L’écart entre la demande et la livraison se creuse. L’IA peut aider à le fermer.
La base industrielle de défense (DIB) est soumise à des pressions sous de multiples angles. Les stocks s’épuisent en raison des dépenses engagées dans le conflit avec l’Iran. Des initiatives telles que Golden Dome sont des projets à grande échelle qui nécessitent des matériaux et des composants spécialisés et complexes. Et les pénuries persistantes dans la chaîne d’approvisionnement menacent de paralyser tous ces efforts.
« La réalité à laquelle nous sommes confrontés est que la manière traditionnelle dont nous construisons des plates-formes militaires – où il faut des années, parfois une décennie, pour faire passer un système d’un tableau blanc à un déploiement opérationnel – est un handicap stratégique », a déclaré Ana Garcia Olson, directrice générale, responsable commerciale de la Marine et du Corps des Marines, Accenture Federal Services.
Pour aider à accélérer les processus de conception, de développement et de fabrication, le DIB est à la recherche de nouveaux outils, celui qui présente le plus de potentiel étant l’intelligence artificielle (IA) pour accélérer les processus, rationaliser les flux de travail et traiter d’énormes quantités de données pour permettre une meilleure prise de décision.
« Lorsque vous examinez les contraintes immédiates, cela se résume presque toujours à la capacité », a déclaré Amy Bahrani, directrice générale, IA et données, responsable de la base industrielle de défense, Accenture Federal Services. « Ce sont les contraintes matérielles, les contraintes d’espace et le manque de main-d’œuvre qui exercent une pression sur le système sous tous les angles. Pour briser cette pression, nous devons cesser de traiter le DIB comme une fonction réactive, voire passive, de la chaîne d’approvisionnement. »
Le DIB numérique
Les processus de fabrication tels que les jumeaux numériques, la modélisation et l’automatisation robotique ne sont pas nouveaux et sont omniprésents dans la DIB. Cependant, ce qui est nouveau, c’est la manière dont l’IA permet à ces processus d’accélérer la conception et la fabrication.
Les concepteurs et les ingénieurs peuvent identifier rapidement les problèmes de conception et les corriger dans un environnement virtuel au lieu d’avoir à reconstruire un système ou un composant sur un modèle physique. Ensuite, une fois les configurations optimales identifiées, elles peuvent être construites et testées dans le monde réel.
« Lorsque vous pouvez partager en toute sécurité des données inter-domaines et exécuter des simulations hautes performances, vous avez la possibilité de mettre en œuvre une technologie militaire avancée à une vitesse commerciale et à l’échelle industrielle », a déclaré Bahrani. « C’est ainsi que l’on construit un écosystème résilient dans lequel les partenaires industriels peuvent voir leurs innovations atteindre plus rapidement la ligne de front. »
La mise en pratique de cela nécessite une infrastructure de données sécurisée basée sur le cloud pour permettre le partage et la distribution des informations. La qualité des données dépend de leur accessibilité. Il est donc essentiel de pouvoir les partager entre les sites de conception ou de fabrication et avec d’autres membres des équipes pour garantir que tout le monde travaille à partir de la même source d’informations unique.
Le rôle des personnes dans ces processus est également important. Même si l’IA peut réduire une grande partie de la charge de travail, elle nécessite néanmoins que les humains prennent les décisions finales et examinent les données produites pour s’assurer qu’elles sont réalisables et fiables. Les modèles d’IA dépendent de données fiables pour atteindre leur plein potentiel, et il est nécessaire de pouvoir compter sur des humains pour contrôler tout le processus – et pas seulement à la fin – pour garantir que les informations produites sont utiles.
« Il ne suffit pas de déposer des informations dans des lacs de données ou d’insérer un humain dans un processus métier existant à des points discrets », a déclaré Olson. « Les opérations basées sur l’IA les plus efficaces sont repensées de A à Z avec les humains aux commandes. Vous avez besoin de données en temps réel pour donner aux dirigeants un avantage décisionnel, mais les humains doivent être positionnés dès le départ pour diriger le système, et pas seulement pour valider le travail d’une machine. »
Accélérer la chaîne d’approvisionnement
Les chaînes d’approvisionnement sont aussi solides que leur maillon le plus faible, ce qui a été prouvé à plusieurs reprises ces dernières années. Qu’il s’agisse de pénuries de matériaux tels que des terres rares ou de puces informatiques, de pénuries de personnel ou de perturbations telles que la bataille en cours pour l’accès au détroit d’Ormuz, les chaînes d’approvisionnement peuvent être dangereusement fragiles.
Les augmentations de la demande dues au soutien matériel à l’Ukraine ou aux dépenses en munitions en Iran ont mis à rude épreuve les chaînes d’approvisionnement, et répondre aux besoins actuels et futurs nécessitera une accélération rapide non seulement de la fabrication, mais également de l’approvisionnement en matériaux et composants nécessaires à la construction de munitions telles que les intercepteurs de défense aérienne et antimissile (AMD). Les pénuries de composants et la hausse des coûts ne font que compliquer l’équation, car des dépenses d’investissement massives sont nécessaires pour augmenter la capacité de fabrication et obtenir les matériaux nécessaires.
