Les organisations d’ingénierie industrielle voient plus que des promesses dans la technologie de l’IA : elles commencent à voir des résultats. Selon l’indice TE Connectivity Industrial Know-how Index 2026, plus de 80 % des entreprises de technologie industrielle ont déjà adopté l’IA au moins dans une certaine mesure, contre 69 % l’année précédente.
Les promesses montrées par l’IA dans les déploiements pilotes ont été suffisamment impressionnantes pour attirer l’consideration des ingénieurs et des dirigeants. Mais certains signes donnent également à penser que ces premiers succès pourraient détourner l’consideration de certains dirigeants. Alors que les dirigeants exigent des rendements mesurables, l’accent mis sur la conception optimisée des produits et l’innovation à lengthy terme a chuté d’une marge frappante de 23 factors, mettant carrément l’accent sur le retour sur investissement financier. Cela marque un changement sismique dans les attitudes à l’égard des promesses de la technologie. Et le risque n’est pas que le retour sur investissement soit trop necessary. C’est qu’une mentalité de retour sur investissement à court docket terme peut discrètement évincer le travail de transformation requis pour maintenir un avantage concurrentiel.
Alors que les purchasers et les concurrents prennent des mesures agressives pour mettre en œuvre l’IA, garder une longueur d’avance signifie trouver des moyens d’intégrer l’IA dans les opérations de manière plus complète afin d’en récolter les bénéfices à une échelle de plus en plus grande. Compte tenu du coût de ces sorts d’investissements, se concentrer à court docket terme sur les rendements financiers pourrait s’avérer coûteux à lengthy terme.
Les investissements en capital et les attentes sont élevés
De nombreuses entreprises sont prêtes à consacrer des ressources substantielles à leurs stratégies d’IA. Mais il existe une stress entre l’ambition qui motive ces dépenses et les objectifs plus progressifs vers lesquels gravitent de nombreuses entreprises. Quelque selected de fondamental doit changer pour que les entreprises alignent leurs dépenses sur leurs ambitions à plus grande échelle et à plus lengthy terme.
À un niveau de dépenses aussi élevé, les entreprises auront besoin d’une transformation structurelle pour générer une valeur proportionnelle. L’intégration de l’IA à grande échelle nécessitera à la fois un investissement dans les infrastructures et une refonte de la chaîne de valeur. C’est l’une des raisons pour lesquelles nous voyons la fonction CFO prendre le nouveau surnom de « Chief Future Officer », automobile les CFO prennent des décisions et des investissements cruciaux pour rendre cette transformation doable.
Les entreprises qui ouvrent la voie à cette transformation ne se contentent pas d’acheter les derniers modèles d’IA et de chercher des endroits où les brancher. Au lieu de cela, elles investissent dans leur infrastructure pour fournir l’accès sécurisé aux données et les garde-fous nécessaires à la prise en cost des fonctions d’IA intégrées. Les principaux domaines d’investissement comprennent la cybersécurité, la confidentialité des données, l’automatisation et l’optimisation des processus, ainsi que les plateformes avancées de données et d’analyse. Il s’agit d’une innovation, mais pas d’un changement du jour au lendemain. Ces cycles continus d’investissement dans les infrastructures ouvriront la voie à la mise en œuvre de l’IA ciblant les processus dans toute l’organisation, du back-office à la conception industrielle en passant par la fabrication et l’expédition.
Faire évoluer l’IA doit inclure les personnes
Trouver toutes les opportunités de transformation de l’IA au sein de l’organisation ne peut pas être un processus descendant. Les personnes les mieux équipées pour identifier les domaines nécessitant une prise en cost de l’IA et une efficacité améliorée sont celles qui dirigent actuellement ces flux de travail. Dans de nombreux cas, nous voyons de jeunes ingénieurs plus « natifs du numérique » utiliser l’IA agentique de manière à enseigner à chacun de nouvelles façons de travailler. La formation, ainsi que l’expérimentation et le partage des meilleures pratiques, seront essentiels à mesure que les organisations adaptent et font évoluer leurs stratégies d’IA. L’alphabétisation seule ne suffit pas. Les entreprises doivent également systématiser une approche visant à encourager les employés à rechercher de nouveaux cas d’utilisation et à séparer les tâches essentielles dirigées par l’homme de celles qui sont mûres pour l’automatisation de l’IA, favorisant ainsi l’engagement et l’adhésion des employés.
La transformation de l’IA est un marathon, pas un dash
Les positive aspects potentiels de l’IA sont substantiels, mais ils ne seront pas réalisables si les entreprises ne peuvent pas déployer la technologie à grande échelle. Donner la priorité aux positive aspects à court docket terme pourrait créer un casse-tête à lengthy terme si cela empêche une entreprise d’entreprendre la réinitialisation de l’infrastructure nécessaire pour tirer pleinement parti de l’IA dans l’ensemble de l’entreprise. Les entreprises qui adoptent une imaginative and prescient à plus lengthy terme et investissent dans des infrastructures résilientes, mesurables et à grande échelle ouvriront la voie à des opportunités toujours plus nombreuses au fil du temps.
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