Pôle
Industrie
Energie, Utilities & Agriculture
Transformer les données, outils et idées des acteurs de l’industrie, de l’énergie et de l’agriculture en produits numériques robustes, déployés vite et adoptés par le terrain.
INDUSTRIE, ÉNERGIE ET AGRICULTURE : CONCEVOIR ET LANCER DES PRODUITS NUMÉRIQUES UTILES
Les acteurs industriels, énergétiques et agricoles évoluent aujourd’hui dans des environnements technologiques en mutation rapide : modernisation des systèmes historiques, digitalisation des opérations terrain, explosion des volumes de données industrielles, exigences accrues de cybersécurité et intégration progressive de l’intelligence artificielle dans les processus métier.
L’enjeu ne consiste plus seulement à numériser l’existant. Il s’agit de structurer des plateformes technologiques capables de connecter les systèmes industriels, d’exploiter la donnée opérationnelle en temps réel et de fiabiliser des infrastructures critiques qui soutiennent la performance et la souveraineté des organisations.
Le Pôle Industrie de BeTomorrow accompagne ces transformations, de la vision stratégique à l’industrialisation des solutions numériques : modernisation des systèmes d’information, développement d’applications métier, plateformes data et déploiement d’IA opérationnelle.
UN SECTEUR SOUS TENSION : PERFORMANCE, CONFORMITÉ ET VITESSE D’EXÉCUTION
Modernisation des SI industriels et applicatifs métier
Les systèmes d’information industriels et les applications métier historiques deviennent souvent un frein à l’innovation, à l’intégration des données et à la mise en place de nouveaux services numériques. Moderniser ces logiciels industriels legacy permet d’améliorer l’interopérabilité, la sécurité et la capacité à connecter ERP, MES, IoT et plateformes data.
Accélération des projets Industrie 4.0 et Smart Grid
Les initiatives Industrie 4.0 et Smart Grid permettent d’exploiter les données issues des machines, capteurs et infrastructures pour améliorer la performance opérationnelle et la gestion énergétique. L’enjeu est de transformer ces expérimentations en solutions numériques industrialisées, capables de fonctionner à grande échelle dans les environnements industriels et énergétiques.
Traçabilité, qualité, conformité (audit, sécurité, réglementation)
Les acteurs industriels et énergétiques doivent garantir une traçabilité complète des opérations, des produits et des données, pour répondre aux exigences réglementaires et aux audits. Les plateformes numériques permettent d’automatiser le suivi des processus, de sécuriser les données et d’améliorer la conformité réglementaire.
Exploitation data et IA à grande échelle
Beaucoup d’entreprises industrielles expérimentent l’IA mais peinent à passer du prototype à une IA réellement déployée dans les opérations. L’enjeu est d’industrialiser les projets data et IA grâce à des plateformes robustes, des pipelines de données fiables et des pratiques MLOps adaptées aux environnements industriels.
Souveraineté et gouvernance des données industrielles
Les entreprises industrielles doivent garder le contrôle de leurs données de production, données énergétiques et données opérationnelles, devenues des actifs stratégiques. Mettre en place une gouvernance des données industrielles permet d’assurer la sécurité, la conformité réglementaire et l’interopérabilité entre les plateformes cloud, les systèmes industriels et les partenaires.
Maintenance prédictive et performance des équipements
La maintenance prédictive industrielle utilise les données machines, les capteurs IoT et l’intelligence artificielle pour anticiper les pannes avant qu’elles n’affectent la production. En analysant les signaux faibles et les historiques d’équipements, les industriels peuvent réduire les arrêts non planifiés et améliorer la performance des installations.
Décarbonation et optimisation énergétique par la data
La transition énergétique pousse les industriels à réduire leur consommation énergétique et leurs émissions carbone tout en maintenant leur performance opérationnelle. Les plateformes data et l’IA permettent d’analyser les usages énergétiques, d’optimiser les processus et de piloter des stratégies de sobriété énergétique industrielle.
