À la lumière de SPS 2025 : le tournant structurel de l’automatisation industrielle allemande — software-defined, IA industrielle et réévaluation de la compétitivité manufacturière

Ce que SPS 2025 révèle du tournant structurel de l’automatisation industrielle allemande : software-defined, IA industrielle et réévaluation de la compétitivité manufacturière

Un phénomène de salon qui doit alerter l’industrie allemande

En novembre 2025, à Nuremberg, le salon SPS (Smart Production Solutions) a attiré plus de 55 000 visiteurs, soit une hausse de 9 % par rapport à l’année précédente ; le nombre d’exposants a atteint 1 175, en progression de 5 %. Mais plus que l’ampleur, c’est le changement structurel du contenu des stands qui mérite l’attention : les technologies de commande, d’entraînement et de capteurs sont toujours présentes, mais ne sont plus au centre. Ce sont le logiciel, l’IT et l’IA qui occupent véritablement la place centrale. Parallèlement, la participation des exposants chinois a augmenté de 41 % en glissement annuel.

Pour l’industrie allemande, ces trois chiffres, mis ensemble, posent une question à laquelle il faut répondre : lorsque le centre de gravité de la valeur de l’automatisation passe du matériel au logiciel, combien de temps le modèle de « précision mécanique + contrôle propriétaire » sur lequel repose la fabrication allemande pourra-t-il encore soutenir un avantage concurrentiel ?

Ce n’est pas une question de liste de produits d’un salon, mais une question de logique concurrentielle sous-jacente du système industriel allemand.

I. L’automatisation définie par logiciel : le contrôle passe du matériel à la plateforme

Le signal le plus clair de SPS 2025 est que l’automatisation définie par logiciel (Software-Defined Automation, SDA) est passée de « sujet d’innovation » à stratégie de plateforme. Son cœur technologique consiste à découpler le logiciel de commande du matériel propriétaire.

Siemens ancre sa feuille de route SDA sur trois piliers : Industrial Edge comme infrastructure logicielle standardisée, un runtime de contrôle virtualisé (vPLC), et une ingénierie de type IT (SIMATIC AX). Deux points méritent d’être notés : son runtime vPLC peut déjà fonctionner sur n’importe quel équipement x86 ; en parallèle, Siemens a lancé un CPU 1511V d’entrée de gamme, dans l’intention d’abaisser le seuil d’adoption afin que la SDA ne soit plus limitée aux projets phares haut de gamme. Audi, l’un de ses clients phares, indique que les vPLC en fonctionnement dans les usines de Neckarsulm et d’Ingolstadt sont opérationnels depuis six mois, avec une disponibilité de 100 %.

Logix Edge de Rockwell Automation va dans la même direction : le moteur Logix s’exécute comme charge de travail isolée sur un PC industriel, avec une sortie prévue au quatrième trimestre 2026. La prise de position d’Endress+Hauser est plus symbolique : les instruments de terrain doivent être gérés comme des actifs IT, découplés du matériel et maintenus dans un état actualisable, à l’image des appareils mobiles modernes.

Lecture du point de vue allemand : le rempart concurrentiel de l’industrie allemande de l’automatisation au cours des dernières décennies était l’effet de verrouillage créé par « matériel de contrôleur propriétaire + écosystème logiciel lié ». La SDA affaiblit structurellement ce verrouillage : dès lors que la logique de commande peut s’exécuter sur une puissance de calcul générique, les coûts de migration des clients diminuent, et la différenciation est contrainte de se déplacer vers la fiabilité des I/O, la certification de sécurité fonctionnelle, la chaîne d’outils d’ingénierie et la capacité d’intégration d’écosystème.Pour un leader allemand comme Siemens, il ne s'agit pas de subir passivement, mais d'un repositionnement stratégique actif : échanger un écosystème logiciel ouvert contre une voix au niveau de la plateforme. Mais le prix à payer est tout aussi clair : la différenciation au niveau matériel est diluée, et les concurrents ne sont plus seulement européens, mais incluent aussi les fournisseurs de services IT et de cloud.

II. La reprise cyclique est réelle, mais manque d'« épaisseur »

Les signaux du marché s'améliorent effectivement. Siemens Digital Industries (DI) a réalisé une croissance comparable de 9 % au quatrième trimestre de l'exercice 2025 (environ 5 milliards d'euros), dont une croissance de 10 % pour l'automatisation et de 8 % pour les logiciels, mais sur l'ensemble de l'exercice, la croissance comparable reste de -4 % — ce qui montre que le rebond est différé, et non généralisé. Ses prévisions pour l'exercice 2026 tablent sur une croissance du chiffre d'affaires comparable de 5 % – 10 % et une marge de 15 % – 19 %, la direction identifiant clairement l'automatisation des usines comme une opportunité de croissance.

