvent trouver plus vite les informations pertinentes grâce à un assistant IA dynamique.
L’impact se situe à trois niveaux.
- Sur le plan humain, l’IA contribue à réduire l’incertitude, à accélérer l’intégration des nouveaux collaborateurs et à offrir plus de flexibilité linguistique sur le terrain. Pour les techniciens nouveaux ou moins expérimentés, les connaissances deviennent plus accessibles.
- Sur le plan de la performance, l’IA aide à identifier plus rapidement la cause racine des défaillances. Cela peut contribuer à réduire le MTTR, à limiter les temps d’arrêt et à augmenter la disponibilité des assets.
- Sur le plan culturel, l’IA soutient le passage de décisions basées sur l’intuition à des décisions fondées sur les données et les faits. Le cas a montré comment les connaissances techniques, les données et l’amélioration continue peuvent se renforcer mutuellement.
Que peuvent en retenir les organisations de maintenance ?
Le séminaire a clairement montré que la préservation des connaissances grâce à l’IA ne commence pas par la technologie, mais par un besoin concret. Quelles connaissances risquent de disparaître ? Quelles questions les techniciens posent-ils souvent ? Quelles informations sont difficiles à retrouver ? Quelles données sont suffisamment fiables pour être utilisées comme source ?
Une approche réussie commence de préférence par un cas d’usage bien délimité. Par exemple : le troubleshooting pour un groupe spécifique d’installations, le soutien à la préparation des travaux ou l’accès plus efficace à la documentation technique. À partir de là, un proof of concept peut évoluer vers une solution scalable.
Il est également essentiel que la maintenance, l’IT, l’engineering et les opérations collaborent étroitement. L’IA en maintenance n’est pas un projet purement IT. C’est un trajet de changement autour des connaissances, des processus, des données et des personnes.
Points d’attention pour l’IA en maintenance
Lors de l’implémentation de l’IA générative dans un environnement de maintenance, plusieurs points d’attention sont importants.
Le scope et le contexte doivent être clairement définis. Un assistant IA doit savoir pour qui il travaille, quelles sources il peut utiliser et dans quelles limites il peut formuler ses réponses.
La sécurité et la gestion des accès sont essentielles. Les données industrielles et la documentation technique sont sensibles. Il est donc important de travailler dans des environnements sécurisés, avec les autorisations correctes et, de préférence, un accès en lecture seule aux sources de données critiques.
La validation humaine reste nécessaire. L’IA peut soutenir, accélérer et structurer le travail, mais le technicien ou le responsable reste propriétaire de la décision, en particulier lors d’interventions critiques pour la sécurité.
Conclusion : de l’expertise individuelle aux connaissances partagées
Le séminaire de BEMAS a montré que l’IA générative peut jouer un rôle important dans l’avenir de la maintenance et de l’asset management. Sa plus grande valeur ne réside pas dans le remplacement des techniciens, mais dans le renforcement de leur accès aux connaissances.
En rendant la documentation technique, l’historique des ordres de travail et l’expérience des experts plus facilement accessibles, les organisations peuvent limiter la perte de connaissances, accélérer le troubleshooting et mieux accompagner les nouveaux collaborateurs. L’IA ne rend pas seulement les connaissances disponibles sous forme numérique : elle les rend utilisables au moment où elles sont nécessaires.
Pour les équipes de maintenance, cela représente une évolution importante : passer de la recherche d’informations à l’accès rapide aux bonnes réponses, de connaissances individuelles à une expertise partagée, et d’une approche réactive à une asset performance davantage pilotée par les données.
FAQ : préserver les connaissances grâce à l’IA en maintenance
Qu’est-ce que la préservation des connaissances grâce à l’IA ?
La préservation des connaissances grâce à l’IA consiste à capter, structurer et rendre accessibles les connaissances techniques, la documentation et l’expérience à l’aide de l’intelligence artificielle. En maintenance, cela permet de maintenir l’expertise disponible pour l’ensemble de l’équipe.
Comment l’IA générative aide-t-elle la maintenance ?
L’IA générative aide les techniciens à retrouver plus rapidement les informations issues des ordres de travail, de la documentation technique et des systèmes de maintenance, puis à les transformer en réponses compréhensibles. Elle soutient ainsi le troubleshooting, la préparation des travaux et le transfert de connaissances.
Quelle est la différence entre un LLM, le RAG et l’Agentic AI ?
Un LLM est un modèle de langage capable de comprendre et de générer des textes. Le RAG ajoute un contexte spécifique à l’entreprise en récupérant les informations pertinentes dans des documents ou des sources de données. L’Agentic AI fonctionne avec plusieurs agents d’IA spécialisés qui exécutent et contrôlent ensemble certaines tâches.
Pourquoi le RAG est-il important pour la maintenance ?
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) est importante parce que les réponses en maintenance doivent souvent être basées sur des installations spécifiques, l’historique des ordres de travail et la documentation technique. En récupérant les sources pertinentes, les réponses de l’IA deviennent plus concrètes, plus fiables et plus faciles à contrôler.
L’IA peut-elle prévenir la perte de connaissances techniques ?
L’IA ne peut pas empêcher complètement le brain drain, mais elle peut en limiter l’impact. En rendant plus accessibles les connaissances des collaborateurs expérimentés, les interventions historiques et la documentation technique, l’expertise reste davantage disponible au sein de l’organisation.
Comment connecter l’IA à un système EAM ou CMMS ?
L’IA peut être connectée aux sources de données d’un système EAM ou GMAO, comme les données relatives aux assets, les ordres de travail, l’historique de maintenance et les documents techniques. Un technicien peut alors poser des questions via un chatbot ou un assistant numérique, sur la base de ces informations.
Quels sont les points d’attention pour l’IA en maintenance ?
Les points d’attention importants sont la qualité des données, un scope clairement défini, la sécurité, la gestion des accès, une structure documentaire correcte et la validation humaine. L’IA ne fonctionne correctement que lorsque la base de connaissances sous-jacente est fiable et à jour.
L’IA remplace-t-elle le technicien de maintenance ?
Non. L’IA soutient le technicien, mais ne le remplace pas. Le technicien reste responsable de l’interprétation, de la sécurité et de l’exécution. L’IA aide surtout à trouver plus rapidement les bonnes informations et à prendre des décisions mieux étayées.
Comment démarrer avec la préservation des connaissances grâce à l’IA ?
Commencez par un cas d’usage concret, comme le troubleshooting pour une installation spécifique ou l’accès plus efficace à la documentation technique. Travaillez avec un scope limité, testez avec les utilisateurs, améliorez la base de connaissances, puis passez progressivement à l’échelle.
Quelle est la valeur ajoutée de l’IA pour l’asset performance ?
L’IA peut contribuer à une résolution plus rapide des problèmes, à une réduction du MTTR, à une diminution des temps d’arrêt, à un meilleur transfert de connaissances, à une disponibilité accrue des assets et à des décisions davantage fondées sur les données. Elle soutient ainsi une organisation de maintenance plus performante et tournée vers l’avenir.
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