Une chaîne de montage électronique.
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Parlez aux personnes qui fabriquent les appareils préférés du monde - des smartphones aux souris sans fil - et elles vous diront que la véritable révolution qui se produit actuellement dans la fabrication électronique concerne les relations, et non la technologie. L'IA change les informations que les marques exigent de leurs partenaires de fabrication, des informations qui pourraient donner aux marques de puissants arguments pour exercer une pression à la baisse sur les coûts des fabricants. La technologie peut apporter des avantages considérables aux deux parties et oblige les dirigeants à repenser la nature des partenariats de fabrication à l'ère de l'IA.
La relation entre les marques et leurs partenaires de fabrication
La plupart des marques d'électronique passent des contrats avec des partenaires de fabrication pour soutenir la production de leurs appareils - certaines obtiennent même un soutien en ingénierie. La fabrication électronique est considérée comme une marchandise, avec des marges relativement faibles. Andrew Scheuermann, PDG de Arch Systems, qui fournit des logiciels aux fabricants d'électronique, note : "Les marges peuvent être aussi basses que deux pour cent. Si les [usines] devaient partager l'ensemble des données [de production] carte blanche, cela pourrait être utilisé pour réduire les coûts - et c'est existentiel pour leur activité."
De nombreux contrats sont négociés sur la base d'un modèle "coûts plus", qui reflète les coûts réels de production d'un appareil. Cela crée une incitation à ne pas partager des informations qui pourraient révéler des économies de coûts cachées, qu'une marque pourrait vouloir renégocier. D'autres incitations sont également mal alignées - une marque veut offrir la meilleure expérience client possible, tandis que le fabricant veut maximiser ses marges sans déclencher de retours.
L'entreprise de Scheuermann, Arch Systems, est utilisée par des usines électroniques de premier rang dans le monde entier - notamment Flex, Jabil, Plexus et Sanmina - pour fournir aux marques et aux équipes d'usine une visibilité en temps réel sur la production. Pour de nombreux fabricants, le partage de ce type de données avec leurs clients les met mal à l'aise. Scheuermann explique : "Ils pensent, je fais du bon travail, mais si je partage cet ensemble de données, vous pourriez relever une ou deux choses qui ne donnent pas une image complète - et l'utiliser pour négocier contre moi. Il peut y avoir des craintes de responsabilité ou de rappels. Cela rend les gens prudents."
Des fabricants aux partenaires de fabrication
L'IA est un catalyseur pour changer ces relations. Les marques d'électronique ont investi dans la construction de grands référentiels de leurs données de conception, de processus de fabrication et de retours, dans le but d'identifier des opportunités pour construire de meilleurs produits pour leurs clients. Une part importante de ces données repose sur des partenaires de fabrication qui doivent être plus transparents dans le partage de toutes leurs données, plutôt que de fournir des rapports pour des requêtes individuelles.
Martin Hess Pedersen, un dirigeant chevronné du matériel qui dirige maintenant la qualité mondiale et la fabrication chez Logitech, a été à l'avant-garde de ce changement. Sa carrière de 20 ans a couvert trois cultures de fabrication très différentes : la précision de Nokia, la discipline des processus de Microsoft et l'échelle de Foxconn. Avoir siégé des deux côtés de la table entre les marques et les fabricants lui donne une perspective unique.
Chez Nokia, Pedersen dit, "nous fabriquions cinq millions de téléphones par mois à partir d'une seule usine [appartenant à Nokia]," ce qui était exceptionnel à l'époque. La culture axée sur les données de Nokia a fait de la transparence un avantage concurrentiel. "Quand vous possédez à la fois le processus et les données," se souvient-il, "la confiance est la norme."
Mais ce modèle a changé à mesure que de plus en plus de marques d'électronique se sont tournées vers la fabrication sous contrat au début des années 2000. Lorsqu'il a travaillé plus tard chez Foxconn, Pedersen a vu comment les données pouvaient également devenir une source de friction. "Quand les marges sont étroites, la peur [de partager trop] est naturelle," explique-t-il. "Les fournisseurs craignent que la transparence totale ne signifie perdre leur influence."
Pedersen estime que la réponse réside dans la réécriture des termes de la relation - au lieu de se concentrer uniquement sur le coût-plus ou sur qui peut offrir l'offre la moins chère. Il partage : "Lorsque les deux parties partagent la responsabilité des résultats, les données deviennent un moteur d'amélioration." Chez Logitech, Pedersen a institutionnalisé cette mentalité. "Nous n'avons pas de fournisseurs," dit-il. "Nous avons des partenaires. Nous grandissons ensemble et apprenons ensemble."
Les contrats de l'entreprise partagent explicitement les risques. Cette structure juridique renforce la confiance culturelle : les ingénieurs des deux côtés peuvent partager des données réelles - bonnes ou mauvaises - sans crainte. La transparence n'est pas seulement attendue des usines - elle est réciproque. Les partenaires de Logitech voient des tableaux de bord de performance anonymisés, des données sur le sentiment des consommateurs et même des feuilles de route d'innovation précoce. "Ils veulent connaître la satisfaction du consommateur, les évaluations par étoiles, les taux de retour, les avis," dit Pedersen. "C'est aussi leur réussite."
Cela crée une puissante boucle de rétroaction : les usines apprennent du terrain, et les marques apprennent de l'atelier.
Les résultats de l'IA dans la fabrication entraînent des changements d'approche
La vision de Scheuermann pour l'utilisation de l'IA dans la supervision de la fabrication aborde de front cette tension entre la peur de partager et l'amélioration des performances. "Il peut y avoir cette capacité pour les marques et les [fabricants] de travailler ensemble où vous utilisez de l'IA plutôt que seulement des humains pour calculer une tâche," explique Scheuermann. "[Les usines] pourraient donner les données à cette IA pour résoudre un problème de qualité - et ensuite les données disparaissent. Presque comme votre message Snapchat qui disparaît." C'est un changement petit mais profond : les données peuvent être utilisées en collaboration sans menacer les marges ou la propriété intellectuelle.
La vision de Pedersen pour l'IA est différente - il croit que la prochaine vague d'excellence en fabrication viendra du mélange des données des consommateurs avec les données d'usine - créant ce que Pedersen appelle "la qualité en boucle fermée."
"L'IA nous aide déjà à explorer les transcriptions d'appels, les journaux de réparation et les registres de fabrication pour trouver les causes profondes," dit-il. "Vous pouvez arriver à une hypothèse correcte à 80 ou 90 pour cent en quelques minutes. C'est révolutionnaire."
Les implications s'étendent bien au-delà de la chaîne de production. Lorsque les marques et leurs partenaires de fabrication collaborent plus efficacement, les nouveaux produits sont lancés plus rapidement, la qualité s'améliore et la satisfaction des consommateurs augmente. Les appareils mêmes que les gens tiennent dans leurs mains deviennent la preuve des partenariats invisibles qui les ont produits.
Comme le dit Scheuermann, "Je n'ai jamais vu un [fabricant] de premier plan dire non quand l'analyse de rentabilité est claire." On peut en dire autant de l'avenir lui-même : lorsque la valeur de la collaboration est indéniable, l'hésitation à partager s'estompe.
Source: https://www.forbes.com/sites/annashedletsky/2025/12/03/data-transparency-in-the-ai-age/