Beckhoff décrit 2025 comme une année « volatile » : un deuxième trimestre solide, un troisième trimestre plus faible ; la baisse de 33 % enregistrée en 2024 était principalement due à une correction des stocks, facteur désormais largement résorbé, et l'entreprise prévoit une croissance globale de 7 % – 10 % pour 2025. Les données de l'Association allemande de l'industrie électrique et numérique (ZVEI) soutiennent également le récit « haussier », la remontée des commandes en septembre ayant amélioré la performance cumulée de l'année, tout en avertissant que les barrières commerciales mondiales et les incertitudes géopolitiques restent des risques baissiers persistants.

Logique sous-jacente : il s'agit d'une normalisation après l'épuisement du cycle des stocks et l'anticipation des commandes, et non d'une expansion structurelle de la demande. La déclaration du PDG de Siemens, Roland Busch, est très instructive : le marché se redresse, en particulier dans l'automatisation des usines, mais la construction mécanique (machine building) reste faible.

Ce point est crucial pour comprendre l'industrie allemande. La fabrication de machines et d'équipements est la base de la demande intérieure pour l'industrie allemande de l'automatisation — le cycle d'investissement dans les machines-outils, les équipements spéciaux et les engins de chantier détermine directement l'ampleur des commandes d'automatisation nationales. Si cette base ne bouge pas, la reprise de l'automatisation manque de profondeur : elle ressemble davantage à un réapprovisionnement des stocks et à une mise à jour technologique qu'à un cycle d'expansion des capacités.

III. Trois niveaux de pénétration de l'IA industrielle dans le système de production

À l'occasion du SPS 2025, l'IA n'est plus une simple démonstration conceptuelle, mais se déploie par couches.

Premier niveau : copilote d'IA générative. De nombreux fabricants ont présenté des assistants IA pour des scénarios industriels, destinés à la recherche, au diagnostic et à l'aide à la décision. Le seuil d'entrée de ce niveau a rapidement baissé et se banalise.Deuxième niveau : l’IA agentique (Agentic AI). Schneider Electric positionne les agents comme des agents d’ingénierie autonomes au sein d’EcoStruxure Automation Platform : convertir les spécifications utilisateur et les spécifications techniques en applications de contrôle pour EcoStruxure Automation Expert, avec à l’appui la création de jumeaux numériques, les tests et la simulation, et via le cadre MCP des appels d’outils pour réaliser le déploiement, la simulation et les tests unitaires, avec une validation humaine finale. Siemens, pour sa part, permet aux utilisateurs finaux, via la solution low-code Insights Hub Copilot Studio (lancée en mars 2025), de construire eux-mêmes des agents IA au moyen d’« instructions système + compétences modulaires (comme l’analyse de l’OEE) ».

Troisième niveau : l’IA en périphérie. Les NPU sont directement intégrés aux PC industriels et aux contrôleurs, permettant une inférence locale en temps réel, évitant la latence et les coûts de bande passante du cloud, et leur champ d’application s’étend actuellement au-delà de l’inspection visuelle. En parallèle, la pile logicielle de l’IA en périphérie arrive à maturité.

Lecture allemande : L’un des goulots d’étranglement structurels de l’industrie allemande est la pénurie et le vieillissement des talents d’ingénierie, en particulier dans l’ingénierie de contrôle. Si les agents peuvent réduire les heures de travail nécessaires à la génération, aux tests et à la validation des programmes de contrôle, alors pour l’Allemagne, il ne s’agit pas d’un « outil d’efficacité », mais d’un substitut à un facteur de production rare.

Mais le risque est tout aussi structurel : une fois que le savoir d’ingénierie est capitalisé sous forme de plateforme dans l’écosystème logiciel amont, le savoir-faire implicite des fabricants allemands de machines de taille moyenne (Mittelstand), sur lequel ils s’appuient depuis longtemps, risque d’être absorbé par les plateformes amont, ce qui affaiblirait leur pouvoir de négociation dans l’intégration des machines complètes et des lignes de production. C’est un problème stratégique que l’industrie allemande doit gérer en parallèle de son adoption de l’IA industrielle.

IV. Infrastructure de données : la voie où l’Allemagne excelle vraiment

L’autre fil conducteur du SPS 2025 est la couche de données : l’Industrial DataOps et l’espace de noms unifié (unified namespace) sont de plus en plus répandus ; l’Ethernet à paire unique (Single Pair Ethernet) et Ethernet-APL s’acheminent vers la normalisation.

