Une entreprise sidérurgique du Guangxi : récit de la transformation par l'IA

Question AI · Comment le grand modèle AI de Liugang peut-il optimiser la consommation d’énergie et les coûts du processus de fabrication de l’acier ?

En 2025, l’industrie sidérurgique chinoise a connu un événement sans précédent depuis plus de vingt ans : pour la première fois, la quantité d’acier utilisée dans la fabrication a dépassé celle utilisée dans la construction.

La part de l’acier dans la construction est passée de 58 % en 2020 à 49 %, tandis que celle de la fabrication a augmenté pour atteindre 51 %.

Au cours des vingt dernières années, la construction de bâtiments, la réparation de routes et la construction de ponts ont été les principaux acheteurs d’acier en Chine. Désormais, l’automobile, la construction navale, les nouvelles énergies et l’aérospatiale prennent le relais.

Ce n’est pas seulement un changement d’acheteurs : l’acier utilisé dans la bâtiment, avec peu de variétés et des spécifications simples, mise sur le volume et le prix ; celui destiné à la fabrication de haute technologie, avec de nombreuses variétés, des performances strictes et des délais courts, mise sur la précision et la gestion.

La logique de compétition dans l’industrie sidérurgique évolue, tout en voyant le marché global se contracter.

Selon les données du Bureau national des statistiques, en 2025, la production brute d’acier en Chine atteindra 961 millions de tonnes, en baisse de 4,4 % par rapport à l’année précédente ; la consommation apparente d’acier sera de 829 millions de tonnes, en baisse de 7,1 %.

Une baisse simultanée de la production et de la consommation est rare dans l’industrie sidérurgique chinoise des vingt dernières années.

Selon Li Yiren, vice-président de la China Iron and Steel Association, l’industrie est entrée dans une nouvelle phase de « réduction, d’optimisation des stocks et d’amélioration de la qualité ».

Les demandes changent, le volume diminue, et l’industrie sidérurgique ne croît plus en construisant de hauts fourneaux. Les entreprises doivent améliorer l’efficacité à chaque étape existante.

Comment augmenter la qualité ou réduire la perte dans chaque four ? Comment réduire la consommation d’énergie lors du transport ?

Autrefois, ces questions étaient résolues par l’expérience des maîtres et la gestion lean, mais aujourd’hui, un nouvel outil existe.

Le 31 mars, lors de la conférence sur l’« Application innovante de l’intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière traditionnelle du Guangxi et lancement du grand modèle de Liugang » à Nanning, la Guangxi Liuzhou Steel Group (ci-après « Liugang Group »), Huawei et China Mobile Guangxi ont lancé le premier grand modèle pour l’industrie sidérurgique en Guangxi — « Xuantie » (Fer de l’Empereur) — et ont simultanément créé le « Centre d’innovation et de recherche en intelligence artificielle du Guangxi Liugang ».

Fondée en 1958, Liugang Group est une entreprise sidérurgique avec un chiffre d’affaires annuel supérieur à 27k de yuans, une entreprise du top 500 en Chine, vice-présidente de la China Iron and Steel Industry Association, et classée parmi les entreprises les plus compétitives du secteur depuis plusieurs années.

Avec plus de 27k employés, plus de 250k équipements en fonctionnement quotidien, et plus de 1000 variétés de produits sidérurgiques, cette vieille entreprise a dévoilé lors de la conférence que le « Xuantie » couvre plusieurs étapes clés, de la fabrication du fer à la laminage, et que grâce à cette capacité, le coût de production de l’acier brut peut être réduit d’environ 100 millions de yuans par an.

Lorsque la production ne croît plus, réduire les coûts devient une croissance en soi.

L’histoire suivante montre comment cette entreprise du Guangxi utilise l’IA pour améliorer la qualité et l’efficacité à chaque étape.

Après 961 millions de tonnes

En 2025, la production totale de 961 millions de tonnes d’acier brut en Chine est la deuxième année consécutive en baisse.

Mais cette stagnation n’est qu’une façade : la véritable transformation se situe en aval, avec une baisse continue de l’acier dans l’immobilier, tandis que les secteurs de l’automobile, de la construction navale et des nouvelles énergies exigent des variétés et des performances plus élevées.

Par ailleurs, les émissions de carbone de l’industrie sidérurgique représentent plus de 15 % des émissions nationales, la pression pour réduire ces émissions oblige aussi à changer les modes de production.

