Ils ont dit

Sana Ghardadou, Directrice de l’Université Sesame

IA et métiers d’avenir : levier stratégique pour la compétitivité des entreprises

La formation des compétences est un enjeu stratégique qui permet de renforcer la compétitivité des entreprises et accompagner les transformations des secteurs économiques.

L’université a fait le choix de préparer les étudiants aux professions émergentes à travers des formations répondant aux besoins actuels et futurs du marché de l’emploi.

La formation aux métiers d’avenir en intelligence artificielle, digital, management et informatique, est considérée comme un levier stratégique pour la compétitivité des entreprises.

Parallèlement, l’université développe des formations en informatique et en ingénierie (software engineering, cybersécurité, data science, IA), en formation initiale ou en alternance, intégrant l’intelligence artificielle comme compétence transversale clé. L’approche pédagogique est renforcée par des certificats professionnels, des partenariats avec les entreprises et des expériences pratiques (stages, projets), favorisant l’employabilité des étudiants et leur adaptation aux réalités économiques.

Ainsi, l’Université se positionne comme un acteur majeur de la formation aux compétences du futur, combinant excellence académique, ouverture internationale et immersion professionnelle.

Mohamed Driss Ben Jamâa, senior manager chez EY

L’IA, accélérateur majeur de l’industrie 4.0

L’IA transforme aujourd’hui le monde de l’entreprise. Le niveau de maturité de l’industrie 4.0 en Tunisie reste intermédiaire, comme le révèle le dernier baromètre du secteur. Sur le plan stratégique, 38 % des entreprises déclarent avoir des stratégies industrielles 4.0 en cours de réflexion. Toutefois, seules 14 % affirment être passées à une phase de mise en œuvre effective. Ce décalage met en évidence une transition encore limitée entre l’intention et l’exécution.

Autre contrainte majeure : la connectivité. Si 42 % des entreprises disposent d’équipements modernes, ces derniers restent faiblement connectés. Une situation qui constitue un frein important à l’exploitation des données, à l’intégration de l’intelligence artificielle et, plus largement, à la transformation digitale des processus industriels.

De même, le niveau d’investissement demeure insuffisant. Les budgets engagés par les entreprises restent limités, ce qui empêche le passage d’une digitalisation fragmentée à une intégration globale des systèmes. Il existe une réelle prise de conscience, mais la majorité des entreprises reste encore dans une phase de réflexion plutôt que d’exécution.

L’intelligence artificielle apparaît aujourd’hui comme un accélérateur majeur de l’industrie 4.0, avec des applications concrètes sur l’ensemble de la chaîne de valeur. Dans la supply chain, l’IA permet d’améliorer les prévisions, élément clé de la planification industrielle.

En intégrant des variables telles que les aléas, les conditions météorologiques, les historiques ou encore les plannings, les entreprises peuvent améliorer la précision de leurs prévisions de 10 à 15 %. Au niveau opérationnel, l’IA optimise également l’ordre de la production. Elle permet de prendre en compte en temps réel les contraintes techniques, les capacités de production, les délais clients ou encore la qualité des matières premières, notamment dans des secteurs comme l’agroalimentaire.

Cette approche favorise le passage d’un pilotage manuel et statique à un système dynamique et intelligent. D’autres applications à forte valeur ajoutée se développent, notamment la maintenance prédictive et le contrôle qualité. Grâce à l’analyse des données issues de paramètres tels que la température, les vibrations ou les débits, l’IA est capable d’anticiper les pannes et de réduire les arrêts non planifiés. Dans le domaine de la qualité, elle permet d’identifier rapidement les non-conformités, de générer des alertes et de recentrer les équipes sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Au final, l’impact est significatif sur les performances industrielles : amélioration du taux de rendement synthétique (TRS), des taux de service et réduction des coûts de production. Toutefois, l’intelligence artificielle ne peut créer de valeur sans une exploitation efficace des données. L’IA sans la data ne peut pas fonctionner.

La réussite de la transformation vers l’industrie 4.0 repose sur plusieurs facteurs essentiels. Le premier est l’alignement avec les besoins métiers. Ainsi, l’IA doit répondre à des objectifs opérationnels concrets et ne pas être considérée comme une fin en soi.

Le second concerne la data, qui doit être non seulement disponible, mais aussi fiable et structurée. Cela suppose la mise en place d’une véritable gouvernance des données. Le troisième facteur est le retour sur investissement. Des résultats mesurables et rapides sont nécessaires pour convaincre les décideurs et encourager l’engagement financier.

Parmi les principaux défis, le coût des investissements reste le frein le plus important. D’où la nécessité d’élaborer des feuilles de route structurées et proposées pour optimiser l’allocation des ressources. La question des compétences constitue également un enjeu majeur. L’absence de formations adaptées aux concepts de l’industrie 4.0 et de l’IA limite la capacité des entreprises à avancer dans leur transformation.

Enfin, la gestion du changement est déterminante. L’adhésion des équipes et des parties prenantes est indispensable pour réussir cette transition.

Une troisième édition du baromètre Industrie 4.0 est d’ores et déjà en préparation qui sera publiée d’ici la fin de l’année, apportant un nouvel éclairage sur l’évolution du secteur.