Ces sujets manquent d’impact visuel, mais ils constituent la condition préalable pour déterminer si l’IA peut passer à l’échelle. Sans couche sémantique unifiée, l’IA industrielle ne peut que rester au stade de l’inspection visuelle ponctuelle ; sans données continues de la couche terrain, les agents ne peuvent pas obtenir un contexte vérifiable.

Lecture allemande : Les normes, les interfaces et l’interopérabilité sont précisément les domaines dans lesquels l’industrie allemande excelle. Le poids d’entreprises comme Siemens, Beckhoff et Endress+Hauser s’est longtemps appuyé sur leur capacité à « inscrire les normes d’ingénierie dans les standards ». La normalisation de la SPE et d’Ethernet-APL constitue essentiellement un investissement d’infrastructure visant à faire circuler les données de la couche terrain ; son retour sur investissement est long, mais une fois établie, elle déterminera la mesure dans laquelle les données d’usine pourront être transformées en actifs au cours des dix prochaines années.La question est la suivante : les entreprises allemandes ont l’habitude d’être en avance sur le plan de la normalisation, mais elles sont en retard sur les fournisseurs américains en matière de plateformes de données et de services cloud. Si la normalisation précède sans plateforme de commercialisation associée, la valeur risque d’être captée en amont.

V. Deux nouveaux récits : Physical AI et centres de données

Deux autres récits dignes d’attention sont apparus lors du salon. Le premier est le Physical AI — une IA capable d’agir dans le monde physique —, qui reste au stade de récit prospectif et n’a pas encore donné lieu à un déploiement à grande échelle. Le second est que les OEM industriels commencent à considérer les centres de données comme un nouveau vertical de croissance.

Lecture allemande : le second a une portée plus concrète. Les compétences de la construction mécanique allemande en matière d’électricité, de refroidissement, de distribution électrique, de baies et de mécanique de précision peuvent être transposées aux infrastructures de centres de données ; c’est une voie de marché alternative lorsque la demande industrielle traditionnelle faiblit. Mais elle comporte des contraintes structurelles : ce marché est piloté par le cycle d’investissement des hyperscalers américains ; les entreprises allemandes y sont davantage fournisseurs d’équipements que définisseurs de règles, avec une structure de profits et un pouvoir de négociation différents de ceux des clients industriels traditionnels. En outre, la croissance de la demande d’électricité des centres de données entre en tension directe avec le coût élevé de l’énergie en Allemagne et le sous-investissement dans les réseaux électriques.

VI. Sécurité OT : la frontière se déplace, la nature des coûts change

La frontière d’application de la sécurité OT se rapproche des actifs industriels eux-mêmes. Ce changement n’est pas isolé : le découplage entre logiciel de contrôle et matériel, l’augmentation de la puissance de calcul en périphérie et le décloisonnement de la couche de données, en se combinant, étendent la surface d’attaque de l’IT d’entreprise vers les équipements de production.

Lecture allemande : avec la convergence entre IT et OT, la sécurité n’est plus seulement un coût de conformité, mais un coût de disponibilité du système. Pour les industries de production continue, les pertes liées aux arrêts non planifiés sont bien supérieures aux dépenses d’achat de produits de sécurité. L’industrie allemande a jusqu’ici relativement tardé à investir dans la sécurité OT ; ce changement de perception se reflétera progressivement dans la structure des dépenses d’investissement.

VII. Ce que cela signifie pour le système manufacturier allemand

Premièrement, les avantages n’ont pas disparu, mais les points de capture de valeur se déplacent. L’expérience accumulée par l’Allemagne en matière de précision mécanique, de normes d’ingénierie, de savoir-faire sectoriel et de normes de la couche terrain reste pertinente, mais les profits se déplacent vers les plateformes logicielles, la couche de données et les capacités d’IA.

Deuxièmement, la concurrence s’exerce par le haut et par le bas. En bas, le matériel edge et l’automatisation de milieu et bas de gamme font face à une concurrence accrue sur les prix — la participation des exposants chinois en hausse de 41 % sur un an est un signal clair ; en haut, les plateformes sont dominées par les fournisseurs américains de cloud et de logiciels. Le positionnement réaliste des entreprises allemandes réside dans la fiabilité de la couche terrain et la couche sémantique sectorielle.

Troisièmement, le fossé des compétences se creuse. Les SDA et l’IA industrielle exigent des entreprises qu’elles disposent de compétences en ingénierie informatique, alors que de nombreuses entreprises moyennes allemandes manquent d’équipes logicielles. Cela pourrait entraîner une polarisation numérique au sein de l’industrie allemande : les entreprises de tête accélèrent leur passage à des plateformes, tandis que les PME sont contraintes de dépendre d’écosystèmes externes.