Selon la China Iron and Steel Industry Association, plus de 95 % des entreprises sidérurgiques ont intégré la transformation numérique dans leur stratégie globale.

Ce taux élevé s’explique par la complexité intrinsèque du processus de production : de nombreuses étapes, paramètres nombreux, sensibilité à la précision, laissant peu de marge à la gestion manuelle.

De la mine de fer au produit fini, le processus est long.

Le minerai de fer est d’abord fondu dans un haut fourneau pour obtenir du fer liquide, qui est ensuite transformé en acier dans une convertisseur. L’acier subit un affinage pour ajuster la composition et la température, puis est coulé en lingots ou en billettes, avant d’être laminé en plaques, bobines ou profilés.

Ce processus comporte des dizaines d’étapes, chacune nécessitant un contrôle en temps réel de nombreux paramètres : température, teneur en alliages, etc., chaque variation influant sur la qualité finale.

Gagner un peu d’énergie, augmenter légèrement le taux de matière utilisable, multiplié par des millions de tonnes de production annuelle, représente une somme considérable.

Cela montre que la fabrication de l’acier est naturellement adaptée à l’IA, en raison de la complexité, du volume de données, de la sensibilité à la précision.

Liugang a été fondée en 1958, à ses débuts une petite usine de quelques centaines d’employés.

Plus de 60 ans plus tard, elle est devenue l’une des plus grandes entreprises manufacturières du Guangxi, classée parmi les 50 plus grandes entreprises sidérurgiques mondiales.

Ses produits ont été utilisés dans des projets majeurs comme le pont Hong Kong-Zhuhai-Macao, le « Tianyan » (Œil du Ciel) chinois, le canal de Pinglu, et fournissent aussi des aciers pour BYD, BAIC, Midea.

Liugang a déclaré lors de la conférence que « le 14e plan quinquennal » a été une période très difficile pour l’industrie sidérurgique chinoise. La société a réussi à ajuster sa structure de produits et à moderniser ses lignes de production, réalisant des bénéfices en 2025.

Mais, malgré cette rentabilité dans un contexte difficile, les méthodes traditionnelles de gestion ont atteint leurs limites.

Le vice-directeur général, Shen Min, a indiqué que plus de 90 % des lignes de production de Liugang sont désormais automatisées, et que la gestion automatique classique est bien maîtrisée.

Au cours des dernières années, l’entreprise a expérimenté quelques applications d’IA, mais de manière fragmentée : un modèle par atelier, des données non interconnectées, des algorithmes isolés.

Par exemple, un modèle pour la fabrication de l’acier dans le four, un autre pour le laminage, mais sans coordination entre eux, ce qui limite la planification et le contrôle de la qualité.

C’est pour cela que Liugang a décidé de collaborer avec Huawei pour créer le « Xuantie » — un grand modèle unifié, intégrant ces capacités dispersées.

Ce modèle s’appuie sur le grand modèle Pangu de Huawei.

Il commence par entraîner le modèle avec des données du secteur sidérurgique pour lui apprendre les lois fondamentales de la production ; puis, il ajuste finement avec les données accumulées par Liugang pour l’adapter à ses conditions spécifiques ; enfin, il génère des petits modèles légers pour chaque étape, pour une exécution locale.

En résumé, un « cerveau » pour la gestion globale, une multitude de « petits cerveaux » pour chaque étape.

Ce système couvre six segments : la préparation du fer, la fabrication de l’acier, le laminage, la logistique, l’environnement et la sécurité, avec plus de 20 scénarios d’application, dont 20 sont déjà matures, et d’autres en développement selon la production.

En termes de puissance de calcul, tout repose sur une solution entièrement nationale, avec les processeurs Kunpeng et les puces AI Ascend de Huawei.

Parmi les premières applications, deux sont déjà déployées à Foshan : l’optimisation du four LF et la gestion intelligente de la coupe et du chargement des lingots.

Comment faire entrer l’IA dans l’atelier ?

Le site de Foshan, à environ 200 km de Nanning, est situé en bord de mer, dans la baie du Nord.

C’est la base de production côtière de Liugang, organisée en forme de U, avec la matière première entrant d’une extrémité, passant par la fusion, la fabrication et le laminage, pour sortir à l’autre extrémité, sans revenir en arrière, minimisant ainsi le transport.

