Chu Jian, 63 ans, saisit l’opportunité offerte par l’essor de l’intelligence industrielle. Le 6 janvier, Supcon Technology, qu’il contrôle de facto, a publié un rapport destiné aux investisseurs. Suite à l’obtention d’un appel d’offres pour un projet pharmaceutique, la direction a indiqué qu’elle « poursuit l’intégration profonde de l’IA dans les principaux secteurs industriels ». Supcon Technology, basée à Hangzhou, est une entreprise nationale leader dans l’automatisation industrielle, avec une capitalisation boursière dépassant les 40 milliards de yuans. L’équipe de Chu Jian a accéléré sa transition vers l’IA industrielle. Lors de la présentation de ses résultats en octobre 2025, Supcon Technology a dévoilé des chiffres impressionnants. La direction prévoit d’atteindre un chiffre d’affaires annuel de 20 milliards de yuans pour l’IA et de 5 milliards de yuans pour la robotique d’ici 4 à 5 ans, et investira 20 milliards de yuans supplémentaires dans l’IA. Son ambition ultime est d’atteindre une capitalisation boursière d’un billion de yuans pour Supcon. Chu Jian, originaire de Chun’an, dans le Zhejiang, était auparavant vice-président de l’Université du Zhejiang. Il a fondé Supcon et a brisé le monopole des géants internationaux des systèmes de contrôle distribués (DCS). Chez Supcon, cette figure clé n’intervient qu’en tant que consultant stratégique et technique, la gestion opérationnelle quotidienne étant assurée par le PDG, Cui Shan, et d’autres collaborateurs. Cependant, Chu Jian reste actif dans les médias, promouvant activement la transformation de Supcon en une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle industrielle. Son nouvel atout majeur est TPT. Ce modèle de séries temporelles à grande échelle pour les industries de procédés, lancé en juin 2024, est le produit phare de la division IA de Supcon, fruit de plus de 30 ans d’expérience dans le domaine. Presque tout dans l’industrie est lié aux données de séries temporelles. Par exemple, en cas de panne d’un équipement, le suivi des données de vibration de la semaine précédente permettra presque certainement de détecter le problème. Si ce type de données peut être décodé, même une prédiction quelques secondes à l’avance peut améliorer considérablement la productivité. En suivant l’approche des grands modèles de langage, l’équipe de Chu Jian a effectué un pré-entraînement avec de vastes ensembles de données de séries temporelles industrielles afin d’apprendre et de formuler des règles générales de fonctionnement des équipements industriels, en extrayant les caractéristiques communes pour obtenir un modèle de base général. Les utilisateurs n’ont besoin que d’une petite quantité de données industrielles pour l’ajustement fin, et le modèle peut être utilisé dans divers scénarios industriels, tels que l’évaluation et l’optimisation des opérations d’usine. Si des experts en processus devaient analyser la logique de production et l’espace d’optimisation, cela prendrait un à deux mois. Selon Chu Jian et ses collègues, grâce à la décomposition et au calcul automatiques par TPT, la solution peut être obtenue en quelques dizaines de minutes seulement, améliorant l’efficacité de plus de 90 %. Ainsi, le problème de l’IA industrielle, qui ne peut effectuer que des développements personnalisés pour des scénarios isolés et qui est difficile à mettre à l’échelle, est résolu d’un seul coup. « Le secteur industriel est très complexe et les barrières à l’entrée sont très élevées », a déclaré un expert en informatisation de la production. Il a ajouté qu’après le développement à grande échelle du modèle, la viabilité technique et économique de la solution s’améliore considérablement. En août 2025, TPT a lancé la version 2.0. Contrairement à la génération précédente, qui nécessitait une mise en œuvre sur site par des spécialistes, la version 2.0 maintient le déploiement local par les entreprises, tout en ajoutant des fonctionnalités de plateforme et de libre-service, et en migrant vers les services en ligne afin d’élargir sa clientèle. Le jour du lancement de TPT 2, 518 entreprises ont passé des précommandes et 112 unités ont été vendues. « Ce modèle est entré dans sa phase d’application et de mise en œuvre à grande échelle. » Selon la direction, comme révélé en octobre dernier, la demande pour TPT a largement dépassé les prévisions, et le chiffre d’affaires de ce segment devrait doubler, voire plus, dans les années à venir.
