Si l’IA générative n’a que trois ans, des entreprises utilisent l’IA depuis plus de quarante ans. C’est le cas de Lectra, société à l’origine de solutions SaaS pour l’habillement. Daniel Harari, son président-directeur général, explique ce positionnement pionnier dans la smart industrie, qui repose sur l’intégration de l’IA aux décisions de production.
Daniel Harari (Lectra) : "Nous avons commencé à utiliser l'IA il y a quarante ans"
Décideurs. À ses débuts, Lectra proposait un logiciel dans la production de vêtements. Pouvez-vous nous en dire plus sur votre évolution ?
Daniel Harari. Grâce à l’IA, mais aussi au cloud, à l’IoT et au big data, notre activité s’est diversifiée vers des équipements de découpe de plus en plus précis. Aujourd’hui, nous intervenons sur trois marchés : la mode, toujours, mais aussi l’automobile et l’ameublement. Notre présence s’étend à près de 100 pays. En plus d’une compétence SaaS, Lectra revendique une vraie compétence industrielle.
Comme l’IA progresse-t-elle au sein de Lectra ?
Nous avons commencé à l’utiliser pour développer nos logiciels il y a quarante ans. Aujourd’hui, à peu près 20 % de nos codes sont générés automatiquement ou de façon fortement assistée par l’IA. Nous pensons que ce pourcentage pourrait atteindre 80 à 90 % d’ici trois ans. L’IA intégrée à nos offres SaaS correspond à 100 millions d’euros d’ARR [Revenu récurrent annuel, ndlr]. Un seuil de revenu équivalent, voire supérieur, à celui de notre activité industrielle. L’IA générative a eu un impact plus modéré sur nos offres. En revanche, l’IA agentique, développée depuis maintenant environ trois ans, constitue la plus grande évolution pour nos clients.
Dès 2015, Lectra a cherché à se positionner en tant que pionniers de l’industrie 4.0. Quel constat a motivé ce changement ?
Même avec d’excellents outils digitaux, trop de logiciels désynchronisés sont utilisés tout au long de la chaîne de production. Un donneur d’ordres peut avoir des milliers de sous-traitants, et chacun d’entre eux se comporte différemment. Au sein des entreprises, il n’y a pas assez d’experts pour prendre toutes les décisions qui permettront d’optimiser le cycle de création et de production. Et c’est d’autant plus délicat en temps réel. Sur près de dix ans, nous avons élaboré une plateforme SaaS, Valia, qui déploie des agents déterministes pour soutenir les décisions industrielles. En amont, l’entreprise identifie les décisions critiques qui continueront d’incomber aux experts internes. Le reste des décisions sont prises
"Nos outils d’IA "screenent" les sites de e-commerce des différents vendeurs. Ils comparent les positions des produits et les promotions des concurrents"
Si l’IA générative n’a que trois ans, des entreprises utilisent l’IA depuis plus de quarante ans. C’est le cas de Lectra, société à l’origine de solutions SaaS pour l’habillement. Daniel Harari, son président-directeur général, explique ce positionnement pionnier dans la smart industrie, qui repose sur l’intégration de l’IA aux décisions de production. en temps réel par l’IA, depuis la prise de commandes auprès des consommateurs jusqu’à la production. À ce jour, 700 entreprises utilisent un morceau de Valia à un endroit de leur production, et plus de 70 entreprises ont déployé la plateforme sur la totalité de leur chaîne.
En plus de l’utilisation de jumeaux numériques, qui réduit le gaspillage de matière, quel cas d’usage a été le plus transformatif ?
Dans la mode, on lance un produit, mais on ne sait jamais comment il va marcher, quelle taille va se vendre le mieux, ni pourquoi. Nos outils d’IA "screenent" les sites de e-commerce des différents vendeurs. Ils comparent les positions des produits et les promotions des concurrents. En réponse, ils poussent en première page des sites clients, voire proposent de remettre en production les produits les plus demandés. Cela, combiné à des décisions de production assistées par IA, permet de réduire les invendus et donc la pollution occasionnée par le secteur de la mode.
Propos recueillis par Alexandra Bui
