Comment les jumeaux virtuels et les compagnons d’IA remplacent les salles de crise des entreprises

Les entreprises restent tributaires de méthodes de prise de décision manuelles et dépassées

Même après des années de projets de transformation numérique et des milliards dépensés en logiciels d’entreprise, de nombreuses sociétés prennent encore des décisions cruciales en utilisant des méthodes manuelles et déconnectées. Les dirigeants réunissent des équipes dans des « salles de guerre » virtuelles ou physiques, interprétant des données fragmentées à l’aide de feuilles Excel et d’approximations. Il ne s’agit pas d’un échec de la technologie, mais d’un échec de l’intégration.

Les systèmes d’entreprise ont été conçus pour optimiser des domaines spécifiques, tels que la finance, la chaîne d’approvisionnement ou la production, mais pas pour communiquer facilement entre eux. Lorsque les PDG et les chefs de service posent des questions qui dépassent ces limites, les équipes doivent extraire, aligner et réconcilier manuellement les données de plusieurs systèmes. Ce processus est lent, source d’erreurs, et maintient les organisations dans un mode réactif au lieu de prendre des décisions en temps réel, fondées sur des données.

Pour les dirigeants, c’est le signe d’un point d’inflexion critique. Les entreprises qui continuent à s’appuyer sur des processus de données disparates seront dépassées par celles qui fonctionnent avec des modèles intégrés et vivants de leurs activités. Le temps passé à rassembler des informations est du temps perdu pour les concurrents qui agissent plus rapidement. Une véritable transformation implique l’élimination de ces silos afin que les décisions soient prises rapidement et en toute confiance, et non à l’aveuglette.

Morgan Zimmerman, directeur général de 3DExperience chez Dassault Systèmes, a expliqué comment cela se passe dans la pratique. Il a décrit un fabricant d’électronique qui gérait des pénuries de composants et dont la survie dépendait de la rapidité avec laquelle les décisions étaient prises chaque matin. Les équipes travaillaient manuellement lors de réunions d’arbitrage d’une valeur de 100 millions d’euros, en essayant d’anticiper les ruptures d’approvisionnement avant les concurrents. Ce niveau de pression décisionnelle est désormais normal dans les industries mondiales, et l’ancien modèle de gestion n’est plus viable.

Les jumeaux virtuels unifiés offrent un cadre transformateur pour l’intégration des données d’entreprise déconnectées.

La nouvelle plateforme 3DExperience Generation 7 de Dassault Systèmes s’attaque à cette fragmentation. Elle introduit ce que l’entreprise appelle des « jumeaux virtuels », c’est-à-dire des versions numériques de produits, de processus et de chaînes d’approvisionnement combinées en une représentation unique et structurée. Cette approche unifiée rend toutes les données pertinentes, les détails de conception, les informations sur les fournisseurs, les coûts, les calendriers de production, disponibles en contexte et en temps réel. Elle relie efficacement ce que les systèmes traditionnels séparent.

Les jumeaux virtuels ne sont pas seulement une question de visualisation. Ils servent de cadre de données vivant où chaque élément d’une entreprise est représenté et mis à jour en permanence. Lorsque les dirigeants veulent comprendre, par exemple, comment les tarifs douaniers affectent les performances de l’entreprise, ils peuvent voir précisément quels produits sont concernés, où la production a lieu et quels fournisseurs sont menacés. Cela permet de réduire le temps de latence entre les signaux du marché et l’action des dirigeants.

Pour les dirigeants, cela change la façon dont les décisions sont prises. Au lieu d’attendre des jours pour l’analyse, il est possible d’obtenir instantanément des informations à partir de données déjà corrélées entre les systèmes. Cela permet de supprimer les couches manuelles et de révéler comment les différents éléments de l’entreprise s’influencent les uns les autres. L’avantage n’est pas seulement une action plus rapide, mais aussi la possibilité d’effectuer des simulations prédictives qui anticipent le changement plutôt que d’y réagir.

