D'un coup d'œil
- Problème : Les techniciens passent jusqu'à 30 minutes à consulter manuellement des manuels de 400 à 1 500 pages pendant les arrêts machine.
- Solution : Système d'IA multi-agents conçu et déployé en 12 semaines grâce au bootcamp Agentic AI de Vector Institute
- Résultat : Les renseignements sur le dépannage sont maintenant disponibles en quelques secondes.
- Propriété : Linamar conserve l'intégralité de sa propriété intellectuelle et ses capacités internes pour assurer sa mise à l'échelle.
La recherche canadienne en IA est à l'avant-garde mondiale, mais elle ne crée de valeur que lorsque les entreprises réussissent à la déployer efficacement. Vector comble cet écart en transposant les modèles d'IA des articles de recherche aux chaînes de production, où ils résolvent des problèmes opérationnels concrets.
L'histoire de Linamar illustre parfaitement comment ça marche en pratique.
Linamar fabrique des composants, des modules et des systèmes usinés avec précision pour les groupes motopropulseurs automobiles et les équipements industriels. Dans le secteur manufacturier, les arrêts imprévus sont particulièrement coûteux : chaque minute d’immobilisation d’une machine représente une perte de production. Lorsqu'un robot d'usine tombe en panne, les techniciens se heurtent à un obstacle majeur : trouver la solution adéquate dans des manuels techniques de 400 à 1 500 pages. Pendant leurs recherches, les chaînes de production sont à l’arrêt.
Linamar a perçu une occasion de moderniser ce processus de diagnostic. En collaborant avec Vector dans le cadre du programme Agentic AI Bootcamp, son équipe technique a conçu un système multi-agents qui fournit en quelques secondes des étapes de dépannage approuvées par le fabricant. Plus important encore, elle a acquis l'expertise interne nécessaire pour maintenir et faire évoluer elle-même cette architecture.
Dépassant le cadre des interfaces conversationnelles de base, l'équipe de Linamar s'est concentrée sur le développement de solutions robustes et automatisées, capables de s'adapter à des cas d'utilisation opérationnels à fort impact. Elle a conçu un système modulaire qui s'intègre directement à son environnement de planification des ressources d'entreprise existant, démontrant ainsi comment la recherche appliquée se traduit immédiatement en gains d'efficacité sur le terrain.
« Après avoir validé le cas d'utilisation grâce à une preuve de concept low-code, nous avons fait participer une équipe au camp d'entraînement d'IA agentique de Vector Institute afin de développer intentionnellement des compétences internes. Cela nous a permis de dépasser la phase d'expérimentation et de développer des solutions agentiques plus robustes, capables de s'adapter à des cas d'utilisation opérationnels à plus fort impact. »
Réduire les risques liés à l'IA tout en renforçant les capacités souveraines
Vector donne accès aux techniques les plus récentes, à un accompagnement technique personnalisé et à un environnement structuré pour créer des systèmes fonctionnels en quelques semaines au lieu de plusieurs mois. Son principal atout réside dans le fait que les entreprises restent propriétaires de leurs créations : le code, la propriété intellectuelle et le savoir-faire nécessaire à leur développement continu. Plutôt que de faire appel à des fournisseurs externes, les organisations développent leur propre expertise en interne.
De juin à septembre 2025, l'équipe de Linamar a collaboré avec les chercheurs de Vector au développement d'un chatbot multi-agents aux fonctionnalités bien plus étendues que la simple recherche de documents. Le système devait fournir une assistance technique précise, garantir une traçabilité complète pour les audits de qualité et s'intégrer aux systèmes d'entreprise de Linamar.
La solution repose sur un agent orchestrateur qui coordonne des sous-agents spécialisés. Un agent de recherche interroge les manuels d'utilisation de l'équipement à l'aide de techniques de recherche hybrides, tandis qu'un agent de gestion des interventions génère automatiquement des rapports de maintenance compatibles avec le système de suivi existant de Linamar. L'équipe a évalué plusieurs modèles avant de sélectionner Gemini 2.5 Pro pour les calculs complexes et Gemini 2.5 Flash pour des tâches plus rapides et économiques. Lors des tests, le système a atteint une précision de 70 % sur des cas concrets.
« Notre collaboration avec Vector nous a fourni le soutien technique concret dont nous avions besoin pour avancer rapidement », explique Mackenzie Kuntz, spécialiste en science des données et en intelligence artificielle chez Linamar. « Ce soutien pratique a fait toute la différence entre la compréhension théorique de l'IA et son déploiement réussi. »
Résultats : Des recherches en 30 minutes aux diagnostics instantanés
Douze semaines seulement après la conception, le prototype fonctionnel a permis d'obtenir des résultats immédiats. Les informations de dépannage, qui nécessitaient auparavant 10 à 30 minutes de recherche manuelle, sont maintenant accessibles en quelques secondes. Les techniciens reçoivent des instructions détaillées, accompagnées de liens directs vers les sections pertinentes du manuel.
En réduisant le processus de diagnostic à 30 minutes, l'assistant IA s'attaque directement aux coûts de plusieurs millions de dollars liés aux arrêts de production imprévus. Linamar exploite 86 installations dans 19 pays , mais le développement de cette capacité commence par une mise en œuvre ciblée au niveau national. En élaborant et en peaufinant d'abord la stratégie au Canada, l'équipe peut valider les performances du système avant d'envisager des applications plus larges. Même des gains d'efficacité localisés se traduisent, à terme, par un avantage concurrentiel significatif.
Prochaines étapes : passage à l’échelle d’une architecture d’IA modulaire
L'assistant d'entretien n'est pas un système figé. Il constitue une architecture de base que Linamar s'emploie déjà à développer. Grâce à sa conception modulaire, l'équipe de développement peut appliquer les mêmes principes à différentes catégories d'équipements et à de nouveaux défis opérationnels à l'échelle mondiale.
« Nous privilégions la conception d'architectures flexibles plutôt que de nous fier à des solutions opaques de fournisseurs », souligne Sharp. « La maîtrise de la propriété intellectuelle et la compréhension des mécanismes sous-jacents des agents nous permettent d'appliquer ces mêmes principes d'ingénierie à d'autres problèmes à forte valeur ajoutée dans l'ensemble de la chaîne de production. »
Les fabricants capables de déployer efficacement l'IA obtiennent un avantage concurrentiel tangible. Entre l'acquisition de licences pour des outils d'IA et leur développement à l'interne, il y a une différence fondamentale entre louer une compétence et la posséder. Grâce à des programmes comme le Bootcamp d'IA d'Agentic, ouvert aux commanditaires de Vector, Vector joue un rôle essentiel en tant qu'infrastructure, reliant l'investissement public à la commercialisation et offrant aux entreprises canadiennes les outils, l'expertise et l'environnement nécessaires pour bâtir un avantage concurrentiel durable.
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