IFS renforce sa stratégie d’IA sectorielle en intégrant le modèle Claude d’Anthropic dans une nouvelle solution nommée Resolve. Conçue pour les opérateurs industriels de terrain, cette offre entend structurer une intelligence artificielle adaptée aux standards, aux données et aux contraintes spécifiques de secteurs à forte intensité opérationnelle.
Dévoilée comme une avancée majeure par IFS, la solution « Resolve » s’appuie sur les modèles de langage Claude pour détecter des pannes, corréler des données visuelles et provenant de capteurs, et proposer des actions de maintenance contextualisées. La promesse repose sur une IA générative entraînée sur des cas industriels précis, capable d’opérer en milieu dégradé ou à connectivité limitée.
Un cas d’usage cité par l’éditeur concerne une distillerie écossaise ayant réduit de 38 % la part de maintenance imprévue, grâce à une analyse conjointe d’images, de son, de température et de pression. Selon IFS, cette approche permettrait d’anticiper les dysfonctionnements avant qu’ils n’occasionnent des interruptions de production ou des risques pour les opérateurs. L’interface, accessible aux techniciens sans expertise numérique poussée, fait partie intégrante de la plateforme IFS.ai.
Vers une normalisation des standards IA pour l’industrie
Ce partenariat illustre la convergence progressive entre les logiciels d’entreprise, les infrastructures techniques et les modèles d’IA, dans une logique de standardisation des pratiques et d’interopérabilité des données. IFS inscrit ainsi ses solutions dans un écosystème où l’IA ne constitue plus un module séparé mais un socle transversal de traitement et d’aide à la décision.
La stratégie s’appuie sur les spécificités métiers de secteurs comme l’énergie, la défense, l’aérospatial ou la construction, où l’intégration de l’IA nécessite un alignement sur des référentiels métier, des cycles de vie des actifs longs, et des régulations strictes. L’enjeu est de proposer une IA « prête à l’emploi industriel », opérant directement dans les environnements IFS existants, plutôt qu’une solution à entraîner ou adapter manuellement.
Une dynamique de la transition des systèmes hérités...
Cette évolution s’inscrit dans la tendance plus large que nous avons documentée dans nos précédents articles sur IFS : une transformation progressive des ERP vers des plateformes hybrides intégrant analyse, inférence et automatisation. La bascule n’est pas uniquement technologique ; elle traduit une volonté d’harmoniser les chaînes de décision entre métiers, infrastructures et supervision industrielle.
Dans un marché où les fournisseurs historiques comme SAP, Siemens ou Schneider Electric renforcent leur intégration verticale, IFS mise sur la spécialisation et la compacité pour offrir une alternative crédible aux grandes plateformes généralistes. Cette stratégie est portée par une demande croissante de solutions localement opérables, compatibles avec les normes souveraines, et centrées sur l’efficacité des opérations critiques.
… avec des promesses de retour sur investissement
Au-delà de la dimension technologique, IFS revendique des bénéfices économiques mesurables. Selon ses estimations, Resolve permettrait à certains clients de réduire les pertes opérationnelles de 40 %, tout en diminuant le recours à des interventions d’urgence ou des réparations lourdes. Les économies anticipées dépasseraient 8 millions de livres sterling par an dans certains cas documentés.
Ces projections répondent à une attente forte des industriels, souvent échaudés par des expérimentations IA sans débouchés concrets. L’argumentaire commercial d’IFS repose donc sur une IA « native métier », immédiatement intégrée aux processus existants, et susceptible d’être déployée sans refonte globale des systèmes en place.
Un jalon dans la redéfinition des architectures industrielles intelligentes
En intégrant un modèle comme Claude dans une architecture de terrain, IFS participe à la recomposition en cours des environnements industriels, moins centrés sur les fonctions d’ERP historiques, davantage tournés vers la gouvernance temps réel des actifs, l’exploitation des données en périphérie, et l’orchestration de décisions automatisées à partir d’une couche d’intelligence contextuelle.
La collaboration avec Anthropic illustre une logique désormais partagée dans l’écosystème industriel, car les solutions ne se vendent plus seules, elles s’articulent en partenariat avec les fournisseurs de modèles, d’infrastructures et de services d’ingénierie. C’est dans ce mouvement de convergence que se dessinent les standards futurs d’une IA industrielle soutenable, interopérable et exploitable à grande échelle.