TPT, à lui seul, ne peut pas soutenir le concept de transformation industrielle par l’IA de Chu Jian. Conformément à son plan, Supcon ambitionne de devenir un fournisseur de services d’IA professionnel dans le domaine des processus industriels. Supcon compte plus de 35 000 clients industriels. Afin de transformer l’IA d’un rôle de soutien à un rôle de premier plan, en l’amenant à intervenir profondément dans les processus de production et même à prendre le contrôle total des usines, la direction a introduit le concept d’« intelligence industrielle embarquée ». « Elle peut non seulement comprendre et juger, mais aussi exécuter directement », a précisé Cui Shan. L’essence de l’intelligence industrielle embarquée réside dans l’intégration de l’intelligence au processus de production, formant ainsi une boucle fermée. Ceci requiert l’intégration de deux technologies : le modèle de séries temporelles (TPT) et le système de contrôle universel (UCS), qui coordonnent respectivement les capacités de prise de décision et d’exécution. À l’instar des « mains et pieds physiques » de l’intelligence industrielle, l’UCS permet un contrôle précis basé sur les instructions du modèle à grande échelle du TPT. Supcon affirme que l’UCS révolutionne l’architecture traditionnelle des systèmes de contrôle distribués (DCS) en vigueur depuis près de 50 ans. Grâce à la structure minimaliste « une usine, un panneau de contrôle » du système UCS, l’espace occupé par les panneaux est réduit de 90 %, les coûts de câblage de 80 % et le temps de construction de 50 %. Le système TPT + UCS, qui permet de construire une usine FAP entièrement autonome, va, selon la direction de Supcon, révolutionner le fonctionnement des usines, en passant d’un contrôle principalement humain à un contrôle intelligent. La direction a utilisé une analogie : les mises à niveau numériques traditionnelles sont comme un train lent, tandis que le FAP est comme un TGV – intelligemment programmé et capable d’un fonctionnement rapide et performant. Fin octobre 2025, Supcon a remporté le projet Henan Jinhai New Fluorosilicon Materials, basé sur sa technologie FAP (Fluorosilicium avancé), un projet dont l’investissement total est estimé à 30 milliards de yuans. Concernant le projet de R&D de Sinopec sur les polyoléfines, obtenu durant la même période, Supcon a déclaré : « Ceci représente une avancée majeure pour TPT (Supcon Technology Parks and Technology) dans le développement de procédés essentiels pour l’industrie pétrochimique. » Chu Jian est confiant dans le développement de l’IA industrielle. Il prévoit que la base de clients de Supcon atteindra bientôt 50 000. Le nouvel objectif fixé par l’administration est en effet ambitieux, visant une capitalisation boursière d’un billion de yuans. Selon le compte rendu de la réunion, Supcon investira 20 milliards de yuans au cours des 4 à 5 prochaines années dans le développement de son activité IA, en se concentrant sur l’infrastructure de puissance de calcul et le recrutement de talents. Passant d’un fournisseur de logiciels à un fournisseur de services, d’un développeur de projets et de produits à un concepteur de plateformes, Supcon ne souhaite plus dépendre exclusivement des appels d’offres pour des projets individuels. En termes de modèle économique, l’entreprise adoptera un système d’abonnement, redéfinissant ainsi les configurations et la tarification de ses logiciels industriels. Fin juin 2025, Supcon comptait 938 clients abonnés. Ce changement de rythme engendrera inévitablement des difficultés. De janvier à septembre 2025, le chiffre d’affaires et le bénéfice net de Supcon ont enregistré des baisses à deux chiffres par rapport à l’année précédente. L’activité robotique de Chu Jian, pourtant très attendue, n’a généré que 120 millions de yuans de chiffre d’affaires en neuf mois, sans parvenir à atteindre une envergure significative. Ces difficultés étaient sans doute prévisibles. Chu Jian se souvient qu’en 2024, lors du lancement de TPT et UCS par Supcon, la concurrence avait été surprise : « Ils ne s’attendaient pas à ce que nous révolutionnions nos propres logiciels industriels et systèmes de contrôle-commande distribués (DCS). » Selon les données de MIR DATABANK, en 2024, la part de marché de Supcon Technology dans le segment des DCS atteignait 40,4 %. Or, le marché chinois des DCS ne représente qu’environ 12 milliards de yuans, et ses limites sont clairement visibles. Chu Jian prédit qu’à l’avenir, une grande partie des logiciels destinés à des applications pratiques seront remplacés par l’IA, mais que les logiciels d’ingénierie nécessitant des connaissances scientifiques approfondies conserveront leur valeur. Face à la fragilité de ce nouveau segment d’activité et au déclin de ses piliers traditionnels, Supcon doit encore trouver des moyens de prouver sa solidité.
