IBM a officiellement lancé Maximo Application Suite (MAS) 9.2, une version majeure qui marque une étape décisive dans l’évolution de la gestion des actifs d’entreprise (Enterprise Asset Management – EAM). Plutôt que de considérer l’intelligence artificielle comme une simple couche supplémentaire, MAS 9.2 intègre l’IA directement au cœur des processus métier utilisés quotidiennement par les ingénieurs fiabilité, les responsables maintenance, les techniciens de terrain, les responsables HSE et les responsables des opérations.
L’idée directrice est à la fois simple et puissante : passer d’une IA qui fournit des informations à une IA qui agit. Dans MAS 9.2, Maximo Assistant évolue pour devenir un véritable coéquipier intelligent, contextuel et agentique, capable de comprendre, de planifier et d’exécuter des actions à travers les données et les processus métier, 24h/24, 7jr/7.
Une réalité opérationnelle qui rendait cette évolution indispensable
Les entreprises fortement dépendantes de leurs actifs sont aujourd’hui confrontées à plusieurs défis convergents :
- . Le coût des arrêts de production non planifiés a doublé depuis 2019, rendant les défaillances d’équipements économiquement inacceptables.
- . 56 % des organisations s’appuient encore sur une maintenance corrective (« run-to-failure ») ou une maintenance préventive basée uniquement sur le temps, principalement en raison des recommandations des constructeurs (OEM) et de contraintes budgétaires.
- . 92 % des connaissances critiques sont menacées de disparition en raison du départ des collaborateurs et des départs à la retraite, alors que la majorité des entreprises ne disposent pas de processus systématiques pour capitaliser sur cette expertise.
- . 85 % des opérateurs doivent composer avec des données fragmentées et de qualité insuffisante, ce qui conduit les équipes à consacrer près d’un tiers de leur temps de travail à rechercher les informations dont elles ont besoin.
Dans ce contexte, MAS 9.2 positionne l’intelligence artificielle non plus comme une technologie d’avenir, mais comme une nécessité opérationnelle : un ensemble concret d’outils permettant aux équipes d’accomplir davantage, plus rapidement et avec moins de ressources.
Les cinq piliers stratégiques de MAS 9.2
IBM a structuré la version 9.2 autour de cinq domaines de capacités complémentaires, chacun répondant à un enjeu opérationnel spécifique.
1- Automatiser le diagnostic et exploiter intelligemment les informations sur les actifs
Profils concernés : Ingénieurs fiabilité, responsables maintenance et gestionnaires d’actifs
La principale nouveauté est Condition Insight, un agent intelligent intégré au module Asset Performance Management (APM). Il analyse l’ensemble des données disponibles dans MAS concernant les actifs, notamment l’historique des interventions, les relevés de compteurs, les indicateurs de performance (KPI), les analyses FMEA ainsi que les alertes, afin de fournir en quelques secondes des analyses claires, contextualisées et directement exploitables. Aucune configuration manuelle ni compétence en data science n’est nécessaire.
Aux côtés de Condition Insight, Alert Insights transforme les alertes brutes en véritables recommandations de maintenance intelligentes. Lorsqu’une alerte est déclenchée, l’IA l’analyse dans son contexte en prenant en compte l’actif concerné, son emplacement, les alertes associées ainsi que l’historique des ordres de travail. Elle établit ensuite un diagnostic sur le mode de défaillance le plus probable et propose des actions correctives priorisées. Par exemple, lorsqu’une alerte de pression est émise sur une pompe centrifuge, Alert Insights est capable de déterminer si l’origine provient d’un blocage en aval, d’une soupape de décharge bloquée, d’une vitesse de pompe excessive ou d’une dérive du capteur, puis de recommander les inspections les plus adaptées conformément à la stratégie de fiabilité de l’équipement.
Les bénéfices métier de l’APM sont particulièrement convaincants : les organisations ayant adopté cette approche rapportent jusqu’à 75 % de réduction des arrêts planifiés, 50 % d’amélioration de la disponibilité des actifs et 35 % d’économies sur les budgets de maintenance. À lui seul, le fait d’éviter la défaillance d’un actif critique peut justifier l’investissement réalisé dans l’APM.
2- Intégrer l’intelligence artificielle dans les opérations de terrain
Profils concernés : Planificateurs, ordonnanceurs, répartiteurs, superviseurs et techniciens de terrain
La gestion des interventions terrain est passée d’une simple fonction de support à une priorité stratégique pour les directions générales. Avec MAS 9.2, IBM introduit une série d’améliorations couvrant la planification, l’ordonnancement, le dispatching, l’optimisation des ressources et l’exécution mobile, reflétant pleinement cette évolution.
