Quand on pense à l’intelligence artificielle en entreprise, on imagine souvent de gros projets très technos, des consultants, des budgets à sept chiffres et des ROI très hypothétiques. Mais parfois, la vraie innovation est beaucoup plus terre-à-terre. C’est ce que m’a rappelé ABB Québec lors d’une conversation fascinante avec Pascal Tremblay , directeur des opérations chez ABB à Québec.
Chez ABB Québec, ils n’ont pas de département d’IA. Ils n’ont pas non plus lancé un grand programme officiel de transformation numérique. Et pourtant, ils ont réussi à mettre en place un projet d’IA concret, utile et adopté. Le tout, en quelques semaines, avec une équipe interne passionnée et débrouillarde.
Un projet d’IA né d’un besoin bien réel
Leur point de départ était simple : plusieurs experts seniors allaient partir à la retraite, emportant avec eux des années de savoir. Comment conserver cette richesse? Comment s’assurer que les nouvelles générations puissent accéder à ces connaissances?
La réponse d’ABB : créer un chatbot maison, basé sur leurs documents internes. Pas un chatbot générique, mais un outil d’accès à la connaissance adapté à leur réalité.
Ils ont utilisé les outils de Microsoft Azure pour entraîner le modèle sur leur documentation interne, en gardant la confidentialité de leurs données. La plus grosse partie du travail? La sécurité. Protéger leur propriété intellectuelle, s’assurer que les données ne sortent pas de l’organisation.
L’équipe de Projet d’ABB: Simon Labrecque, Patrick Dubois et Pascal Bourqui
Une culture d’innovation… sans service d’innovation
Ce projet n’est pas né d’une directive corporative, mais d’un terrain fertile : des gens passionnés, curieux, et surtout libres d’explorer.
Pascal le dit clairement : « On a des gens qui en mangent. »
Chez ABB Québec, l’innovation est organique. Elle pousse toute seule parce qu’on a su créer les bonnes conditions :
- Une grande compétence technique (plusieurs PhD, mais surtout beaucoup d’humilité)
- Une latitude donnée aux équipes pour tester des idées
- Un environnement sans trop de red tape
- Une reconnaissance du droit à l’essai… et à l’erreur
C’est une approche très différente de ce qu’on voit souvent dans les grandes organisations d’ingénierie, où l’analyse prend parfois le dessus sur l’action.
Pourquoi ça fonctionne?
Leur recette? Simplicité et pragmatisme.
- Pas de techno pour la techno : on commence par un besoin clair (transfert de savoir).
- Pas de plan à 5 ans sur PowerPoint : on lance, on teste, on s’adapte.
Le plus beau? Le ROI du projet était presque instantané. Quelques semaines de travail, quelques personnes impliquées, et une valeur immense déjà livrée.
Et ce n’était que la première étape!
Au début de mars, le site de Québec s’est démarqué à l’échelle mondiale en remportant le premier prix du hackathon ABB sur l’IA, devançant toutes les usines et unités d’affaires du groupe.
L’équipe a présenté une solution innovante, basée sur GraphRAG, pour configurer et estimer les projets clients avec une efficacité inégalée. Une percée qui confirme le rôle de leader du site de Québec dans l’essor de l’intelligence artificielle chez ABB.
Ce que les autres entreprises peuvent retenir
ABB a des compétences techniques impressionnantes, c’est vrai. Mais ce n’est pas leur seul atout. Leur force, c’est surtout la culture.
Alors, que peut-on apprendre de leur expérience?
- L’IA, ce n’est pas une fin en soi. Commencez par vos besoins réels. Posez-vous la question : quel est le problème concret que je veux résoudre?
- Marchez avant de courir. Si vos processus sont encore manuels, si vos données ne sont pas propres, si l’automatisation n’est pas entamée, l’IA n’est probablement pas votre premier levier.
- Donnez la latitude à vos gens. L’innovation ne se planifie pas toujours. Parfois, elle émerge quand on fait confiance à ses équipes.
- Prototyper, c’est mieux que planifier pendant 18 mois. L’approche « try fast, fail fast » fonctionne aussi dans le manufacturier.
- L’IA n’est pas magique. Il faut faire ses devoirs : comprendre ses données, évaluer ses processus, penser à la sécurité, à l’éthique et… à l’environnement.
Et l’impact environnemental dans tout ça?
L’IA, c’est aussi une question de durabilité. Un chatbot entraîné sur des données internes a un impact énergétique. Est-ce qu’on le mesure? Est-ce qu’on le compense?
ABB, comme beaucoup d’autres, n’a pas encore toutes les réponses. Mais la discussion est ouverte. Et elle devra s’accélérer, surtout dans un contexte où nos capacités énergétiques deviennent un enjeu.
L’IA responsable, ce n’est pas seulement éviter les biais ou protéger les données. C’est aussi réduire son empreinte environnementale, choisir les bons outils, et les utiliser avec conscience.
Mon takeaway
Chez ABB, j’ai vu ce que j’espérais : un exemple concret d’une entreprise manufacturière qui fait de l’IA pour les bonnes raisons. Pas pour l’image. Pas pour suivre la mode. Pour répondre à un besoin critique, avec les bons outils, et surtout avec les bonnes personnes.
C’est exactement ce genre d’histoire qu’on doit partager. Parce que dans notre réalité manufacturière québécoise, ce n’est pas le manque de techno qui freine l’innovation. C’est souvent le manque de clarté sur où commencer.
Vous ne savez pas par où commencer?
C’est justement ce que je fais : aider les entreprises manufacturières à structurer leurs premiers pas vers l’IA. En gardant les deux pieds sur terre.
👉 Vous voulez identifier vos cas d’usage? Développer une stratégie d’IA? Prioriser vos investissements? Parlons-en.
N.B. Cet article a été pensé et rédigé par des humains, puis revu par Chat GPT pour améliorer l’expérience lecteur.
P.S. Un immense merci à Pascal Tremblay pour avoir pris le temps de partager son expérience avec moi. Ce sont ces échanges entre passionnés qui nourrissent notre intelligence collective.
#IA #manufacturier