LES CHIFFRES CLÉS— DU SECTEUR
européennes utilisent déjà l’intelligence artificielle. Une adoption qui progresse rapidement dans l’industrie, l’énergie ou les utilities pour optimiser la production, la maintenance prédictive et la prise de décision basée sur la donnée.
utilisent au moins une technologie d’intelligence artificielle. Un taux encore limité qui montre le potentiel d’accélération dans l’industrie, l’énergie et l’agriculture grâce aux plateformes data et aux produits numériques.
nécessaire d’ici 2050. Pour répondre à cette demande mondiale, l’agriculture se transforme grâce au numérique : capteurs, data, IA et plateformes de pilotage deviennent essentiels.
NOS SOLUTIONS SUR MESURE
Métiers connectés
Sécuriser, fiabiliser et faciliter vos équipes terrain et métier afin de réduire les accidents, les erreurs et améliorer la traçabilité.
Nous digitalisons les opérations terrain (maintenance, interventions, contrôle) :
Applications mobiles offline
Gestion des tournées et interventions
Gestion documentaire et procédures
Captation photo / scan / IoT
Intégration contrôle par IA
Dashboards décisionnels
Fiabiliser et faciliter l'accès aux données stratégiques à l'ensemble des métiers pour accélérer les décisions. (production, maintenance, qualité).
Nous unifions et connectons l'ensemble de vos données dans des plateformes sécurisées. Créons des reportings automatisés et des accès augmentés à l'IA à vos données internes.
Espaces clients
Fidéliser vos clients et améliorer votre image de marque. Réduire la charge de vos équipes supports et améliorer votre connaissance client.
Nous unifions et fluidifions vos parcours clients omnicanaux, créons de nouveaux services différenciants avec ou sans IA.
Nous intégrons la dimension UX et UI en plus des données et des solutions numériques développées.
Maintenance prédictive par IA
Construire une maintenance prédictive robuste pour réduire vos coûts et risques d'accidents.
Nous industrialisons l'IA pour détecter les anomalies, optimiser les flux, et automatiser support, documentations et procédures.
Cellule D-risk
Dérisquer vos projets, reprendre en main rapidement un projet/produit enlisé (data/ techno) ou lancer une innovation dans un temps record.
Notre cellule D-Risk est reconnue pour son efficacité dans la reprise de dossiers complexes et de lancement de projets à 360 dans un temps record.
Cellule exploratoire
Profiter des opportunités du numérique et de l'IA dans votre secteur en maîtrisant les coûts et les risques.
Explorer, nourrir la veille stratégique
Lancer des explorations
Développement de PoC
Tests marché pré-valider
ALEXANDRE VENTURA
Responsable Projet Innovation chez Suez
L'ensemble de l'équipe a été très à l'écoute des besoins utilisateurs, des usages et de l'acceptation du service par les équipes. L'objectif d'avoir un Proof of Concept démonstratif et remportant l'adhésion des utilisateurs est atteint. Notre projet de facilitation du travail des opérateurs a avancé avec efficacité.
Le Pôle Industrie réunit consultants, product managers, architectes, développeurs, designers et experts data, cloud et cybersécurité.
En tant qu’Agence de Services Numériques, BeTomorrow couvre l’ensemble de la chaîne de valeur digitale : vision produit, architecture logicielle, développement applicatif, data & IA, cloud et sécurité.Agréé CIR et CII,
Ambassadeur IA, le pôle accompagne des investissements technologiques durables, maîtrisés et alignés avec les trajectoires publiques.
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QUESTIONS— FRÉQUENTES
Quelle est la différence entre transformation digitale et Industrie 4.0 ?
La transformation digitale désigne l’ensemble des changements technologiques et organisationnels qui permettent à une entreprise d’utiliser le numérique pour améliorer ses opérations, ses services et son expérience client.
L’Industrie 4.0 est une application spécifique de cette transformation au secteur industriel. Elle repose sur l’intégration de technologies comme l’IoT industriel, l’intelligence artificielle, la data industrielle, l’automatisation ou encore les jumeaux numériques pour connecter les machines, les systèmes et les équipes.
