Pourquoi les chefs d’entreprise doivent prendre le métaverse au sérieux
C’est peut-être le souvenir persistant de la pandémie et l’isolement forcé des amis et de la famille, mais il ne semble pas y avoir beaucoup d’enthousiasme du public pour la réalité virtuelle très médiatisée proposée par les grandes entreprises technologiques. Peu importe que Facebook ait été tellement séduit par la technologie qu’il s’est rebaptisé Meta. Les consommateurs ordinaires ne semblaient tout simplement pas vouloir passer beaucoup de temps à porter des casques encombrants pour vivre dans un monde alternatif. Au lieu de cela, c’est l’IA qui a captivé l’imagination – tout en créant certes beaucoup d’anxiété quant à la sécurité, à l’avenir du travail et même à la société elle-même.
Cependant, recherche récemment publié par le cabinet de conseil en gestion Arthur D Little suggère que les entreprises seraient mal avisées d’écarter d’emblée le métaverse au profit de l’accent mis sur l’IA. En cela, il fait en quelque sorte écho aux vues de certains de ses concurrents, qui plaidaient depuis longtemps en faveur des opportunités offertes par la technologie. Mais le rapport du Blue Shift Institute de l’entreprise sur le métaverse industriel fournit une description assez convaincante de la manière dont « une convergence de technologies clés » conduit à un changement radical dans les capacités de simulation.
Le rapport résumé dans le dernier numéro du cabinet Prisme Le magazine sous le titre « Simulation de stratégie – Le véritable potentiel du métaverse industriel » souligne que certains des « blocs technologiques » qui font partie de la « quatrième révolution industrielle », ou ce que l’on appelle depuis 2015 sous le nom d’Industrie 4.0, existent pour quelques temps. Ceux-ci incluent la blockchain, le lieu de travail virtuel, les modèles virtuels, les simulations, les jumeaux numériques et, bien sûr, l’IA. Même si la formation virtuelle – par exemple dans le secteur aérien – est devenue monnaie courante et que les outils de conception numérique et d’autres techniques existent depuis un certain temps, la mise en œuvre de l’Industrie 4.0 n’est toujours pas aussi répandue qu’on l’espérait il y a dix ans, indique le rapport. Parmi les obstacles qui contribuent à cette situation figurent les coûts d’investissement initiaux élevés, les difficultés de coordination de la transformation interfonctionnelle requise, les défis en matière de sécurité et de gestion des données, le manque de compétences disponibles et les problèmes avec les systèmes informatiques existants.
C’est là qu’intervient la convergence des technologies clés identifiées par Arthur D. Little. Par exemple, les jumeaux numériques, essentiellement un programme informatique qui utilise des données du monde réel pour créer des simulations capables de prédire les performances d’un produit ou d’un processus, ont, d’après eux, Les auteurs du rapport, Albert Meige et Rick Eagar, se sont jusqu’ici limités principalement aux produits, composants, usines ou usines discrets. Mais les développements dans les systèmes complexes, la visualisation des données et l’IA, combinés aux améliorations des technologies de connectivité et de collaboration et à l’augmentation de la puissance des ordinateurs, élargissent considérablement la portée. Au lieu de se limiter à des améliorations opérationnelles et à des aides à la conception, le concept de jumeau numérique tend à devenir un outil clé de prise de décision stratégique. Le rapport montre par exemple comment l’iFactory du constructeur automobile BMW permet une stratégie de production complète basée sur l’utilisation de jumeaux numériques pour tous les sites de production.
En fait, Meige et Eagar ont placé les jumeaux numériques au cœur de leur idée du métaverse industriel. En fin de compte, écrivent-ils, cela « pourrait représenter un système industriel complet de bout en bout, incluant non seulement les actifs physiques, mais également les processus, les fonctions, les ressources et l’organisation ». Mais pour que cela se produise, quatre fonctions clés sont nécessaires. Ils sont:
Connecter — Le jumeau numérique doit être connecté en permanence au monde réel via l’Internet des objets pour les données actuelles « chaudes » et via les systèmes ERP pour les données stockées « froides ».
Calculer — La capacité de traiter de très gros volumes de données provenant du système réel, y compris l’analyse, la modélisation du système, la reconnaissance de formes et la simulation, pour permettre la planification de scénarios futurs.
Concevoir — Visualiser des données physiques et non physiques. Cela implique d’interpréter et de présenter des données complexes de différentes manières, non seulement pour simuler la réalité mais aussi pour faciliter la compréhension et illustrer des scénarios.
Collaborer — Fonctionnalité permettant une gamme d’interactions entre le personnel interne et les clients externes, les partenaires et le reste.
Même si les consultants d’Arthur D Little suggèrent qu’il faudra peut-être cinq ans environ avant que toutes les pièces du puzzle nécessaires soient en place pour rendre le concept pleinement opérationnel, ils exhortent les chefs d’entreprise à le prendre au sérieux dès maintenant. Il y a trois raisons principales à cela : la prise de décision stratégique conventionnelle devient inadéquate pour relever « les défis combinés de complexité, d’accélération, de cognition et de durabilité ; il existe déjà des avantages significatifs dans des domaines tels que la formation, l’exploitation, la maintenance et la collaboration ; et le marché pourrait croître rapidement dans les années à venir. (Arthur D Little affirme qu’une estimation prudente est que ce montant pourrait atteindre environ 400 milliards de dollars d’ici 2030, bien que d’autres estimations suggèrent qu’il pourrait être plus du double.)
Afin d’être en mesure d’en tirer parti, les entreprises devraient envisager quatre étapes, indique le rapport. Les dirigeants doivent commencer par avoir une idée claire de la direction que prend le parcours de numérisation de leur organisation, car il n’est pas facile de passer à la mise en œuvre complète du métaverse industriel sans une base numérique mature. Ensuite, pour aller de l’avant, ils doivent évaluer quelles applications et utilisations déjà existantes sont les plus susceptibles d’apporter la plus grande valeur ajoutée. Au fur et à mesure qu’ils les développent, ils doivent adopter une « approche de test et d’apprentissage » agile et réactive et utiliser des projets pilotes relativement petits avec des délais de retour sur investissement courts. Par-dessus tout, ils doivent adopter un état d’esprit et une culture différents, qui accepteront l’idée de partager davantage de données que ce qui est traditionnellement partagé entre partenaires commerciaux. En effet, c’est en développant des écosystèmes de partenaires, où chaque partenaire bénéficie en termes de réponses clients plus rapides, d’expériences client plus fluides et de fonds de roulement réduit, qu’apparaissent les réels bénéfices du Metaverse Industriel.
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