Maximo Assistant sur Mobile apporte la recherche en langage naturel directement sur le terrain : les techniciens peuvent retrouver des ordres de travail ou consulter les informations d’un actif simplement en posant une question, sans devoir parcourir des menus complexes. De son côté, Maximo Visual Inspection (MVI) sur Mobile permet de réaliser des inspections photographiques assistées par IA afin de détecter automatiquement les défauts. Les modèles MVI étant exécutés localement sur le terminal mobile, cette fonctionnalité reste pleinement opérationnelle même en mode hors connexion.
Du côté de la planification, Maximo Optimizer prend désormais en compte la disponibilité des stocks lors de l’ordonnancement des interventions, garantissant que les techniciens sont affectés uniquement lorsque les outils et les pièces nécessaires sont disponibles, ce qui réduit les retards et améliore le taux de résolution dès la première intervention. Une nouvelle fonctionnalité conversationnelle d’analyse « What If » permet également aux planificateurs de simuler différents scénarios en langage naturel, par exemple : « À quoi ressemblerait le planning si j’ajoutais un technicien supplémentaire ? » ou « Donne la priorité à toutes les interventions critiques. » Cette approche rend les fonctions avancées d’optimisation accessibles sans expertise technique particulière.
3- Intégrer la sécurité et la conformité environnementale au cœur des opérations quotidiennes
Profils concernés : Responsables HSE, responsables des opérations, responsables développement durable et environnement
Avec MAS 9.2, Maximo Health, Safety & Environment (HSE) intègre pleinement les enjeux de sécurité et de conformité dans les activités opérationnelles quotidiennes, plutôt que de les traiter comme des processus indépendants. Cette version repose sur trois évolutions majeures.
- – Incident Intelligence utilise l’intelligence artificielle pour classer automatiquement les incidents selon leur type et leur catégorie dès leur déclaration, identifier les tendances entre incidents similaires et formuler des recommandations, aidant ainsi les organisations à détecter plus rapidement les schémas récurrents et à éviter que les événements ne dégénèrent en incidents plus graves.
- – Mobile Incident Reporter et Mobile Permit to Work permettent aux opérateurs terrain de déclarer des incidents, de demander des permis de travail et de réaliser directement depuis leurs appareils mobiles les inspections de sécurité, améliorant considérablement la qualité des données collectées ainsi que la rapidité de traitement.
- – L’intégration Emissions Envizi relie les capacités existantes de Maximo en matière de suivi des émissions, qu’il s’agisse des émissions fugitives liées aux incidents ou des émissions continues provenant des actifs et des installations, à l’API IBM Envizi, désormais capable de calculer en temps réel les équivalents CO₂ à partir du type d’émission et des quantités mesurées.
- – Le module Contractor Safety bénéficie désormais d’un espace dédié offrant une vision centralisée de la conformité des sous-traitants, des certifications requises, de leur historique d’incidents ainsi que du nombre total d’heures travaillées, donnant ainsi aux entreprises une visibilité complète sur les performances HSE de leurs prestataires.
Le contexte réglementaire renforce encore l’importance de ces évolutions : les organisations font face à une augmentation de 85 % de la complexité réglementaire au cours des trois dernières années, 78 % des investisseurs considèrent désormais le risque environnemental comme un critère déterminant dans leurs décisions, et en 2024, plus de 60 % des entreprises industrielles ont déclaré avoir subi des perturbations opérationnelles liées à des non-conformités en matière de santé, de sécurité ou d’environnement.
4- Transformer les documents en intelligence opérationnelle
Profils concernés : Responsables de l’immobilier, gestionnaires de baux et responsables des opérations
Avec MAS 9.2, Maximo Real Estate and Facilities (MREF) introduit comme fonctionnalité phare la Lease Abstraction assistée par l’intelligence artificielle. Grâce à la technologie Retrieval-Augmented Generation (RAG), le système extrait et classe automatiquement les clauses essentielles des contrats de location, les conditions contractuelles, les données financières ainsi que les échéances importantes. Cette automatisation réduit le temps de traitement d’un bail de 3 à 5 heures en moyenne à environ 7 minutes, tout en atteignant une précision de 95 à 98 % au niveau des champs extraits (et plus de 99 % après validation humaine).
Les bénéfices économiques sont particulièrement significatifs : les dépenses mondiales liées à l’analyse des contrats de location sont estimées entre 2 et 4 milliards de dollars par an, avec des taux d’erreur humaine compris entre 5 et 15 % à grande échelle, auxquels s’ajoutent des coûts de contrôle et d’audit représentant 20 à 40 % supplémentaires. L’automatisation par l’IA permet ainsi de réduire de 50 à 90 % les coûts liés à l’externalisation de cette activité.
