Elle est présente dans un nombre toujours croissant d’applications et de secteurs mais l’on ne s’en aperçoit que rarement. La maintenance prédictive regroupe différents processus qui permettent de surveiller des machines et équipements afin de pouvoir détecter d’éventuelles anomalies dans leur fonctionnement et intervenir à temps. Objectif visé: réduire les coûts d’entretien, anticiper et empêcher la survenance de pannes et, si possible, parvenir à prolonger la durée de fonctionnement de différents appareils ou équipements utilisés dans des secteurs variés tels que l’industrie, l’énergie, les transports mais aussi la logistique ou la santé.

Historiquement, la maintenance prédictive est l’une des différentes formes d’utilisation de l’Internet des objets (Internet of Things ou «IoT» en anglais), à côté d’autres applications telles que l’automatisation dans la production, la domotique, la ville intelligente ou encore les véhicules connectés. Pour les spécialistes, elle se différencie non seulement de la maintenance corrective, l’approche classique qui consiste à réparer des pièces ou équipements lorsqu’un défaut a été constaté, mais aussi de la maintenance préventive. Si cette dernière vise aussi à anticiper les défauts ou les pannes d’une machine ou d’un équipement, elle repose néanmoins sur une planification précise d’un certain nombre de contrôles effectués à intervalle régulier, avec à la clé des coûts potentiellement inutiles si les équipements ne présentent aucun défaut. 

En comparaison, la maintenance prédictive permet aussi d’anticiper la survenance de certaines pannes sur la base des différents signaux collectés en temps réel par des capteurs puis analysés par des systèmes informatiques - en revanche, elle ne nécessite pas de contrôles planifiés d’avance, ce qui permet de réduire les coûts d’entretien, tout en garantissant un haut degré de fiabilité des équipements.

Avec l’essor de l’Internet des objets au cours de la dernière décennie, les attentes au sujet des économies de coûts pouvant être obtenues grâce à la maintenance prédictive sont constamment revues à la hausse. Il y a trois ans, une étude publiée par le cabinet de conseil McKinsey estimait ainsi que la maintenance prédictive permettra aux entreprises d’économiser plus de 600 milliards de dollars d’ici à 2025. Cela à la fois grâce à la diminution des coûts de maintenance, à la réduction des pannes ainsi qu’en raison de l’augmentation de la durée de vie des machines et des équipements existants.

Sur le plan mondial, le marché de la maintenance préventive devrait se chiffre à plus de 23 milliards de dollars en 2026, comparé à 2,8 milliards en 2018, prévoit une étude de la société d’analyse Allied Market Research. Rien qu’en Suisse, les dépenses et investissements consacrées à l’Internet des objets (IoT), considéré dans son ensemble, étaient estimés à 951 millions de francs pour la seule année 2018, selon une étude réalisée par la société de conseil MSM Research pour le compte de Swisscom.

Les estimations des investissements consacrés à la maintenance prédictive varient toutefois aussi largement en fonction de sa définition. Au sens étroit, on tient compte avant tout des capteurs installés pour mesurer divers éléments, tels que la température, la vitesse de fonctionnement des machines, ainsi que des systèmes de collecte des données qui doivent être mis en place. Au sens plus large, il faut aussi inclure les investissements dans les outils servant à l’analyse de ces données et au personnel nécessaire. Pour analyser et interpréter les immenses quantités de données collectées, la maintenance prédictive recourt toujours plus à des algorithmes issus de l’apprentissage automatique («machine learning») afin de pouvoir anticiper le plus précisément possible le moment de la survenance d’éventuelles pannes ou le remplacement de certains équipements.

Par secteurs, la production manufacturière, l’énergie et les services aux collectivités ainsi l’aérospatial sont traditionnellement les domaines d’activité qui ont le plus investi dans les outils de maintenance prédictive. C’était le cas en 2018 et cela continuera de l’être en 2026, prévoit Allied Market Research. Selon la société de conseil, le secteur de la santé est néanmoins celui qui croîtra le plus fortement au cours des prochaines années du fait que la maintenance prédictive sera toujours plus demandée pour surveiller les appareils utilisés dans le domaine biomédical, alors que les hôpitaux cherchent à optimiser la gestion de leurs capacités sur le plan opérationnel et à réduire leurs coûts.

Du côté des prestataires, les géants de la tech et les grands groupes industriels dominent le marché de la maintenance prédictive. Dans l’ordre, ce sont IBM, SAP, Siemens, Microsoft et GE qui occupent le haut du tableau. S’y ajoute quelques grands groupes purement industriels comme Bosch ou ABB qui figurent parmi les dix principaux acteurs de ce secteur, relève la société IoT Analytics. A noter aussi la présence de plus petits acteurs spécialisés, à l’exemple de la société active dans l’internet des objets C3 IoT ou de l’éditeur de logiciels industriels basés sur l’intelligence artificielle Uptake, qui se sont fortement développés dans ce domaine.

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