Melvine's AI Analysis # 43 -L'IA et l'IA générative chez ArcelorMittal : transformations et défis dans la sidérurgie
Melvine Manchau
Senior Strategy & Technology Executive | AI & Digital Transformation Leader | Former Salesforce Director | Driving Growth & Innovation in Financial Services | C-Suite Advisor | Product & Program Leadership
April 7, 2025
ArcelorMittal, leader mondial de l'acier, s'engage résolument dans la transformation numérique de ses opérations avec l'intelligence artificielle comme pilier central de sa stratégie d'innovation. Cet article analyse les initiatives IA du groupe, les cas d'usage concrets, les tendances sectorielles, ainsi que les défis réglementaires et concurrentiels.
Les initiatives IA d'ArcelorMittal
ArcelorMittal a lancé sa stratégie de transformation digitale, intégrant l'intelligence artificielle comme vecteur d'optimisation à tous les niveaux de sa chaîne de valeur. Le groupe a créé des centres d'excellence en IA, notamment au sein de son Digital Labs en France et de son Global R&D Center.
La société a également établi des partenariats stratégiques avec des universités et instituts de recherche comme l'Université Carnegie Mellon aux États-Unis et l'École Polytechnique en France pour développer des solutions IA adaptées à la sidérurgie.
En 2022-2023, ArcelorMittal a significativement augmenté ses investissements en R&D axée sur l'IA, avec un budget dédié à l'innovation numérique estimé à plusieurs centaines de millions d'euros.
Cas d'usage concrets de l'IA chez ArcelorMittal
Maintenance prédictive
L'un des cas d'usage les plus avancés concerne la maintenance prédictive. ArcelorMittal utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données des capteurs installés sur ses équipements industriels. Ces systèmes prédisent les défaillances potentielles jusqu'à plusieurs semaines à l'avance, réduisant les temps d'arrêt non planifiés et optimisant les cycles de maintenance.
Dans son usine de Dunkerque (France), cette approche a permis de réduire les arrêts imprévus de 25% sur certaines lignes de production.
Optimisation de la production
L'entreprise utilise l'IA pour optimiser les paramètres des processus sidérurgiques complexes. Par exemple :
Des modèles d'apprentissage par renforcement ajustent en temps réel les paramètres des hauts-fourneaux, permettant une réduction de consommation d'énergie de 3 à 5%.
Des algorithmes prédictifs déterminent la composition optimale des matières premières pour chaque coulée.
L'analyse d'images par vision par ordinateur contrôle la qualité des produits sur les lignes de production.
IA générative : conception et R&D
Plus récemment, ArcelorMittal explore l'IA générative dans plusieurs domaines :
Conception de nouveaux alliages : Des modèles génératifs explorent des combinaisons d'alliages inédites pour développer des aciers aux propriétés spécifiques.
Documentation technique : L'IA générative aide à créer et maintenir la documentation technique et les rapports réglementaires.
Simulation de scénarios industriels : Des modèles génératifs créent des scénarios virtuels pour tester les processus industriels et former les opérateurs.
Décarbonation
L'IA joue un rôle crucial dans les efforts de décarbonation d'ArcelorMittal, objectif stratégique du groupe qui vise la neutralité carbone d'ici 2050. Des algorithmes optimisent la consommation énergétique et réduisent les émissions de CO2 en temps réel dans les installations.
Tendances IA dans l'industrie sidérurgique
L'adoption de l'IA dans la sidérurgie s'articule autour de quatre tendances principales :
1. L'IA embarquée
L'intégration de capacités de calcul directement dans les équipements industriels permet d'analyser les données en temps réel au plus près de leur source, réduisant la latence et optimisant les processus.
2. L'IA frugale
Face aux coûts énergétiques élevés du secteur, des approches d'IA moins gourmandes en ressources de calcul se développent pour réduire l'empreinte carbone des systèmes intelligents eux-mêmes.
3. Jumeaux numériques
La création de répliques virtuelles complètes des installations permet de simuler différents scénarios opérationnels et d'optimiser les processus avant leur mise en œuvre physique.
4. Blockchain et IA
La combinaison des technologies blockchain et IA permet une meilleure traçabilité des produits et une certification plus fiable de l'empreinte carbone de l'acier.
