ENEOS Materials déploie ChatGPT Enterprise dans son industrie

Créée en 2022, ENEOS Materials est l’entité centrale du groupe ENEOS, consacrée aux activités en lien avec les matériaux. L’entreprise développe, fabrique et vend une large gamme de produits : caoutchouc pour pneus automobiles et balles de golf, produits en caoutchouc à destination des industriels, liant pour batteries lithium-ion et matériaux avancés de nouvelle génération.

Face aux pénuries de main-d’œuvre et à la hausse des coûts, et afin d’utiliser l’IA de manière sécurisée avec des données internes, ENEOS Materials a été l’une des premières entreprises au Japon à adopter ChatGPT Enterprise, avant de l’étendre à l’ensemble des employés.

L’impact de son adoption se reflète dans les résultats suivants :

• 80 % des employés ont déclaré que leurs processus s’étaient grandement améliorés lors de la phase d’essai
• Le service RH a réduit son temps consacré à l’agrégation de données et à l’analyse de 90 %
• Grâce aux fonctionnalités de recherche approfondie de ChatGPT, les enquêtes sont passées de plusieurs mois à quelques minutes

Lors de la mise en œuvre de ChatGPT Enterprise, OpenAI a travaillé en partenariat avec une équipe interdisciplinaire, ce qui a permis de découvrir des cas d’utilisation à fort impact dans différents services.

Au Japon, l’industrie manufacturière fait face à des défis tels que la pénurie de main-d’œuvre due à la baisse du taux de natalité et au vieillissement de la population, ainsi qu’à la hausse des coûts des matières premières et de l’énergie. Ce contexte n’épargne pas ENEOS Materials. Yoshirou Sakura, responsable du service de la technologie de production, souligne : « Il est essentiel que nous ayons recours à des outils numériques pour booster notre productivité, car notre main-d’œuvre se réduit. Pour rester compétitifs, nous devons donc améliorer notre efficacité et élargir les missions du personnel. »

Pour résoudre cette équation, ENEOS Materials s’est tournée vers ChatGPT Enterprise. Une équipe interdisciplinaire de volontaire s’est donné pour objectif « de maîtriser d’abord la technologie, puis d’explorer son potentiel dans l’industrie manufacturière », ce qui a conduit à son adoption. Taku Ichibayashi, responsable du département recherche et développement, explique : « Pour maximiser nos résultats grâce à l’IA, il était essentiel de garantir un environnement sécurisé pour le traitement des données propriétaires. » ChatGPT Enterprise respectait nos exigences internes en matière de cybersécurité et proposait la précision dont nous avions besoin. »

Depuis l’adoption de ChatGPT Enterprise, ENEOS Materials a connu une adoption rapide, créant plus de 1 000 GPT personnalisés. Dans l’entreprise, plus de 90 % des employés utilisent ChatGPT au moins une fois par semaine, et plus de 80 % d’entre eux ont rapporté une nette amélioration de l’efficacité dans leur travail. Dans cette dynamique, ENEOS Materials a déployé ChatGPT Enterprise à l’échelle de l’organisation, où il est devenu un levier clé pour créer de la valeur. « ChatGPT est devenu un partenaire pour chacun de nos employés », déclare Sakura.

« La recherche approfondie nous permet de surmonter les barrières linguistiques », explique Kenichi Sakemi, du pôle de développement des processus et ingénierie chez ENEOS Materials, qui exploite une usine en Hongrie. « Ce qui prenait autrefois des mois, à parcourir des sources hongroises au peigne fin, ne prend plus que quelques dizaines de minutes grâce à Deep Research, qui explore efficacement les contenus locaux. »

Soucieux d’accroître la productivité, d’améliorer la qualité des produits et de réduire l’impact environnemental, le département s’appuie sur des recherches rapides et précises dans le domaine des technologies de pointe pour garder une longueur d’avance. Grâce au déploiement de recherches approfondies, l’équipe a transformé cette ambition en résultats mesurables :

• Les recherches qui prenaient des mois sont maintenant bouclées en quelques minutes
• Le contenu hongrois est traduit en japonais précis pour saisir des informations clés
• Les calculs et les analyses qui prenaient autrefois une demi-journée sont générés en quelques minutes

La recherche approfondie excelle également dans des domaines hautement spécialisés tels que le génie chimique, pour lesquels des calculs complexes et des analyses avancées peuvent désormais être effectués rapidement.

