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Les équipes de maintenance adoptent l’IA et les outils de surveillance, mais les temps d’arrêt persistent : rapport
L'étude « État de la maintenance industrielle en 2026 » de MaintainX – basée sur un sondage mené auprès de 2234 responsables de la maintenance et des opérations au Canada et aux États-Unis – indique que la plupart des organisations peinent encore à améliorer la fiabilité de leurs actifs, malgré une adoption plus large des approches proactives et des technologies numériques.
mai 21, 2026 By MFO
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Un rapport de MaintainX révèle que, malgré des investissements croissants dans des outils avancés, les temps d'arrêt non planifiés demeurent un défi majeur pour les équipes de maintenance au Canada et aux États-Unis. L'étude, basée sur un sondage de 2 234 responsables, indique que 79 % des organisations ont connu des niveaux de temps d'arrêt égaux ou supérieurs l'année dernière.
- 64 % des organisations utilisent la maintenance préventive, tandis que 58 % adoptent l'intelligence artificielle.
- Les coûts des temps d'arrêt augmentent, avec 39 % des répondants signalant une hausse.
- Malgré les stratégies proactives, seulement 40 % du temps est consacré à la maintenance planifiée.
Cette étude souligne l'importance d'améliorer la fiabilité des actifs pour réduire les coûts et optimiser les opérations dans un contexte économique difficile.
Selon un nouveau rapport sectoriel, les équipes de maintenance investissent dans des outils et des stratégies plus avancés, mais les temps d’arrêt non planifiés demeurent un défi persistant.
L’étude « État de la maintenance industrielle en 2026 » de MaintainX – basée sur un sondage mené auprès de 2234 responsables de la maintenance et des opérations au Canada et aux États-Unis – indique que la plupart des organisations peinent encore à améliorer la fiabilité de leurs actifs, malgré une adoption plus large des approches proactives et des technologies numériques.
Selon le rapport (en anglais), 79 % des organisations ont connu des niveaux de temps d’arrêt non planifiés égaux ou supérieurs au cours de l’année écoulée. Parmi celles-ci, 45 % n’ont constaté aucun changement, tandis que 34 % ont observé une augmentation. Parallèlement, les temps d’arrêt coûtent plus cher. 39 % des répondants ont déclaré que le coût des temps d’arrêt avait augmenté, tandis que 16 % ont constaté une diminution.
La hausse des coûts des pièces et du transport, l’augmentation des dépenses de main-d’œuvre et l’usure des actifs critiques ont été identifiées comme les principaux facteurs contribuant à cette augmentation des coûts.
Stratégies proactives en expansion
Le rapport relate que la maintenance préventive demeure l’approche la plus répandue, avec environ 64 % des organisations déclarant l’utiliser activement. Des méthodes plus avancées gagnent également du terrain, notamment les programmes de maintenance basés sur l’utilisation et la maintenance en fonction de l’état d’un équipement.
La surveillance des équipements en temps réel se généralise également. Près des deux tiers des répondants (62 %) ont déclaré utiliser ou tester des outils de surveillance pour surveiller le rendement de leurs actifs.
Écart entre stratégie et exécution
Malgré la croissance des stratégies de maintenance préventive et axée sur les données, leur mise en œuvre traîne de la patte. La moitié des répondants ont déclaré consacrer moins de 40 % de leur temps aux travaux de maintenance planifiés.
Cet écart entre stratégie et exécution reflète des contraintes opérationnelles plus larges. Les pannes d’équipement demeurent la principale cause d’augmentation des temps d’arrêt, suivies par la pénurie de main-d’œuvre, les lacunes en matière de transfert de connaissances ou de formation, et le vieillissement des infrastructures.
Adoption accélérée de l’IA
Le rapport souligne également l’adoption rapide de l’intelligence artificielle (IA) dans les opérations de maintenance. 58 % des organisations ont déclaré utiliser ou tester l’IA, contre 44 % l’année précédente.
La plupart des répondants ont constaté une valeur ajoutée mesurable relativement rapidement, 75 % d’entre eux indiquant avoir obtenu un rendement sur capital investi en moins de six mois.
Parmi les cas d’utilisation courants, mentionnons l’analyse des données de maintenance, la capitalisation des connaissances, l’analyse des causes profondes et la gestion des bons de travail, selon le rapport.
Parmi les organisations utilisant déjà l’IA, 59 % ont déclaré tester ou déployer des agents d’IA pour faciliter des tâches, telles que la surveillance des activités et la priorisation du travail.
Investissements en croissance
Malgré les défis persistants, les organisations semblent maintenir, voire augmenter, leurs investissements dans la maintenance. Les données montrent qu’environ la moitié des répondants prévoient une augmentation des budgets alloués à la maintenance au cours des 12 prochains mois; plusieurs d’entre eux concentrant leurs dépenses sur la formation, l’adoption de nouvelles technologies et l’amélioration de leur stratégie d’entretien.