Morgan Zimmerman, directeur général de 3DExperience chez Dassault Systèmes, explique que ce niveau d’unification est au cœur de la stratégie de l’entreprise. En projetant des informations structurées provenant de sources multiples dans un modèle numérique cohérent, les entreprises peuvent enfin surmonter le problème, vieux de plusieurs décennies, de la fragmentation des informations. Pour les grandes entreprises où le timing définit l’avantage, les jumeaux virtuels unifiés peuvent transformer la vitesse opérationnelle en un avantage concurrentiel.

Les « compagnons virtuels » de l’IA conversationnelle démocratisent l’accès aux informations sur les entreprises

Dassault Systèmes s’oriente vers un avenir où n’importe quel membre d’une organisation pourra interroger directement les données de l’entreprise, sans obstacle technique. Les prochains « compagnons virtuels » de la société – Aura, Leo et Marie – sont des agents pilotés par l’IA conçus pour rendre les informations de l’entreprise accessibles par le biais d’une simple conversation. Chaque assistant possède une expertise distincte : Aura se concentre sur l’analyse commerciale et les perspectives stratégiques, Leo soutient l’ingénierie et la production, et Marie s’occupe des connaissances scientifiques et des matériaux.

Ces compagnons fournissent des réponses précises et pertinentes à des questions en langage naturel en exploitant les données unifiées de l’entreprise. Les dirigeants, les chefs de projet ou les ingénieurs peuvent simplement poser des questions sur les délais d’expédition, les coûts ou les retards de projet et recevoir des réponses provenant directement de systèmes connectés tels que les ERP ou les plates-formes d’exécution de la fabrication. Lorsque des événements externes surviennent, tels que des changements tarifaires ou des pénuries d’approvisionnement, Aura peut intégrer des données de marché pour évaluer leur impact financier ou opérationnel direct à l’aide des modèles de données propres à l’entreprise.

Pour les équipes dirigeantes, cela représente un changement important dans la manière dont l’information circule au sein d’une entreprise. Au lieu de filtrer les requêtes par l’intermédiaire d’analystes ou de services informatiques, les informations peuvent apparaître immédiatement à tous les niveaux de l’organisation. Cette décentralisation des connaissances permet une prise de décision plus rapide et réduit la dépendance à l’égard des intermédiaires. Toutefois, le succès de l’adoption dépendra de la façon dont ces compagnons d’IA gèreront la terminologie spécifique à l’industrie et la complexité du monde réel.

Morgan Zimmerman, directeur général de 3DExperience chez Dassault Systèmes, a fait remarquer que ces systèmes d’IA s’appuient sur les décennies de connaissances industrielles accumulées par l’entreprise et encodées dans ses logiciels. Cette base garantit que l’IA comprend un langage spécifique au domaine, ce qui améliore la précision et le contexte de chaque réponse. Au fil du temps, leurs capacités s’étendront à mesure que de nouvelles « compétences » seront ajoutées, une évolution continue alignée sur les besoins des entreprises.

L’intégration des systèmes existants nécessite une révision fondamentale de l’architecture des données

L’un des plus grands obstacles aux données unifiées et aux insights pilotés par l’IA est le paysage des systèmes existants à l’intérieur des grandes organisations. La plupart des entreprises utilisent un mélange de systèmes ERP, de gestion du cycle de vie des produits et d’exécution de la fabrication qui n’ont jamais été conçus pour partager des données de manière transparente. Le modèle de Dassault Systèmes s’attaque à ce problème en restructurant la façon dont les informations sont projetées et conservées dans les environnements numériques, mais pour parvenir à cette intégration, il faut repenser l’ensemble de l’architecture des données.

Pour que cela fonctionne efficacement, les informations de chaque système doivent être synchronisées en temps réel et rester cohérentes dans l’ensemble de l’entreprise. Lorsqu’une source met à jour, par exemple, une modification de conception ou un enregistrement de fournisseur modifié, cela doit se refléter instantanément dans l’ensemble de l’environnement unifié. Les entreprises ont également besoin de processus robustes de résolution des conflits afin d’éviter les divergences de données susceptibles de compromettre les décisions des dirigeants. Ces changements architecturaux vont bien au-delà de la connexion des API ; ils nécessitent l’établissement de modèles de données clairs qui définissent les relations entre les composants, les fournisseurs et les ressources de fabrication.

