Jérémy Blond (Vicat) : « Le processus industriel devient de plus en plus complexe à maîtriser »
Dans cet épisode de Morning Data Chat, Jérémy Blond, Directeur Data du groupe Vicat, partage un retour d’expérience concret sur l’usage de la data et de l’intelligence artificielle pour accompagner la décarbonation des processus industriels dans l’industrie du ciment.
Acteur historique de la construction, Vicat est confronté à un défi majeur : réduire drastiquement son empreinte carbone tout en maintenant des exigences très strictes de qualité et de sécurité. L’introduction de combustibles de substitution et l’évolution des recettes de fabrication complexifient fortement des procédés industriels historiquement très maîtrisés. Cette complexité croissante impose une prise de décision rapide et précise, à une fréquence parfois inférieure à la minute.
Jérémy Blond détaille un cas d’usage central : l’optimisation du broyage, une étape clé de la chaîne de production du ciment. En combinant données de process temps réel, données issues des automates industriels et analyses issues des laboratoires, des modèles de machine learning permettent de stabiliser les procédés, d’optimiser le débit et la qualité, et de réduire la consommation énergétique. Ces modèles sont aujourd’hui déployés en production dans plusieurs usines, avec un objectif de gain de productivité de l’ordre de 5 %.
L’épisode met en lumière les prérequis indispensables pour déployer de l’IA dans un environnement industriel : usines data ready, infrastructures IT/OT sécurisées, architectures edge computing, jumeaux numériques pour les phases de test, et collaboration étroite entre data scientists et ingénieurs process. Jérémy insiste également sur un facteur clé de succès souvent sous-estimé : l’adoption par les équipes terrain, mesurée comme un KPI à part entière.