Les applications IA du « Xuantie » sont déployées dans différents ateliers de cette base.

En suivant le processus de fabrication, la première étape concerne le transport du fer liquide : après la fusion dans le haut fourneau, il faut l’acheminer rapidement au convertisseur.

Le site dispose de 10 locomotives et 51 wagons-citernes à fer liquide, transportant en moyenne 3 600 tonnes par jour. La température du fer dépasse 1400°C, et le trajet de 2 km, avec 3 passages à niveau, dure environ 28 minutes.

Autrefois, cette étape dépendait fortement de la main-d’œuvre.

L’ingénieur en chef du service ferroviaire, Liao Liuqiang, explique que cette étape posait quatre problèmes majeurs : plus de 70 personnes en équipe, la charge de travail élevée ; la communication par radio, souvent en retard ; la perte de chaleur du fer liquide lors du transport, nécessitant un chauffage supplémentaire ; et la manipulation manuelle des crochets et des arrêts, avec des risques importants.

Depuis 2020, Liugang a collaboré avec Huawei et China Mobile Guangxi pour automatiser cette étape.

L’ingénieur Mo Keyi, qui a vécu toute la transformation, explique que le projet comporte trois étapes principales.

La première consiste à localiser chaque wagon-citerne, en y installant un dispositif de positionnement, permettant au contrôleur de voir en temps réel la position de chaque citerne sur un écran, sans radio.

La deuxième étape vise à maintenir la température du fer : en équipant chaque citerne d’un couvercle isolant automatique, la température chute de 35°C moins rapidement.

La troisième étape est l’automatisation complète : les 10 locomotives sont équipées de dispositifs de conduite autonome, et le système intelligent de planification actualise chaque minute le plan de transport. Les locomotives reçoivent des instructions et réalisent automatiquement l’accouplement, le transport et le déchargement.

Mo Keyi indique que, auparavant, le conducteur travaillait 24 heures, maintenant, la locomotive fonctionne toute seule, et le conducteur surveille à distance.

Liao Liuqiang précise que cette solution, déployée avec Huawei, a permis d’augmenter la rotation des wagons de 3,5 à 4,5 par jour, soit une hausse d’environ 30 %. La température du fer est mieux conservée, ce qui permet d’ajouter 20 kg de ferraille par tonne de fer liquide, réduisant ainsi le coût des matières premières.

L’équipe de transport, qui comptait plus de 70 personnes, n’a plus besoin que d’une dizaine de contrôleurs en salle de contrôle. La nouvelle systeme génère chaque année environ 35 millions de yuans d’économies.

Une fois le fer liquide arrivé au convertisseur, la prochaine étape est la fabrication de l’acier.

Le processus de conversion consiste à souffler de l’oxygène dans le fer liquide pour éliminer le carbone et les impuretés.

Ce processus nécessite une évaluation en temps réel de la température et de la teneur en carbone, pour décider quand ajouter du matériau, arrêter la soufflerie ou sortir l’acier.

Traditionnellement, on « regarde le feu » : le maître, avec des lunettes de soleil, observe la flamme sortant du four.

Une flamme blanche et éblouissante indique une température élevée et un carbone presque brûlé ; une flamme rougeâtre et sombre indique une température insuffisante ; des étincelles longues et bifurquées signalent un taux élevé de carbone ; des étincelles courtes et rondes, voire absentes, indiquent que le carbone est presque éliminé.

Un opérateur expérimenté peut juger en quelques secondes en observant la flamme.

Mais cette compétence dépend fortement de l’expérience personnelle, difficile à standardiser ou à transmettre, et influencée par l’état physique de l’opérateur, notamment en cas de fatigue nocturne.

L’ingénieur Luo Chunhong du centre de fabrication intelligente de Liugang explique que leur système d’IA pour la surveillance du feu utilise une caméra haute définition installée à l’entrée du four, pour analyser en continu la couleur, la forme et la luminosité de la flamme, via des algorithmes de reconnaissance d’image, fonctionnant 24h/24, sans fatigue.

Il mentionne aussi une évolution : auparavant, la planification de la production nécessitait que le contrôleur consulte plusieurs tableaux et systèmes dans différents ateliers ; aujourd’hui, dans le centre de fabrication intelligent de Foshan, tout est visible sur un grand écran, en temps réel.