Pour les cadres dirigeants, il ne s’agit pas d’un simple défi technique, mais d’une transformation structurelle qui a un impact sur la gouvernance, la conformité et le contrôle des coûts. Une architecture intégrée devient le fondement d’une intelligence fiable et en temps réel. Sans elle, les informations issues de l’IA risquent de devenir une nouvelle couche d’approximation plutôt qu’une véritable compréhension.

Morgan Zimmerman, PDG de 3DExperience chez Dassault Systèmes, a souligné que la force de la plateforme de l’entreprise réside dans sa capacité à représenter la véritable complexité des opérations de ses clients. Cette capacité, a-t-il dit, constitue le « système de projection de base » nécessaire pour développer l’IA au sein de l’entreprise. Pour les dirigeants, la conclusion est claire : la transformation numérique durable dépendra de la restructuration des données à partir du cœur de l’entreprise, et non d’un rafistolage des systèmes existants.

La protection de la propriété intellectuelle et les droits sur les données sont des préoccupations essentielles pour l’adoption de l’IA

À mesure que l’IA s’intègre dans les écosystèmes des entreprises, la question de savoir à qui appartiennent les données et comment elles sont utilisées est devenue un élément central de la stratégie de l’entreprise. De nombreux fabricants travaillent désormais avec des réseaux mondiaux de fournisseurs et de partenaires, ce qui complexifie les accords de partage de données. Lorsque les systèmes d’IA s’entraînent sur des ensembles de données communs, la propriété des connaissances dérivées et des résultats des modèles doit être clarifiée. Sans ce contrôle, les entreprises risquent d’exposer des connaissances concurrentielles ou de violer des obligations réglementaires.

Dassault Systèmes a introduit la gestion du cycle de vie de la propriété intellectuelle pour faire face à ces risques. Ce cadre permet de savoir quand et comment des données partagées peuvent être consultées, apprises et reproduites par des modèles d’IA. Il définit les permissions définissant les ensembles de données autorisés pour l’entraînement et surveille l’évolution des modèles construits à partir d’intrants externes. Cela garantit la transparence sur la provenance des données tout en protégeant la propriété intellectuelle qui sous-tend l’innovation. Dans les secteurs très réglementés tels que l’aérospatiale, les soins de santé ou la défense, ce contrôle peut déterminer si la collaboration en matière de données est même possible.

Les dirigeants doivent considérer la gouvernance de la propriété intellectuelle non pas comme une exigence de conformité, mais comme un atout stratégique. Une protection solide de la propriété intellectuelle crée la confiance nécessaire à la collaboration externe et à l’échange de données, deux éléments essentiels à la mise à l’échelle de l’IA. Les entreprises qui mettent en œuvre une gouvernance claire sur l’utilisation des données auront un avantage décisif en matière de vitesse d’innovation et de partenariats avec les écosystèmes.

Morgan Zimmerman, PDG de 3DExperience chez Dassault Systèmes, a déclaré que la protection de la propriété intellectuelle va aujourd’hui au-delà de la sécurisation de l’accès, il s’agit de sécuriser le droit de ne pas former ou apprendre à partir de données sans consentement explicite. Ce changement signifie une nouvelle ère d’utilisation responsable de l’IA, où la protection de l’intégrité des données des partenaires devient une exigence pour la continuité de l’activité autant que pour la conformité.

Le passage des salles de crise manuelles à l’analyse en temps réel pilotée par l’IA est le signe d’un nouveau modèle opérationnel.

Dassault Systèmes envisage de remplacer les flux de travail de rapprochement manuel et de décision basée sur l’approximation par des environnements automatisés et pilotés par l’IA. En combinant des jumeaux virtuels unifiés avec des compagnons IA conversationnels, les entreprises peuvent analyser les performances, les risques et les opportunités en quelques secondes au lieu de plusieurs jours. Cette convergence transforme les données de l’entreprise en un système décisionnel continu et en temps réel, où les informations sont toujours actuelles, interconnectées et exploitables.

