L'intelligence artificielle est sur toutes les lèvres, mais où se trouvent exactement les potentiels pour les fabricants de machines-outils ? C'est ce qu'Eike Rodenbäck du Centre de recherche allemand pour l'intelligence artificielle GmbH (DFKI) a étudié dans le projet "Intelligence artificielle pour machines-outils" (KI4WZM) - et pour cela, il a été récompensé le 17 septembre 2026 lors du salon AMB de Stuttgart avec le prix du projet de recherche de l'année de l'institut de recherche VDW e.V. "Eike Rodenbäck fait avancer l'industrie des machines-outils sur la voie de la transformation numérique", déclare Dr. Alexander Broos, directeur général de l'institut de recherche VDW. "Ses résultats aident particulièrement nos membres de PME à répondre à la question de où et comment ils peuvent utiliser l'IA de manière ciblée - dans des cas d'application qui créent de la valeur et avec des modèles d'IA adaptés à ces tâches. Comme il a su le mettre en évidence de manière exceptionnelle, Eike Rodenbäck a été désigné lauréat du prix."
Les premiers indices sur les défis potentiels ont été fournis par les membres de VDW eux-mêmes. Sur cette base, Rodenbäck a identifié des domaines d'application dans lesquels l'IA pourrait soutenir économiquement les entreprises du secteur. La mise en œuvre concrète dans des projets pré-concurrentiels se fera ultérieurement.
Gestion automatisée des connaissances et diagnostic des erreurs
Cela inclut d'une part le domaine de la gestion des connaissances. À une époque où de nombreux employés quitteront le monde du travail dans un avenir proche, la documentation automatisée des connaissances de processus est importante pour minimiser la perte de savoir-faire. "Les entreprises de divers secteurs continuent de collecter des données simplement dans des tableaux Excel, qui sont tenus manuellement", souligne Eike Rodenbäck. "Elles sont copiées et déplacées. Cela ouvre bien sûr la porte aux erreurs et à la perte de données."
Une idée de projet développée dans le cadre de KI4WZM est la documentation automatisée du code logiciel. L'analyse basée sur l'IA des bases de code existantes ainsi que la mise en correspondance avec la documentation existante pourraient contribuer à sécuriser le savoir existant, même lorsque des employés expérimentés quittent l'entreprise.
L'intelligence artificielle peut également aider au diagnostic des erreurs. Rodenbäck a concentré son travail sur des cas où le problème s'est déjà produit. "Souvent, une erreur est signalée, mais la cause n'est pas immédiatement trouvée", explique le jeune ingénieur en informatique de 28 ans. Dans un support de diagnostic multimodal, les alarmes de contrôle sont liées aux fichiers journaux, aux données d'exécution et aux documentations des machines, afin d'identifier plus rapidement les causes et de fournir immédiatement des recommandations d'action. "Cela pourrait réduire les temps d'arrêt et diminuer les efforts de service."
Optimisation des processus même sans cloud
Enfin, les processus peuvent être optimisés de manière automatisée - un autre domaine dans lequel les fabricants de machines-outils peuvent augmenter l'efficacité de leur production grâce à l'IA. Pour obtenir des propositions basées sur des données pour des paramètres tels que la vitesse de rotation, l'avance ou la profondeur de coupe en tenant compte des matériaux, des outils, des données de processus et des objectifs de qualité, il n'est pas toujours nécessaire d'utiliser de grands modèles d'IA énergivores. Des modèles plus simples ou exécutables localement, qui peuvent être utilisés sans connexion à des serveurs cloud externes, permettent non seulement d'économiser de l'argent, mais aussi de l'énergie.
"L'IA offre un grand potentiel dans l'industrie des machines-outils - mais chaque défi ne nécessite pas un modèle hautement complexe", résume Rodenbäck. "Il est essentiel de s'attaquer là où les entreprises ont un besoin concret et où des données appropriées sont disponibles. Cette connexion entre les possibilités technologiques et les exigences pratiques était particulièrement importante pour nous dans KI4WZM."
Transfert de connaissances au centre
Rodenbäck a résumé les résultats du projet dans un rapport détaillé. De plus, un atelier a eu lieu, au cours duquel les résultats précédents ont été rendus accessibles à un plus large public dans le cadre des fabricants de machines-outils organisés au sein de VDW (Association des fabricants de machines-outils allemands). En plus de l'objectif d'un transfert maximal de connaissances, les 60 participants ont également collecté d'autres idées de projets, les ont développées et les ont priorisées.
La transformation numérique du secteur est un travail en cours, explique Broos. Et Rodenbäck ajoute : "Il ne s'agit pas seulement de sensibiliser les entreprises à l'importance de la qualité des données, de la fiabilité, de la traçabilité et du traitement local des données. Car c'est souvent ici que se trouvent des lacunes qui freinent d'autres activités."
Auteurs : Gerda Kneifel, Dr. Alexander Broos
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