5- Accélérer les opérations grâce à une IA agentique connectée à l’ensemble des systèmes
Profils concernés : Responsables IT, responsables OT, DSI (CIO) et directeurs des opérations
Ce cinquième pilier concerne l’infrastructure qui soutient l’ensemble des capacités d’intelligence artificielle de MAS. Avec la version 9.2, IBM introduit le Model Context Protocol (MCP) Server, présenté comme le « standard USB-C de la communication entre les systèmes d’intelligence artificielle ». Ce serveur permet aux entreprises d’intégrer leurs propres agents IA externes et de les connecter aux API de Maximo de manière sécurisée, gouvernée et fiable, sans devoir repenser les processus métiers existants.
Le fonctionnement du MCP Server repose sur une boucle en cinq étapes : collecte du contexte à partir des demandes utilisateur et de l’état du système, planification des actions nécessaires pour répondre à l’objectif demandé, sélection de l’outil ou de l’agent le plus approprié, exécution des actions grâce aux paramètres générés par les modèles de langage (LLM), puis observation du résultat afin de vérifier que l’objectif a bien été atteint. Les systèmes externes tels que Slack, Google, les plateformes tierces ainsi que plus de 15 000 serveurs MCP développés par la communauté peuvent interagir via ce protocole standardisé.
Trois modes de déploiement sont proposés pour le Maximo AI Service : Full SaaS (aucun achat supplémentaire requis, utilisation des AppPoints existants), Hybrid AI SaaS (AppPoints SaaS requis, sans nouvelle infrastructure) et Full Customer Managed (incluant une licence watsonx.ai dédiée exclusivement au service IA).
La vision agentique : passer de l’information à l’action
L’un des principaux messages portés par MAS 9.2 est le passage d’une IA passive, limitée aux tableaux de bord, alertes et recommandations, vers une IA active, composée d’agents capables de planifier, décider et exécuter des actions. D’ici 2028, IBM estime qu’un tiers des interactions avec les IA génératives feront intervenir des agents autonomes chargés de réaliser les tâches demandées. Maximo est ainsi positionné comme la plateforme qui accompagnera cette transformation dans les secteurs fortement dépendants de leurs actifs.
IBM recommande à ses clients une démarche progressive en quatre étapes : Value Assessment (identifier les cas d’usage à plus forte valeur grâce à des ateliers collaboratifs), Pilot & Validate (déployer un projet pilote, recueillir les retours et mesurer les résultats), Scale Strategically (étendre progressivement le déploiement à d’autres sites ou équipes en accompagnant le changement) puis Optimize Continuously (améliorer continuellement les cas d’usage et intégrer de nouvelles capacités d’IA afin de maximiser le retour sur investissement).
Ce que cela signifie pour les organisations
MAS 9.2 ne constitue pas une simple évolution fonctionnelle répondant à un cas d’usage isolé. Il s’agit d’une véritable évolution de plateforme qui fait progresser simultanément la gestion du cycle de vie des actifs pilotée par l’intelligence artificielle sur cinq dimensions majeures. Les entreprises utilisant déjà Maximo Manage peuvent activer progressivement c es nouvelles capacités, en commençant par Maximo Assistant ou Condition Insights, puis en étendant progressivement leur utilisation. Les AppPoints existants permettent souvent d’accéder à ces fonctionnalités sans investissement supplémentaire en infrastructure.
Concrètement, les organisations n’ont plus à choisir entre maintenir leurs opérations actuelles et préparer leur transformation numérique. MAS 9.2 a été conçu pour générer de la valeur à chaque étape de ce parcours, depuis le premier ordre de travail assisté par l’intelligence artificielle jusqu’à une exécution de la maintenance entièrement autonome, déclenchée en fonction de l’état réel des actifs et déployée à l’échelle de l’entreprise.
Perspectives
La feuille de route d’IBM pour l’intelligence artificielle appliquée à l’Asset Lifecycle Management prévoit notamment le développement d’interfaces en langage naturel pour les données immobilières, l’optimisation des portefeuilles immobiliers pilotée par l’IA, l’évaluation mobile de l’état des bâtiments ainsi que l’extension continue de l’écosystème MCP. Cette stratégie montre que MAS 9.2 constitue une étape majeure d’une transformation plus ambitieuse, dans laquelle l’intelligence artificielle ne se contente plus d’assister les décisions individuelles mais orchestre l’ensemble des processus opérationnels, quels que soient les actifs, les secteurs d’activité ou les systèmes concernés.
À mesure que les techniciens les plus expérimentés partent à la retraite et que la complexité opérationnelle continue de croître, les organisations qui intégreront dès aujourd’hui l’intelligence artificielle au cœur de leurs processus de gestion des actifs seront les mieux préparées pour garantir leur fiabilité, leur sécurité et leur performance dans les années à venir.
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