En pratique, la transformation digitale peut concerner toute l’entreprise (applications métier, expérience client, plateformes data), tandis que l’Industrie 4.0 se concentre sur la production, la maintenance et l’optimisation des opérations industrielles.
Les entreprises industrielles combinent généralement les deux : modernisation des systèmes d’information d’un côté, digitalisation des opérations et de la production de l’autre.
Comment industrialiser un projet IA dans l’industrie ou l’énergie ?
Beaucoup de projets d’intelligence artificielle restent bloqués au stade de POC (proof of concept). Industrialiser l’IA consiste à transformer ces expérimentations en outils réellement utilisés dans les opérations. Cela implique plusieurs étapes clés :
Qualité et gouvernance des données : structurer les sources de données industrielles et énergétiques
Intégration dans les systèmes existants : ERP, MES, SCADA, plateformes data
MLOps et monitoring : automatiser l’entraînement, le déploiement et la supervision des modèles
Adoption terrain : concevoir des interfaces utilisables par les opérateurs, techniciens ou analystes
Dans l’industrie et l’énergie, les projets IA les plus réussis sont ceux qui sont pensés dès le départ comme des produits logiciels intégrés aux processus métier, et non comme des prototypes isolés.
Comment moderniser un logiciel legacy sans arrêter l’activité ?
De nombreuses entreprises industrielles utilisent encore des applications critiques développées il y a plusieurs années, parfois au cœur de leurs opérations. Remplacer ces systèmes d’un seul coup est risqué et souvent impossible. La modernisation d’un logiciel legacy se fait généralement de manière progressive :
Cartographier les dépendances techniques et métiers
Isoler certaines fonctionnalités sous forme d’API ou de microservices
Moderniser progressivement l’architecture et l’interface utilisateur
Migrer les composants critiques sans interrompre l’activité
Cette approche, souvent appelée modernisation progressive ou strangler pattern, permet de faire évoluer un système existant tout en garantissant la continuité opérationnelle. L’objectif n’est pas forcément de tout remplacer, mais de rendre le système plus flexible, sécurisé et interopérable avec les nouvelles plateformes data et IA.
Quels cas d’usage IA sont les plus rentables pour les industriels ?
Les cas d’usage IA les plus rentables dans l’industrie sont généralement ceux qui ont un impact direct sur la production, la maintenance ou la qualité. Parmi les applications les plus répandues :
Maintenance prédictive pour anticiper les pannes d’équipement
Détection automatique de défauts qualité grâce à la vision par ordinateur
Optimisation des processus industriels à partir de la data de production
Prévision de la demande et optimisation logistique
Optimisation énergétique des installations industrielles
Ces projets génèrent souvent un retour sur investissement rapide, car ils permettent de réduire les arrêts de production, améliorer la qualité et optimiser les ressources énergétiques.
Combien de temps faut-il pour lancer une application métier sur mesure ?
Le délai de développement d’une application métier sur mesure dépend de plusieurs facteurs : complexité fonctionnelle, intégration avec les systèmes existants, niveau de sécurité requis et nombre d’utilisateurs. Dans la plupart des projets industriels ou énergétiques :
Un prototype fonctionnel peut être développé en quelques semaines
Une première version opérationnelle est généralement lancée en 3 à 6 mois
L’application évolue ensuite progressivement grâce à des cycles d’amélioration continue
Les méthodes agiles et le développement produit permettent de livrer rapidement une première version utile, puis d’enrichir l’application en fonction des usages réels.
Comment sécuriser une plateforme data dans un environnement critique ?
Dans les secteurs industriels, énergétiques ou agricoles, les plateformes data manipulent souvent des données sensibles liées à la production, aux infrastructures ou aux opérations. La sécurisation d’une plateforme data repose sur plusieurs principes :
gestion des accès et des identités (IAM)
chiffrement des données au repos et en transit
segmentation des environnements et des réseaux
monitoring et détection d’anomalies
conformité aux standards de sécurité et réglementations sectorielles
Il est également essentiel d’intégrer la sécurité dès la conception de la plateforme, selon une approche security by design, afin de limiter les risques tout en permettant l’exploitation des données à grande échelle.