LMi-MAG23 Sept - Flipbook - Page 10
© Thomas Léaud
ENTRETIEN
Thierry VALOT
directeur de l’innovation et du digital de Fives Groupe
contexte, constater un défaut de qualité uniquement au
moment du contrôle de 昀椀n de process peut impliquer
de reprendre la soudure et engendrer des coûts très
importants. Pour éviter cela, nous avons développé un
outil de contrôle en temps réel tout au long du process.
Un équipement attaché à la tête de soudure mesure en
permanence le pro昀椀l de la soudure et, grâce à des règles
métier établies avec les soudeurs, estime son niveau de
qualité. Là encore, cet outil a été développé en combinant l’expérience des métiers, les soudeurs, et celle de
Fives CortX, avec une équipe spécialisée dans l’analyse
d’image et le traitement de signal.
Cette collaboration entre Fives CortX et
les métiers est centrale dans l’évolution de
l’exploitation de la donnée dans l’entreprise ?
T. V. : Oui, nous avons créé Fives CortX en 2017 avec
l’objectif de mutualiser l’ensemble des développements
data dans une même entité. Elle est née d’une activité
d’informatique industrielle qui existait depuis plus de
vingt ans au sein de notre branche Smart Automation.
Mais nous avons décidé d’en faire une filiale à part
entière pour qu’elle développe toutes les solutions destinées à nos clients ou intégrées dans notre o昀昀re, pour
l’ensemble du groupe et non pas uniquement pour
l’unité dont elle dépendait. Son rôle est de concevoir des
machines augmentées et de mieux exploiter les données
qu’elles produisent. Elle est passée d’un e昀昀ectif d’une
quinzaine de personnes au démarrage à plus de 50 en
2024 avec des compétences OT (operational technology),
data, cybersécurité, etc.
Ce type de projets a-t-il changé avec
cette capacité à exploiter plus efficacement
les données industrielles ?
T. V. : E昀昀ectivement aujourd’hui, les mondes de l’IT et
de l’OT, autrement dit le SI et les données industrielles,
se connectent. Mais si dans l’IT la priorité est à la sécurisation de la donnée, dans l’OT, la priorité reste le bon
fonctionnement permanent de la machine et la production de pièces de qualité. Les contraintes de cahiers des
charges de départ sont très di昀昀érentes.
Pour nos clients, il faut d’abord que ce soit un projet
d’entreprise pour créer de la valeur pour tout le monde
autour de ces données industrielles. En premier lieu,
elles doivent être pertinentes et sécurisées. De plus
en plus, quand nous proposons une solution IOT à nos
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clients, les premières personnes avec lesquelles nous
discutons, ce sont d’ailleurs les DSI et ils nous posent
d’abord des questions sur la cybersécurité. En昀椀n, nous
nous assurons que cette démarche data s’accompagne
d’une volonté de transformation issue du top management.
Vous collectez par définition beaucoup de
data provenant des sites et des machines
industrielles. A qui appartient cette donnée ?
Qui en a le droit d’exploitation ?
T. V. : Notre conviction, c’est que plus la donnée est par-
tagée, plus elle a de valeur. Nous suivons de très près
les avancées de Gaia X, notamment en lien avec l’Afnet
(Association française des utilisateurs du Net) avec qui
nous travaillons. Partager les éléments du process de
production d’une bobine d’acier par exemple est potentiellement utile pour le process de traitement de cette
bobine en aval. Bien sûr, cela implique d’avoir des règles
pour dé昀椀nir à qui appartient la data, la façon dont elle est
sécurisée, qui a le droit de la partager et pour quoi faire,
et la façon dont on rémunère le partage de cette valeur.
C’est toute la structure que propose Gaïa X notamment.
Je trouve intéressant de ce point de vue que le Data Act et
le Data Governance Act commencent à se saisir du sujet.
Le mouvement qui consiste à se soucier de la propriété
de la data, à en favoriser le partage, à gérer toutes les
conséquences, à les sécuriser, me paraît absolument
nécessaire. Comme les règles de gouvernance 昀椀xées aux
acteurs qui manipuleront ces données, à ceux par qui
elles vont transiter...
Très concrètement que se passe-t-il quand
vous vendez un produit à un client ? A qui
appartient la data produite par l’équipement ?