Les initiatives IA des concurrents
Les principaux concurrents d'ArcelorMittal n'ont pas tardé à développer leurs propres initiatives d'IA :
Nippon Steel (Japon) a massivement investi dans l'IA pour la qualité prédictive et a lancé un programme de recherche conjoint avec l'Université de Tokyo sur l'IA appliquée à la métallurgie.
Baowu Steel Group (Chine), premier producteur mondial d'acier, a développé un écosystème complet d'usines intelligentes utilisant l'IA et l'Internet des objets.
ThyssenKrupp (Allemagne) a implémenté "toii", une plateforme IoT propriétaire qui connecte les machines et intègre des algorithmes d'IA pour optimiser la production.
Tata Steel (Inde) utilise l'IA pour la maintenance prédictive à grande échelle et a établi un partenariat avec le MIT pour développer des solutions d'IA spécifiques.
Impact attendu de l'IA dans la sidérurgie
L'impact de l'IA dans le secteur sidérurgique devrait être considérable à plusieurs niveaux :
Économique
Réduction des coûts opérationnels estimée entre 10 et 15% grâce à l'optimisation des processus
Amélioration de la qualité des produits et réduction des taux de rebut
Accélération des cycles de développement de nouveaux produits
Environnemental
Réduction de la consommation d'énergie de 5 à 8% dans les opérations intensives
Diminution des émissions de CO2 pouvant atteindre 10 à 15% dans certaines installations
Optimisation de l'utilisation des matières premières et réduction des déchets
Social
Évolution des compétences requises vers plus d'expertise technique et numérique
Amélioration de la sécurité des travailleurs grâce à l'automatisation des tâches dangereuses
Création de nouveaux métiers liés à la gestion des systèmes IA
Risques et défis
Malgré son potentiel, l'adoption de l'IA dans la sidérurgie présente plusieurs défis :
Défis techniques
L'environnement industriel hostile (chaleur, poussière, vibrations) complique le déploiement des capteurs.
L'hétérogénéité des équipements, souvent d'âges différents, rend difficile l'intégration des systèmes.
La quantité massive de données générées nécessite des infrastructures de stockage et d'analyse performantes.
Risques économiques
Les investissements initiaux sont considérables, avec un retour sur investissement parfois difficile à quantifier.
La dépendance accrue aux technologies numériques augmente la vulnérabilité aux cyberattaques.
Défis humains et organisationnels
La résistance au changement peut freiner l'adoption des technologies IA.
Le manque de compétences spécifiques nécessite des programmes de formation importants.
L'acceptabilité sociale de l'automatisation reste un enjeu dans un secteur à forte tradition ouvrière.
Environnement réglementaire
L'utilisation de l'IA dans la sidérurgie s'inscrit dans un contexte réglementaire en évolution rapide :
Réglementation européenne
L'AI Act européen, dont l'adoption définitive est prévue pour 2024-2025, classifie les systèmes d'IA selon leur niveau de risque. Pour ArcelorMittal, plusieurs applications pourraient être considérées comme "à haut risque", notamment celles liées à la sécurité industrielle ou à la gestion des ressources humaines, nécessitant des processus rigoureux d'évaluation et de conformité.
Réglementations sectorielles
La directive européenne sur les émissions industrielles (IED) et le système d'échange de quotas d'émission (SEQE-UE) encouragent indirectement l'adoption de l'IA pour atteindre les objectifs de décarbonation.
Enjeux de propriété intellectuelle
La protection des innovations basées sur l'IA pose des défis juridiques complexes, particulièrement pour les algorithmes d'apprentissage automatique et les brevets liés aux applications métallurgiques de l'IA.
Conclusion
ArcelorMittal se positionne comme un leader dans l'adoption de l'IA dans l'industrie sidérurgique, avec des initiatives couvrant l'ensemble de sa chaîne de valeur. L'entreprise fait face à une concurrence mondiale intense mais dispose d'atouts significatifs pour transformer ses opérations.
Les défis restent nombreux, qu'ils soient techniques, humains ou réglementaires, mais le potentiel de l'IA pour contribuer à la décarbonation du secteur et à l'amélioration de la compétitivité fait de cette technologie un axe stratégique incontournable pour l'avenir de la sidérurgie.
La capacité d'ArcelorMittal à intégrer ces technologies tout en développant les compétences de ses collaborateurs sera déterminante pour maintenir sa position de leader dans un marché mondial en transformation profonde.
By Melvine Manchau, Digital & Business Strategy at Broadwalk and Tamarly
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