Après la sortie du convertisseur, l’acier passe dans un four d’affinage (LF) pour finaliser la température et la composition.

L’affinage est complexe, car il existe plus de 100 types d’acier, chacun avec ses exigences spécifiques.

Autrefois, il reposait principalement sur l’expérience : analyser la composition, puis décider de la quantité d’alliages et de l’argon à injecter, souvent après coup.

Liugang et Huawei ont développé une solution d’optimisation pour le four LF, combinant des modèles physiques et une IA prédictive pour anticiper la changement de température et de composition en temps réel, et calculer les paramètres optimaux.

Ce système a permis de réduire le temps d’affinage de 2 minutes et de diminuer le coût d’ajout d’alliages de 2 yuans par tonne.

Au total, Liugang a déjà déployé 33 modèles d’IA dans la fabrication de l’acier, couvrant la conversion en convertisseur, l’affinage LF, et la soufflerie à l’argon.

Ces modèles ont permis d’augmenter la productivité du convertisseur de 8,5 %.

Une fois l’acier liquide coulé en billettes, il entre dans la phase de laminage.

Le laminage consiste à transformer la billettes en plaques ou bobines selon les spécifications du client, en deux étapes : le chaud, à plus de 1000°C, pour donner la forme générale ; puis le froid, pour une finition précise, notamment en épaisseur et en surface.

Les environnements de travail sont très différents : dans l’usine de froid, la propreté est essentielle, avec un sol en époxy vert, des bobines alignées, et des zones sans opérateurs, où un pont roulant jaune déplace automatiquement les bobines.

L’expert technique Su Hui explique qu’une machine appelée « vision cloud » avec un bras robotisé lourd, construit en partenariat avec Huawei et China Mobile Guangxi, déplace les rouleaux de laminage.

Auparavant, cette opération nécessitait trois opérateurs dans un environnement chaud et poussiéreux.

Depuis 2020, la société a automatisé cette étape via la 5G, puis a ajouté une vision binoculaire et des algorithmes d’IA pour améliorer la précision, passant d’un taux de réussite de 85 % à 99,5 %, avec une précision inférieure à 15 mm.

Après cette étape, une autre machine, un robot de déballage intelligent, dépose les bobines sur la ligne de production, avec une précision de moins de 0,5 mm, et une capacité de 60 bobines par quart de travail.

La production de tôles fines et d’acier galvanisé est en cours, mais une autre ligne importante, la ligne de plaques épaisses de 3800 mm, a été mise en service en novembre 2024, pour des applications dans la construction navale, l’ingénierie marine et l’éolien.

Les commandes pour ces plaques épaisses sont très variées, avec des exigences différentes en longueur, largeur, épaisseur, souvent pour des petites séries, ce qu’on appelle des « commandes de médecine chinoise » : beaucoup de variétés, peu de volume.

Le responsable du modèle de la ligne de production, Chen Peizhi, explique qu’auparavant, il fallait manuellement faire correspondre les contrats clients et les billettes à laminer, puis optimiser la disposition pour minimiser le gaspillage, un processus long et difficile à optimiser globalement.

Aujourd’hui, Liugang a développé un système intelligent d’assemblage et de découpe, basé sur le solveur Tianchou de Huawei.

Ce système convertit l’expérience humaine en règles et modèles calculables, prenant en compte délais, charge de la ligne, consommation d’énergie, pour générer en quelques minutes des plans d’assemblage pour plus de 1000 contrats.

Chen Peizhi indique que plus de 90 % des contrats sont désormais traités automatiquement, avec une amélioration de plus de 1 % du taux de matière utilisable.

Ce gain, bien que modeste, représente des milliers de tonnes de métal économisées chaque année sur une ligne produisant plus de 250k de tonnes.

Les trois prochaines années

Lors de la conférence du 31 mars, Li Bin a présenté la stratégie pour les trois prochaines années : investir plus de 3 milliards de yuans dans le développement de « Liugang numérique et intelligent ».

Ce montant, important pour une entreprise sidérurgique, témoigne de la confiance du management dans le retour sur investissement de l’IA.

Où seront dépensés ces fonds ?

Selon Li Bin, une partie sera consacrée à l’infrastructure de calcul et à la plateforme de grands modèles, une autre à la mise en œuvre concrète des scénarios, et une autre à la formation du personnel.