Le département d’ingénierie utilise un GPT personnalisé pour la conception des installations selon les normes de l’entreprise. Il génère rapidement des spécifications optimisées à partir de données d’entrée comme le type de fluide, le débit, le diamètre des tuyaux, la perte de charge et les exigences en matière de matériaux.

« Jusqu’à récemment, confirmer les risques de corrosion des matériaux et les bases de conception demandait des efforts considérables », explique Sakemi. « Avec ce GPT personnalisé, quelques secondes suffisent. »

ChatGPT améliore également la sécurité en signalant les risques liés au choix des matériaux lors de la conception, et l’utilisation continue de l’outil renforce les mesures prises et la fiabilité globale.

En plus d’accélérer le processus de conception, cet outil renforce les normes de sécurité et optimise les coûts. Le système compare les normes internes et tire parti de la puissance de calcul de ChatGPT ainsi que de son expertise, afin d’optimiser la planification de l’usine, perfectionnant ainsi la capacité de production d’ENEOS Materials.

Chaque année, le service RH organise de nombreuses formations pour les employés. À l’issue de ces formations, il recueille des retours afin d’affiner les futurs programmes. « Avant, les contraintes en ressource nous empêchaient de réaliser des analyses détaillées sur l’efficacité des formations », explique Marie Takeda du service RH.

L’introduction d’un GPT personnalisé pour l’analyse des formations a permis aux ressources humaines d’optimiser considérablement leurs processus :

• Les tâches manuelles nécessitant 1 à 2 heures peuvent désormais être accomplies en 20 secondes.
• Le système assisté par l’IA évalue et analyse les formations en s’appuyant sur des cadres éducatifs définis
• Les analyses basées sur les données permettent d’affiner continuellement le contenu de formation

Bien qu’elle n’ait aucune expérience préalable en codage, Takeda a également conçu un outil interne pour rationaliser l’agrégation des données. « C’était la première fois que je codais, a-t-elle expliqué, mais avec ChatGPT, j’ai pu créer l’outil moi-même sans aucune connaissance en codage. » En conséquence, le temps nécessaire pour agréger les données a été réduit d’environ 90 %.

• Plus de 90 % des employés utilisent ChatGPT Enterprise chaque semaine
• 80 % des employés ont signalé des améliorations significatives de leurs flux de travail pendant leur phase pilote
• Des recherches ramenées de plusieurs mois à quelques minutes grâce à la recherche approfondie
• Réduction de 90 % du temps consacré à l’agrégation et à l’analyse des données RH
• Plus de 1 000 GPT personnalisés créés au sein de l’organisation
• Conception d’usine plus rapide et plus sûre, et efficacité accrue de la formation

« ChatGPT crée de la valeur au-delà de la simple optimisation des heures de travail », explique Taku Ichibayashi. Les principaux avantages de la plateforme pour ENEOS Materials sont sa rapidité et sa simplicité. ChatGPT permet à chaque employé de décrire ce dont il a besoin en japonais et d’obtenir immédiatement des résultats de haute qualité, sans avoir besoin de compétences en codage. Alors que les équipes gagnent en confiance, elles se lancent naturellement dans des flux de travail avancés et découvrent des innovations inattendues.

À l’avenir, ENEOS Materials a pour projet d’étendre l’IA au-delà de ChatGPT, l’intégrant à l’ensemble de ses opérations afin de remédier à la pénurie de main-d’œuvre dans le secteur manufacturier due au vieillissement et à la diminution de la population active au Japon, tout en renforçant sa compétitivité au niveau national et international. Yoshirou Sakura prévoit d’intégrer des modèles d’IA entraînés en interne, directement dans les équipements, et veut mettre en place un contrôle en langage naturel dans les ateliers :