Quatrièmement, la puissance de calcul et les puces dépendent de l’extérieur. La généralisation de l’IA en périphérie signifie un approfondissement de la dépendance aux puces et à l’approvisionnement en puissance de calcul, tandis que la capacité d’approvisionnement locale européenne reste encore à renforcer.

VIII. Impact européen et mondial## VIII. Impact européen et mondial

Au niveau européen, SDA, DataOps et l’espace de noms unifié s’alignent fortement sur l’agenda porté par l’Union européenne en matière de souveraineté numérique et d’espaces de données industriels. Si l’Europe parvient à établir des règles de certification en matière de validation de l’IA, de sécurité fonctionnelle et de gouvernance des données industrielles, elle aura l’occasion de transformer la « charge de conformité » en « avantage réglementaire » — c’est l’un des rares leviers structurels dont dispose l’Europe dans la compétition des plateformes.

À l’échelle mondiale, le paysage se stratifie : les États-Unis dominent les plateformes d’IA et le cloud, la Chine domine les coûts et l’échelle, l’Allemagne et l’Europe se concentrent sur les capacités d’ingénierie de milieu et haut de gamme ainsi que sur l’élaboration de normes. La diffusion de SDA réduira l’adhérence de l’écosystème des contrôleurs propriétaires et abaissera ainsi les barrières à l’entrée pour les nouveaux arrivants — une arme à double tranchant pour les leaders actuels.

IX. Tendances à l’horizon 3–10 ans

1. La virtualisation de la couche de contrôle deviendra l’architecture par défaut. La différenciation matérielle se déplacera vers les E/S, la fiabilité, la certification de sécurité fonctionnelle et les chaînes d’outils d’ingénierie.

2. L’IA industrielle passera du copilote à une autonomie contrôlée. L’humain conservera encore des points d’approbation ; les normes de sécurité fonctionnelle et de validation de l’IA deviendront de nouvelles barrières de conformité, et l’Europe aura l’occasion d’y établir un avantage réglementaire.

3. Les compétences d’ingénierie seront revalorisées. Les ingénieurs hybrides maîtrisant à la fois les procédés, le logiciel et les données deviendront une ressource rare, et l’importance des systèmes de formation des talents augmentera.

4. Les normes de niveau terrain détermineront la vitesse de déploiement de l’IA. Le rythme d’installation de SPE, d’Ethernet-APL et de l’espace de noms unifié déterminera directement les écarts de profondeur dans la transformation des données en actifs entre les entreprises.

5. Les centres de données et les infrastructures énergétiques deviennent la deuxième courbe de croissance de la construction mécanique allemande, mais leur potentiel de croissance reste tributaire de la politique énergétique et du rythme d’investissement dans les réseaux électriques.

6. La sécurité OT passe d’un poste de coût à une condition préalable à la disponibilité des systèmes et se reflétera progressivement dans les dépenses d’investissement et l’organisation des entreprises industrielles.

7. Le marché de l’automatisation se redressera modérément, mais la véritable différenciation ne résidera pas dans le cycle, mais dans la maîtrise des plateformes logicielles et de la couche de données.

Conclusion

Ce que SPS 2025 a véritablement montré, ce n’est pas une liste de produits, mais la refonte des fondements de la compétitivité industrielle allemande : passer de la « précision mécanique + contrôle propriétaire » à « architecture ouverte + compétences logicielles + actifs de données ».

Dans cette transformation, la tradition d’ingénierie allemande reste un atout, mais elle doit être prouvée à nouveau — dans un monde où la logique de contrôle peut s’exécuter sur n’importe quelle puissance de calcul, où l’IA peut générer des programmes de contrôle et où les données peuvent circuler entre les couches, l’industrie manufacturière allemande doit répondre à une question plus difficile : lorsque le matériel ne verrouille plus les clients, qu’est-ce qui est véritablement irremplaçable ?

Les indicateurs à suivre en continu dans les années à venir comprennent : la dynamique des commandes et le taux de réalisation des marges de Siemens Digital Industries, l’ampleur des installations effectives de vPLC, le taux de conversion de l’IA industrielle des démonstrations en salon au déploiement en production de masse, l’avancement des installations au niveau terrain de SPE et Ethernet-APL, l’évolution de la part de marché des fournisseurs chinois sur le marché européen de l’automatisation, ainsi que la fréquence et la nature des incidents de sécurité OT.