Liugang a lancé un plan « 10k employés IA » : l’objectif est que tous les employés acquièrent des compétences en développement IA, et à ce jour, ils ont déjà créé 2082 assistants IA.

Par exemple, un employé du centre de vente de Foshan, sans expérience en informatique, a utilisé le grand modèle pour créer un assistant de devis intelligent, améliorant la rapidité et la précision des devis.

Le plan prévoit aussi de déployer des « agents numériques » dans chaque étape de la production, pour participer à la planification, la gestion, le contrôle qualité, etc.

L’objectif est d’atteindre plus de 80 % de couverture de l’ensemble du processus d’ici trois ans, avec plus de 10 lignes de production équipées d’agents industriels intelligents, et plus de 30 jeux de données industrielles de haute qualité. En 2027, 20 autres scénarios AI exemplaires seront déployés.

Liugang n’est pas la seule entreprise sidérurgique à faire cela.

Li Yiren a mentionné lors de la conférence qu’une semaine avant, la China Iron and Steel Industry Association avait organisé à Nanjing une réunion confidentielle sur le développement de l’« AI + industrie sidérurgique », avec la participation de Baowu, Ansteel, Shougang, Hebei Steel, Nanjing Steel, etc.

Actuellement, l’association travaille avec le ministère de l’Industrie et des Technologies de l’information pour élaborer un « Guide de mise en œuvre de l’AI dans l’industrie sidérurgique ».

Huawei intensifie aussi ses investissements dans le secteur.

Le groupe Huawei Steel, Non-Ferrous et Military a été créé en 2025, et collabore déjà avec plus de 300 entreprises dans le monde, dont plus de 120 sidérurgiques et métaux non ferreux, avec plus de 100 scénarios AI couvrant tout le processus de fusion.

Le vice-président de Huawei, Jiang Wangcheng, a présenté lors de la conférence d’autres cas d’application dans différents secteurs : Baowu utilise Pangu pour prévoir la température des hauts fourneaux, réduisant le coût de chaque tonne de fer liquide de 5 à 10 yuans ; China Conch Cement optimise la consommation d’énergie globale avec un modèle prédictif, réduisant la consommation de charbon standard de 1 %, et diminuant de plus de 4 500 tonnes par an ses émissions de carbone.

Le CEO de Huawei Steel & Non-Ferrous, Shi Mao, a déclaré qu’avec l’évolution rapide de l’IA, il faut utiliser la structure du grand modèle « Xuantie » et la capacité de développement avec ses partenaires pour faire face à l’incertitude technologique.

Pour Liugang, l’efficacité apportée par l’IA a aussi une dimension supplémentaire : l’entreprise accélère son internationalisation.

Le Guangxi, seul province chinoise reliée par terre et mer à l’ASEAN, voit ses exportations croître rapidement grâce à l’avantage géographique de son port de Fanghai. La gamme de produits s’est élargie, passant du fil d’acier traditionnel à des plaques épaisses, des tôles pour navires, de l’acier pour l’automobile, etc., avec des marchés en ASEAN, au Moyen-Orient et en Amérique du Sud.

La ligne de plaques épaisses de 3800 mm, mise en service en novembre 2024, comble un vide dans la production de Guangxi, et ses produits ont obtenu la certification des principales sociétés de classification maritime et de l’UE CE.

Le vice-secrétaire du gouvernement du Guangxi, Liang Lei, a indiqué que la région suit une stratégie de développement « R&D à Beijing, Shanghai, Guangzhou + intégration en Guangxi + application en ASEAN », avec une R&D en avant-garde dans les grandes villes, puis une intégration locale, et enfin une exportation vers l’ASEAN.

Plus de 100 entreprises leaders en IA ont déjà installé leurs sièges à Nanning, avec une valeur de production dans le secteur industriel de plus de 89 milliards de yuans.

Lors de la conférence de lancement du « Xuantie », Liugang, Huawei et China Mobile Guangxi ont signé un accord de coopération approfondie.

Selon le plan, d’ici 2027, les scénarios d’application du « Xuantie » couvriront les principales activités de Liugang.

L’objectif ultime est, avec Huawei et d’autres partenaires, de faire de Liugang une usine intelligente de classe mondiale, compétitive à l’échelle internationale, en s’appuyant sur le « Xuantie » et d’autres technologies d’IA.

(Auteur : Feng Kehan)