Siemens et NVIDIA annoncent ce 21 octobre 2026 une nouvelle étape dans l’automatisation des usines. Grâce aux jumeaux numériques et à NVIDIA Cosmos, les deux entreprises veulent préparer le contrôle qualité des circuits imprimés avant même leur fabrication. Le projet vise jusqu’à 85 % de travail manuel en moins pour préparer les inspections et plus de 40 % de fausses alertes en moins. Une technologie expérimentée dans l’usine Siemens d’Erlangen, en Allemagne, qui pourrait intéresser l’industrie électronique européenne.
Dernière mise à jour : 21 octobre 2026.
Ce qu’il faut retenir
- Siemens et NVIDIA associent leurs outils industriels à NVIDIA Cosmos pour préparer les contrôles qualité virtuellement.
- Le procédé concerne les circuits imprimés (PCB), présents dans une multitude d’appareils électroniques.
- Il permet de préparer l’inspection optique avant la fabrication du premier prototype physique.
- Le projet vise jusqu’à 85 % d’effort manuel en moins pour la programmation des inspections.
- Autres objectifs annoncés : plus de 40 % de fausses alertes en moins et plus de 5 % d’amélioration du rendement au premier passage.
- La démonstration se déroule à Erlangen, en Allemagne, sur un site industriel Siemens.
- Il s’agit de cibles du projet : Siemens ne communique pas de déploiement généralisé ni de prix public.
Des circuits imprimés contrôlés avant d’exister
Lorsqu’un fabricant lance une nouvelle carte électronique, il doit normalement disposer d’un prototype pour paramétrer les caméras chargées de repérer les erreurs d’assemblage. L’inspection optique automatisée, appelée AOI, vérifie notamment si les composants sont placés correctement ou si certaines zones semblent défectueuses.
Ce travail réclame du temps, et chaque variante de circuit peut imposer des réglages supplémentaires. Siemens et NVIDIA veulent déplacer une partie de cette préparation vers une simulation informatique, sans attendre la sortie du premier exemplaire réel.
Cette évolution touche une étape moins visible que l’assemblage lui-même, mais décisive pour accélérer l’arrivée en production d’une nouvelle carte.
Le jumeau numérique devient une carte de référence
La méthode commence avec Teamcenter, le logiciel de Siemens qui regroupe les données du produit : conception du circuit imprimé, liste des composants et informations techniques. Process Preparation X assemble et vérifie ensuite ces données pour créer un jumeau numérique de la carte montée.
Ce modèle sert de « golden board », autrement dit une carte de référence considérée comme conforme. NVIDIA Cosmos permet de produire des vues photoréalistes de cette carte virtuelle, mais aussi des images synthétiques reproduisant des défauts susceptibles d’apparaître pendant la fabrication.
Ces données servent à préparer et à calibrer les systèmes d’inspection sans multiplier les prototypes physiques. Cela ne supprime pas les contrôles sur les cartes réelles : l’approche cherche à mieux préparer ces contrôles.
Une deuxième vérification assistée par IA dans l’usine
Le dispositif ne s’arrête pas à la simulation. Pendant la production, les machines AOI peuvent signaler des anomalies qui ne correspondent finalement à aucun défaut. Ces « faux positifs » mobilisent des opérateurs pour une vérification inutile.
Siemens présente également une étape de contrôle secondaire assisté par intelligence artificielle. Lorsqu’une caméra détecte une anomalie, l’outil cherche à distinguer un défaut réel d’une fausse alerte, afin de réduire les interventions manuelles superflues.
Le contrôle qualité reste donc un processus industriel associant systèmes automatiques et vérifications humaines. Siemens ne présente pas ce dispositif comme une garantie d’inspection sans erreur.