Dans un récent rapport d’Accenture, l’entreprise a identifié trois raisons principales expliquant l’écart grandissant entre la demande et la livraison :
- Les chaînes d’approvisionnement construites pour le temps de paix s’effondrent sous l’augmentation de la demande ;
- Les exigences militaires (par exemple, l’autonomie et les capacités de lutte contre les drones) évoluent plus rapidement que les processus industriels ne peuvent y répondre ;
- Les volumes de commandes dépassent la capacité de livraison actuelle dans toutes les grandes catégories de systèmes de défense.
Toutes ces contraintes peuvent ralentir la production, et la consolidation au sein des fournisseurs et l’augmentation du nombre de concurrents entrant sur le marché de la défense y contribuent également, a déclaré Bahrani.
« Vous pourriez avoir un goulot d’étranglement lorsqu’il y a quatre applications qui ont toutes un produit à double usage, et cela peut concerner des applications de quatre OEM différents », a-t-elle déclaré. « Mais vous comptez sur une seule entreprise ou sur un petit groupe d’entreprises pour pouvoir alimenter cette chaîne d’approvisionnement, ce qui peut être extrêmement difficile. »
Le renforcement des chaînes d’approvisionnement est également un domaine dans lequel l’IA peut aider. Les outils d’IA peuvent cartographier les chaînes d’approvisionnement pour retracer les matériaux et les composants, ainsi qu’identifier les goulots d’étranglement potentiels et les fournisseurs alternatifs. En accélérant l’identification d’éventuelles perturbations, les entreprises du DIB peuvent les éviter ou les atténuer, réduisant ainsi le risque qu’un problème de chaîne d’approvisionnement entraîne l’arrêt de la production.
Le pouvoir du peuple
Même si l’IA est un outil puissant, elle ne peut pas tout faire – et elle ne devrait pas non plus le faire. Les gens continueront à jouer un rôle de premier plan au sein du DIB à chaque étape du processus. Mais la façon dont les gens effectuent leur travail va changer et de nouvelles compétences seront nécessaires.
La connaissance des outils numériques n’est pas négociable. Cela peut nécessiter une reconversion ou une façon différente de penser sur la façon de préparer les gens à des rôles de fabrication ou de conception au sein du DIB, et la refonte de cette préparation est un point sur lequel les entreprises doivent se concentrer pour réussir, car le rôle de l’IA ne cesse de croître.
Dans certains cas, cela signifie que les entreprises doivent s’adapter aux connaissances technologiques de leurs employés et non l’inverse.
« La jeune génération qui entre sur le marché du travail a grandi dans un environnement de données en temps réel », a déclaré Olson. « Ils sont incroyablement sophistiqués avec tout ce qui est numérique. S’ils montent sur un sous-marin ou sur un chantier naval et se retrouvent coupés de l’accès aux données de base, ils sont sous-utilisés. Nous devons leur fournir des outils intuitifs et modernes qui correspondent à leurs aptitudes, afin qu’ils soient habilités à résoudre les problèmes à la volée. »
Un employé qui entre aujourd’hui sur le marché du travail a probablement utilisé des outils tels que des tablettes et des smartphones toute sa vie, tant dans sa vie personnelle que dans ses études. Cela raccourcit la courbe d’apprentissage pour l’utilisation de ces outils dans un environnement de fabrication ou de conception. Mais pour en tirer pleinement parti, les entreprises doivent s’efforcer de fournir des outils numériques que les employés peuvent utiliser pour être efficaces, au lieu d’être obligés de suivre une formation traditionnelle ou d’utiliser une documentation papier.
« Si un technicien rencontre un code d’erreur qu’il n’a jamais vu sur une chaîne de montage, il ne devrait pas avoir à interrompre la production ou à retrouver un superviseur », a déclaré Bahrani. « Nous déployons des systèmes basés sur l’IA qui ingèrent les procédures d’exploitation standard, la documentation et les plans en temps réel. Le technicien peut poser une question, obtenir instantanément la solution exacte et maintenir la ligne en mouvement. »
La grande image
Le DIB se trouve à un moment critique, alors que les signaux de la demande évoluent rapidement, que de nouveaux outils perturbent les processus de longue date et que de nouveaux concurrents inondent le marché. Pour relever ces défis, les entreprises doivent être prêtes à adopter des technologies telles que l’IA pour être plus rapides, agiles et plus efficaces. Cela sera essentiel pour garantir que les combattants disposent des outils dont ils ont besoin pour réussir non seulement aujourd’hui, mais aussi dans le paysage en évolution rapide que demain apportera.
« Nous avons besoin que le gouvernement et l’industrie accélèrent leurs propres opérations internes pour en faire une « entreprise intelligente » afin qu’ils puissent collectivement soutenir une véritable « entreprise nationale » », a déclaré Bahrani. « Cela signifie favoriser l’intégration des données de bout en bout avec l’IA agentique tout au long du cycle de vie du produit, depuis l’idéation et la conception initiales jusqu’à l’ingénierie, la fabrication et le service sur le terrain. »
