État de l’IA décisionnelle manufacturière: plafonnement de la prise de décision autonome?

Environ une entreprise industrielle du Québec sur dix (7 %) en 2025 avait intégré la prise de décision autonome par des systèmes TI. La même quantité qu’en 2019, selon le portrait annuel STIQ du secteur manufacturier publié en mai 2026.

Selon la 17e édition du Baromètre du réseau manufacturier Sous-traitance industrielle Québec (STIQ), la proportion d’entreprises manufacturières qui avaient en 2025 intégré à leurs façons de faire des cellules de production autonomes était rendue à 16 %, en baisse par rapport à 19 % en 2019.

Toujours selon STIQ, près de la moitié (46 %) des petites et moyennes entreprises (PME) manufacturières ayant répondu au sondage à la base de son portrait disent utiliser l’IA. Ce sondage a été réalisé au début 2026 auprès de 500 PME.

« Les entreprises font du surplace dans l’implantation de nouvelles technologies », en conclut STIQ. À son avis, réellement faire prendre un virage numérique à une usine devrait essentiellement impliquer « d’amener les opérations manufacturières vers une usine autonome et intelligente ».

Les priorités des usines, avant de commencer à implanter de nouvelles technologies numériques, seraient plutôt, dans l’ordre, optimiser des processus existants, mettre à niveau les équipements et le réseau informatiques, mettre en place un logiciel de gestion intégré, réaliser un plan numérique et planifier les compétences numériques des employés.

Hésitations à parler des utilisations de l’IA en usine

Même une grande entreprise manufacturière approchée et consultée sur son utilisation de l’IA dans le cadre de la préparation de cet article a affirmé que l’utilisation de l’IA dans ses usines « demeure actuellement limitée ».

« À ce stade, nous ne disposons pas d’exemples suffisamment représentatifs ou d’un niveau d’utilisation assez significatif pour commenter de façon pertinente l’étendue, l’impact ou les applications de cette technologie au sein de nos opérations manufacturières », a-t-elle expliqué.

Le directeur des technologies de l’information (TI) d’une autre grande usine du Québec a mentionné quant à lui ne pas avoir l’autorisation de répondre à des questions concernant les utilisations actuelles de l’IA dans son usine.  

De l’IA analytique vers l’IA décisionnelle en usine

Toutefois, nous avons appris que de l’IA analytique est utilisée chez GA International, pour aider à prendre plus vite des décisions. Dans des situations qui nécessitaient auparavant « beaucoup plus d’analyses manuelles », selon le directeur général de l’usine, Alexandre Beaudoin Gagné.

GA International est une entreprise basée à Laval qui a été fondée en 1999 et qui fabrique surtout des étiquettes pour les secteurs médicaux, pharmaceutiques et industriels.

« Grâce à l’amélioration continue des différents modèles d’IA, il est maintenant possible d’effectuer des opérations complexes et de prendre des décisions éclairées dans un délai plus court », affirme Alexandre Beaudoin Gagné.

Départements et tâches assistés par l’IA aujourd’hui

Les entreprises répondantes au sondage de STIQ pensent que les utilisations de l’IA concernent surtout la production de courriels et rapports. Elles ne réalisent pas qu’elles peuvent aussi concerner la planification et l’optimisation de la production, le contrôle de la qualité, l’assistance à la conception et à l’ingénierie et la génération de codes.

Selon le chef mondial des produits chez le fournisseur Festo, Frank Latino, les usines qui hésitent pourraient tirer avantage de systèmes basés sur l’IA pour trois usages principaux : la maintenance prédictive, l’assurance de la qualité en cours de fabrication et les économies d’énergie.

Les décisions prises avec l’aide de l’IA chez GA concernent les stratégies de gestion de la chaîne d’approvisionnement, des achats, des stocks et des opérations, entre autres. Par exemple, des scénarios de réapprovisionnement sont générés avec de l’IA à partir de paramètres configurables de façon à analyser diverses options avant de prendre une décision.

« Nous utilisons l’IA pour générer des recommandations de réapprovisionnement en fonction de différents paramètres, de règles complexes et de différents entrepôts. Elle nous permet de prendre des décisions éclairées beaucoup plus rapidement », précise Alexandre Beaudoin Gagné.

IA d’aide au développement chez Adfast

Adfast est un fabricant d’enduits et adhésifs basé à Saint-Laurent sur l’île de Montréal. L’IA y est aussi utilisée, pour l’instant, pour aider des coloristes à développer de nouvelles recettes de couleurs pour les produits.

« Cela permet de réduire le temps nécessaire aux essais et au développement des recettes », selon Chaima Chekhaba, développeuse en système d’exécution de la fabrication, robotique et IA chez Adfast.

L’IA y est aussi considérée et explorée pour assister des opérateurs de maintenance sur les lignes de production.

Décisions et tâches requérant encore un humain

L’IA ne prend actuellement chez GA « aucune décision de manière autonome ». Selon son DG, « il demeure risqué de déléguer l’intégralité du pouvoir décisionnel », et « une intervention humaine est indispensable et requise dans la plupart des processus décisionnels où l’IA est utilisée ».

Bref, chez GA International, on considère encore que « l’IA doit être utilisée comme un outil d’aide à la décision et non pas comme un substitut à l’expertise et au jugement humain ». Elle n’y prend pas de décisions autonomes.

Même prudence et supervision chez Adfast. « L’IA ne prend pas de décisions à notre place. Les décisions sont prises et validées par les employés concernés. L’intervention humaine reste essentielle dans tous nos projets. Les résultats fournis par l’IA doivent être vérifiés, afin de s’assurer qu’ils sont adéquats et applicables à la réalité de nos opérations », selon Chaima Chekhaba.

Frank Latino ajoute que les humains peuvent avoir un rôle de classification des anomalies et bris sur leur chaîne d’approvisionnement pour pouvoir s’y référer plus tard.

Selon le STIQ, prendre un virage numérique inclut encore entre autres d’adopter des pratiques et des technologies avancées, dont l’IA, permettant de « faciliter la prise de décision », et non pas de lui faire prendre des décisions.