Membre de l'Alliance avec Nissan et Mitsubishi Motors, le groupe Renault est un constructeur automobile présent dans 130 pays au travers de quatre marques (Renault, Dacia, Alpine et le service de mobilité partagée Mobilize). Ses 111 000 collaborateurs fabriquent chaque année 2,7 millions de véhicules dans les usines du groupe. Les machines-outils et autres équipements industriels génèrent un grand nombre de données mais celles-ci étaient largement sous-exploitées au sein du groupe comme chez la plupart des autres industriels. Pour optimiser l'exploitation de ces données dans des cas d'usages très variés (production, maintenance, qualité, énergies...), Renault devait améliorer la collecte et la mise à disposition des données.

Aucune solution du marché n'étant satisfaisante devant les grands volumes de données concernées et leur variété, le constructeur automobile a décidé d'en développer une en partenariat avec Atos. Cette solution, baptisée ID@scale (Industrial Data @ Scale), a été progicialisée et, au-delà des usages internes à Renault, est aujourd'hui commercialisée par Atos à l'attention d'autres industriels. Basée sur l'offre Edge to Cloud de Atos, ID@scale permet d'analyser en temps réel (y compris avec de l'intelligence artificielle) de gros volumes de données sur des serveurs locaux BullSequana Edge puis de remonter les données de manière sécurisée vers des plateformes cloud pour assurer une bonne exposition des données destinée à faciliter leurs usages.

Avec ID@scale, les données sont collectées, structurées de manière standardisée et enrichies de métadonnées de contexte, ce afin de permettre des applications très variées (fabrication, ingénierie, qualité, RSE, logistique...). A ce jour, 7500 équipements au sein de 22 usines Renault sont raccordés à ID@scale. Le constructeur indique économiser 80 millions d'euros par an grâce à l'optimisation industrielle issue de l'exploitation des données connectées. Le groupe envisage de déployer cette solution dans la totalité de ses 35 usines soit 22 000 équipements à horizon 2023. Il prévoit, à terme, de générer une économie de 200 millions d'euros par an.