85 % d’effort en moins : ce que disent vraiment les chiffres
Dans son communiqué du 21 octobre, Siemens met en avant trois objectifs. Il faut les lire comme des performances recherchées dans le cadre du projet, pas comme des résultats applicables à toutes les lignes de production.
| Indicateur | Objectif annoncé | Ce que cela signifie |
|---|---|---|
| Travail manuel de préparation AOI | Jusqu’à 85 % en moins | Moins de programmation et de préparation des inspections |
| Fausses alertes de contrôle | Plus de 40 % en moins | Moins de défauts présumés qui demandent une vérification inutile |
| Rendement au premier passage | Plus de 5 % d’amélioration visée | Davantage de cartes validées sans reprise, selon la mesure employée |
Un autre communiqué Siemens, publié le 19 octobre, évoque jusqu’à 40 % de réduction du délai de mise sur le marché pour la préparation virtuelle de nouvelles cartes. Ce chiffre concerne un autre indicateur et ne doit pas être confondu avec la réduction des fausses alertes.
L’usine Siemens d’Erlangen sert de laboratoire grandeur nature
Le projet est présenté au sein de l’usine d’électronique Siemens d’Erlangen, en Allemagne. Ce site fait office de premier terrain d’expérimentation, ou « Customer Zero », pour les outils de production adaptative développés avec NVIDIA.
L’objectif est de permettre des changements de fabrication fréquents, de l’ordre de trois à cinq fois par semaine, sans perturber les opérations. Les entreprises veulent ainsi mieux absorber les petites séries et les évolutions rapides de produits.
Cette collaboration s’inscrit dans une stratégie plus large de Siemens autour des agents IA et des usines simulées. NVIDIA a également détaillé ces travaux pendant sa conférence GTC Berlin.
Quels enjeux pour l’industrie en France ?
Les industriels français de l’électronique, de l’automobile ou des équipements professionnels utilisent eux aussi des circuits imprimés. Réduire le temps nécessaire à la préparation des inspections pourrait, à terme, faciliter la fabrication de séries plus variées en Europe.
Mais Siemens n’a pas annoncé de calendrier de déploiement dans des usines françaises, ni de tarif pour cette solution. Les bénéfices dépendront du matériel installé, des données de conception disponibles et des contraintes de chaque ligne.
Cette actualité montre aussi une autre utilisation de l’IA que les assistants conversationnels : produire des données de simulation pour des systèmes industriels. TechPi suit également les évolutions de la fabrication électronique chez TSMC et les investissements de NVIDIA dans l’IA appliquée aux métiers.
Notre avis
L’intérêt de cette collaboration réside surtout dans son usage concret : entraîner un système de contrôle qualité avant qu’un composant physique soit disponible. Les données synthétiques peuvent aider les fabricants à raccourcir une étape coûteuse et répétitive.
La prudence reste nécessaire. Les gains de 85 %, 40 % et 5 % sont des objectifs propres au projet présenté, sans garantie de reproduction ailleurs. La qualité des simulations et la capacité à repérer les vrais défauts en production devront être évaluées sur la durée.
FAQ
Comment NVIDIA Cosmos aide-t-il à fabriquer des circuits imprimés ?
Cosmos génère des images synthétiques de cartes électroniques conformes ou défectueuses à partir d’un jumeau numérique. Ces images permettent de préparer les contrôles optiques avant la fabrication des premiers prototypes.
Qu’est-ce qu’un jumeau numérique chez Siemens ?
Il s’agit d’une représentation informatique du produit ou du processus industriel. Dans ce projet, elle décrit une carte électronique et ses composants afin de préparer virtuellement son inspection.
L’IA remplace-t-elle les contrôleurs qualité en usine ?
Non. Siemens décrit un système destiné à automatiser une partie de la préparation et à assister la vérification des alertes. Le contrôle des cartes physiques et la supervision restent nécessaires.
Cette technologie Siemens et NVIDIA est-elle disponible en France ?
Siemens n’a communiqué ni date de disponibilité française ni prix pour ce dispositif. Le projet est présenté à l’usine d’Erlangen, en Allemagne.
