Souvent présentée comme la clé d’une industrie sans panne, la maintenance prédictive nourrit bien des espoirs, et quelques illusions. Pour Laurent Cretot, Directeur Commercial et Marketing chez Siveco Group, sa valeur réelle réside moins dans la promesse technologique que dans la capacité à raisonner, hiérarchiser et choisir. Entre données, IoT et bon sens, il plaide pour une approche pragmatique : faire de la maintenance prédictive un levier de performance globale, et non un gadget numérique.
Présentée comme un Graal technologique capable d’éliminer les pannes, la maintenance prédictive suscite beaucoup d’attentes. Mais sur le terrain, la réalité est plus nuancée. Anticiper ne signifie pas tout prévoir, et digitaliser ne dispense pas de choisir. Pour en faire un levier de performance réel, encore faut-il savoir où la maintenance prédictive est utile, comment l’alimenter, et comment l’appliquer avec discernement.
La maintenance corrective ne disparaîtra pas
Dans de nombreux discours sur la transformation numérique dans l’industrie, la maintenance corrective est présentée comme une anomalie dont il faut se débarrasser. Cette vision, aussi séduisante soit-elle, ignore une réalité fondamentale : toutes les pannes ne se valent pas, et toutes ne méritent pas d’être évitées. Une ampoule en fin de vie, par exemple, n’appelle pas la même stratégie qu’une pompe critique sur une chaîne de production. Éliminer totalement la maintenance corrective reviendrait alors à investir massivement dans la prévention de pannes mineures, au risque de gaspiller du temps, de l’argent, de l’énergie et des ressources humaines précieuses.
Le bon équilibre ne repose pas sur l’élimination du risque, mais sur la capacité à arbitrer, à hiérarchiser, à choisir les pannes qui doivent être anticipées, et celles qui tolèrent une réparation. La maintenance corrective garde sa raison d’être, à condition d’être ciblée et non subie.
Pas de technologie sans bon sens
Dans une stratégie de maintenance prédictive, tout commence par la donnée, qui est la base même des modèles et des analyses. Toutefois, le déploiement des capteurs IoT n’a de sens que s’il est guidé par des objectifs clairs. Trop souvent, les projets IoT se concentrent sur des mesures simples à collecter (température, vibrations…) et négligent des données pourtant essentielles, telles que les impacts physiques ou les données environnementales, qui ont un effet important sur les risques réels.
L’objectif n’est pas de déployer des capteurs pour le plaisir de collecter de la donnée. Il faut d’abord se poser les bonnes questions : à quelle précision la donnée doit-elle être recueillie ? Quels éléments spécifiques doivent être mesurés pour répondre aux enjeux métiers ? C’est en réfléchissant à ces questions que l’IoT devient un véritable outil d’aide à la décision, et non une couche technologique superflue.
Penser maintenance intelligente
Une fois les priorités posées, la mise en œuvre de la maintenance prédictive repose sur l’application des bons outils, et surtout, sur le choix des bons partenaires. Le déploiement de capteurs ne suffit pas, il faut les intégrer intelligemment dans un processus global.
C’est là que les démarches par POC et l’implication des équipes prennent tout leur sens. En testant des cas d’usage à petite échelle, les entreprises peuvent valider rapidement les solutions les plus efficaces, impliquer les équipes dans le processus, et ajuster les outils avant de les déployer à grande échelle.
En parallèle, le choix des bons partenaires est essentiel à la réussite du projet. La mise en œuvre d’une politique de maintenance prédictive implique de nombreux aspects : gestion des capteurs, sécurité des données, transmission et analyse des informations, définition des règles métiers… Autant de sujets nécessitant des experts spécialisés pour garantir une intégration fluide et une mise en œuvre réussie.
Le risque, si ces aspects sont mal gérés, est de voir des projets stagner ou échouer, car les acteurs ne parlent pas le même langage et les problématiques se multiplient. Choisir des partenaires capables de gérer l’ensemble du projet, du déploiement à l’analyse des résultats, est donc stratégique.
Ainsi pensée, la maintenance prédictive devient un levier global de performance : réduction des risques, amélioration de l’efficacité énergétique, optimisation des conditions de travail et, à terme, un meilleur environnement pour les équipes. Ces bénéfices, souvent invisibles au premier abord, doivent être pleinement intégrés dans les stratégies industrielles.
La maintenance prédictive ne doit plus être une promesse technologique, mais un levier concret, intégré à une stratégie industrielle adaptée à la réalité du terrain. C’est dans cette lucidité opérationnelle que réside sa véritable puissance.