Pour les dirigeants, cette évolution signifie qu’il faut agir avec clarté et rapidité dans l’ensemble de l’entreprise. Les décisions ne dépendent plus d’équipes compilant des rapports statiques ; elles découlent directement de modèles de données en direct qui reflètent les opérations en cours. Lorsque des questions se posent sur les coûts, l’efficacité de la production ou les impacts géopolitiques, les réponses émergent instantanément d’ensembles de données unifiés, et non de bases de données fragmentées. Cette réactivité en temps réel peut redéfinir la compétitivité des fabricants mondiaux et des écosystèmes d’approvisionnement complexes.

La mise en œuvre ne sera pas simple. Le succès dépend de la complexité de l’intégration, du maintien d’une gouvernance rigoureuse des données et de la gestion des changements de comportement au sein des organisations. Les dirigeants doivent s’assurer que l’innovation technique s’accompagne d’une flexibilité organisationnelle et d’une discipline en matière de données. Lorsque ces conditions sont réunies, l’impact va au-delà de l’efficacité opérationnelle, il transforme la façon dont les entreprises perçoivent l’information et agissent en conséquence.

Morgan Zimmerman, PDG de 3DExperience chez Dassault Systèmes, considère qu’il s’agit d’une refonte fondamentale des opérations de l’entreprise, en passant des silos départementaux à ce qu’il décrit comme « un point unique de compréhension du paysage des données ». L’entreprise prévoit de lancer ses compagnons virtuels à la mi-2026, sous la forme d’un service entièrement basé sur le Cloud. Le fait que ce modèle devienne la norme en matière d’intelligence d’entreprise dépendra de l’efficacité avec laquelle ces systèmes apporteront une valeur mesurable une fois déployés à l’échelle réelle.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Les systèmes décisionnels obsolètes ralentissent la réactivité de l’entreprise : Les silos de données hérités et les processus manuels obligent les équipes à prendre des décisions critiques dans le cadre de flux de travail lents et fragmentés. Les dirigeants devraient donner la priorité aux stratégies de données unifiées afin d’accélérer l’analyse et de réduire la dépendance à l’égard des références croisées manuelles.
• Les jumeaux virtuels unifiés permettent de prendre des décisions plus rapides et mieux informées : En reliant les données relatives aux produits, aux processus et à la chaîne d’approvisionnement dans un modèle numérique unique, les entreprises peuvent prendre des décisions en temps réel. Les dirigeants devraient mettre en œuvre des cadres de jumeaux virtuels pour améliorer les prévisions et l’agilité sur les marchés volatils.
• L’IA conversationnelle élargit l’accès aux données d’entreprise : Les compagnons d’IA de Dassault, Aura, Leo et Marie, permettent une interaction en langage naturel avec les données de l’entreprise. Les dirigeants devraient explorer l’IA conversationnelle pour rendre les informations instantanées accessibles aux équipes non techniques et améliorer la productivité interfonctionnelle.
• Une architecture de données moderne est essentielle pour la fiabilité : L’intégration des systèmes existants dans des environnements de données unifiés exige des architectures restructurées avec des modèles de données cohérents. Les dirigeants doivent considérer l’intégration des données comme une transformation stratégique, garantissant la précision en temps réel et l’évolutivité à long terme.
• La gouvernance des données définit la confiance dans la collaboration pilotée par l’IA : L’IA apprenant de plus en plus à partir des données partagées des fournisseurs et des partenaires, la protection de la propriété intellectuelle devient essentielle. Les dirigeants doivent établir des cadres de gouvernance qui définissent clairement les droits d’utilisation des données afin de sécuriser la collaboration externe et la conformité réglementaire.
• L’analyse en temps réel de l’IA redéfinit les opérations de l’entreprise : L’abandon des rapports manuels au profit d’analyses basées sur l’IA permet de prendre des mesures plus rapides et fondées sur des données probantes. Les dirigeants de la suite devraient aligner les équipes, la gouvernance et les investissements technologiques pour tirer pleinement parti des systèmes de prise de décision en continu et en temps réel.