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Data & Analytics

Automatiser l’acquisition et le traitement des données industrielles

Yacine Allam
October 9, 2025

L’automatisation de l’acquisition et du traitement des données industrielles s’impose comme un levier stratégique pour les PME et ETI souhaitant gagner en compétitivité et performance. À l’ère de l’industrie connectée, la donnée représente un atout majeur, capable de transformer la gestion opérationnelle et la prise de décision. Pourtant, de nombreux défis persistent : volume croissant des données, hétérogénéité des sources, sécurité et qualité des informations. Pour aller plus loin sur la gestion des risques et obligations, consultez notre article dédié à la sécurité et gouvernance des données pour PME et ETI.

Dans ce contexte, les entreprises industrielles doivent s’appuyer sur des méthodes et technologies éprouvées afin d’automatiser la collecte et le traitement de leurs données. Ce processus, lorsqu’il est bien pensé, permet de réduire les coûts, d’optimiser la production et d’améliorer la traçabilité. Découvrons quelles solutions s’offrent aujourd’hui aux PME et ETI pour automatiser efficacement ces étapes clés.

Les enjeux de l’automatisation des données industrielles

Automatiser l’acquisition et le traitement des données industrielles répond à plusieurs objectifs fondamentaux :

  • Augmenter la productivité des équipes et des machines
  • Améliorer la qualité produit et la traçabilité
  • Anticiper les pannes grâce à la maintenance prédictive
  • Réduire les coûts énergétiques et les temps d’arrêt
  • Faciliter la prise de décision grâce à des informations fiables

Pour tirer tous les bénéfices de la digitalisation, il est essentiel de définir en amont les objectifs business, puis de sélectionner les technologies adaptées aux contraintes du terrain. La structuration des flux de données et la mise en place d’une architecture data adaptée sont également des prérequis majeurs pour garantir la performance et la pérennité du système.

Méthodes d’acquisition automatisée des données en industrie

L’automatisation de la collecte des données industrielles repose sur plusieurs méthodes éprouvées :

Capteurs et objets IoT

Les capteurs connectés et objets IoT sont devenus incontournables pour remonter des données en temps réel depuis les machines, lignes de production ou infrastructures. Ils permettent de :

  • Mesurer des paramètres physiques (température, pression, vibrations, consommation…)
  • Surveiller et piloter les équipements à distance
  • Transmettre les données via des réseaux radio industriels (LoRaWAN, Sigfox, NB-IoT)

Systèmes SCADA et supervision

Les systèmes SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) assurent la supervision et le contrôle à distance des équipements industriels. Ils centralisent les données issues des capteurs et automates, et offrent :

  • Une visualisation temps réel des process
  • L’analyse des historiques pour anticiper les anomalies
  • L’intégration avec des outils de gestion (ERP, GMAO)

Pour comprendre comment ces systèmes s’intègrent dans une stratégie globale, découvrez les bases du data engineering pour PME et ETI.

Modules et cartes d’acquisition (DAQ)

Les modules d’entrées/sorties déportées et cartes DAQ (Data Acquisition) sont utilisés pour interfacer les équipements industriels avec les systèmes informatiques. Ils garantissent :

  • Une collecte fiable même en environnement difficile
  • La transmission des données vers les serveurs ou plateformes cloud
  • Une intégration simple et évolutive

Automatisation logicielle et RPA

La Robotic Process Automation (RPA) permet d’automatiser des tâches répétitives comme la saisie et l’extraction de données, notamment sur des systèmes anciens ou non interconnectés. Elle peut :

  • Imiter les actions humaines pour capter des données
  • Faciliter la migration d’informations entre différents logiciels

Technologies et plateformes pour le traitement automatisé

Une fois les données collectées, leur traitement automatisé est indispensable pour en extraire de la valeur. Plusieurs technologies sont à privilégier :

Outils ETL et plateformes cloud

Les solutions ETL (Extract, Transform, Load) automatisent l’extraction, la transformation et le chargement des données vers des entrepôts ou data lakes. Elles assurent :

  • La centralisation des sources hétérogènes
  • Le nettoyage et l’aggrégation des données
  • Une intégration facilitée avec les outils d’analyse

Pour approfondir ce sujet et découvrir les étapes d’implémentation, consultez notre guide sur pourquoi et comment mettre en place un data lake dans une PME.

Solutions dédiées à l’industrie

Des plateformes telles que zenon ou AVEVA System Platform couvrent l’ensemble du cycle de vie des données industrielles. Elles se distinguent par :

  • Des connecteurs pour plus de 300 équipements industriels
  • Des algorithmes de traitement et de contextualisation
  • Un stockage sécurisé et performant
  • Des tableaux de bord personnalisés pour chaque métier

Intégration avec les systèmes d’information

L’interfaçage avec les systèmes existants (ERP, GMAO, MES) est essentiel pour valoriser les données. Les plateformes modernes proposent :

  • Des APIs pour automatiser les échanges
  • La synchronisation en temps réel des informations
  • Un accès sécurisé aux données pour tous les acteurs

Pour réussir cette intégration et garantir l’évolutivité, il est recommandé d’opter pour une solution cloud data adaptée aux PME et ETI.

Bonnes pratiques pour une automatisation réussie

La réussite d’un projet d’automatisation des données industrielles repose sur plusieurs facteurs clés :

  • Définition claire des objectifs business à atteindre
  • Choix de technologies ouvertes et évolutives (standards OPC UA, connecteurs universels)
  • Conduite du changement auprès des équipes opérationnelles
  • Formation continue pour l’appropriation des nouveaux outils
  • Pilotage et supervision régulière des processus automatisés

Impliquer les collaborateurs dès le démarrage du projet et communiquer sur les bénéfices concrets (productivité, qualité, sécurité) permet de lever les freins et d’assurer la pérennité de la démarche.

Cas d’usage et retours d’expérience

Dans la pratique, de nombreuses PME et ETI ont déjà franchi le cap de l’automatisation des données. Quelques exemples illustrent les bénéfices obtenus :

  • Suivi de la production en temps réel : installation de capteurs IoT et visualisation dynamique des indicateurs clés
  • Maintenance prédictive : analyse automatisée des données machines pour anticiper les pannes et optimiser les interventions
  • Amélioration de la qualité produit : collecte et traitement des données de contrôle pour détecter les écarts et ajuster les process
  • Réduction des coûts énergétiques : monitoring continu des consommations et identification des sources d’inefficacité

Ces retours démontrent que l’automatisation des données industrielles constitue un réel avantage compétitif, en permettant aux entreprises de piloter leur activité avec agilité et d’innover plus rapidement.

Conclusion

Automatiser l’acquisition et le traitement des données industrielles est devenu essentiel pour les PME et ETI souhaitant tirer parti de l’industrie 4.0. Grâce à des capteurs connectés, des systèmes SCADA, des modules DAQ et des plateformes avancées, il est désormais possible de collecter, traiter et valoriser les données en continu. L’adoption de ces technologies, accompagnée d’une conduite du changement adaptée, ouvre la voie à une gestion plus intelligente de la production, à une amélioration continue de la qualité et à une compétitivité renforcée sur le marché industriel. Pour aller plus loin sur la transformation digitale, découvrez comment le cloud data peut accélérer votre transition.

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