AI improved advanced manufacturing and production processes in factories (RIA) (Made in Europe and AI, Data and Robotics partnerships)

Informations clés

• Identifiant officiel : HORIZON-CL4-2026-02-DIGITAL-EMERGING-51-two-stage
• Titre officiel : AI improved advanced manufacturing and production processes in factories (RIA) (Made in Europe and AI, Data and Robotics partnerships)
• Type d’action : RIA — Research and Innovation Action

Famille

DIGITAL-EMERGING

Call

HORIZON-CL4-2026-02-two-stage — INDUSTRY-two-stage

Budget indicatif topic

30,0 M€ au total; contribution UE indicative de 4 à 6 M€ par projet; 5 projets attendus.

Calendrier

Ouverture : 16/12/2025; étape 1 : 17/03/2026; étape 2 : 13/10/2026.

Statut au 22/10/2026

CLOSED — les deux étapes sont clôturées; la seconde étape a fermé le 13/10/2026.

Page call / calendrier

https://www.horizon-europe.gouv.fr/industry-two-stage-41460

Budget et nombre de projets

30,0 M€ au total; contribution UE indicative de 4 à 6 M€ par projet; 5 projets attendus.

Résumé opérationnel

Le topic soutenait des actions de R&I utilisant une IA explicable pour améliorer les procédés de fabrication avancée en usine, en associant productivité, qualité et réduction de l’impact climatique/environnemental. Les propositions devaient couvrir au moins deux des trois axes précis du scope et démontrer l’adaptation à des besoins de production changeants et aux données en temps réel.

Périmètre et activités attendues

Solutions d’IA explicable dédiées à au moins deux des axes suivants : (1) optimisation dynamique des procédés et paramètres de production afin d’améliorer l’efficacité et réduire l’impact climatique/environnemental; (2) détection des dérives et anomalies, puis correction proactive en temps réel pour éviter les pièces défectueuses; (3) optimisation des flux de matières pour maximiser la part de composants ou matériaux régénérés. Décrire l’accès aux données industrielles, la confidentialité et le partage sécurisé. Liens encouragés avec AI Factories/Data Labs, Testing and Experiment Facilities et European Digital Innovation Hubs; business case et stratégie d’exploitation obligatoires.

Résultats attendus

Compétitivité et productivité accrues par le monitoring en temps réel et l’optimisation adaptative; baisse des émissions; meilleure qualité et moins de rebuts; hausse de circularité et d’efficacité énergétique.

TRL et maturité

TRL de départ attendu : 4–5; objectif TRL 6 en fin de projet.

Conditions déterminantes

RIA; 30 M€; 4–6 M€ indicatifs par projet; 5 projets attendus. Le projet doit couvrir au moins deux des trois axes énumérés par le topic. La proposition doit traiter l’adaptation aux données réelles, la confidentialité, l’accès sécurisé aux données et la stratégie d’exploitation. Le topic est rattaché aux partenariats Made in Europe et AI, Data and Robotics.

Restrictions / conformité

Les sources de préqualification consultées ne justifient pas de restriction géographique spéciale au-delà des conditions générales Horizon Europe. Vérifier les annexes générales, le consortium et les éventuelles clauses propres à la version du call applicable.

Profil candidat / consortium

Consortium R&I avec fabricant industriel ou opérateur de production fournissant un cas d’usage et des données, fournisseur d’IA industrielle, intégrateur OT/IT, organisme de recherche/technologie et compétences en qualité, énergie ou circularité selon les axes choisis.

Matching Capital OS — signaux positifs

explainable AI; advanced manufacturing; real-time monitoring; adaptive process optimisation; optimal process parameters; process drift; anomaly detection; defect prevention; scrap reduction; regenerated components; circular material flow; industrial data; secure data sharing; confidentiality; digital twin; synthetic data; deep learning; LLM for manufacturing; energy efficiency; carbon footprint; AI Factories; Data Labs; TEF; EDIH; business case; TRL 4-5 to 6.

Faux positifs à éviter

Achat d’équipement standard; simple tableau de bord descriptif sans optimisation; modèle prédictif générique sans adaptation temps réel; projet ne couvrant qu’un des trois axes; absence de données industrielles ou de solution de confidentialité; IA non explicable lorsque l’explicabilité est attendue; absence d’industriel ou de plan d’exploitation.

Données à collecter

Secteur et ligne de production; procédé visé; KPI de productivité, qualité, rebut, énergie et émissions; disponibilité et gouvernance des données; cadence et latence requises; mécanisme de détection/correction; matériaux régénérés; architecture OT/IT; explicabilité; cybersécurité; protocole de validation; TRL; partenaires industriels; business case et exploitation.

Risques et réserves P0

Appel clôturé le 13/10/2026. Le scope exige au moins deux des trois axes; un projet limité à l’optimisation générale risque d’être hors cible. Accès aux données, confidentialité, sécurité, adaptation temps réel et stratégie d’exploitation doivent être explicités. Le budget du topic ne représente pas un droit à financement individuel.

Références de localisation

Work Programme Part 7, topic p. 179 et tableau du call p. 15; page topic PCN; page INDUSTRY-two-stage; page HaDEA du call fermé.

Sources officielles

• Source officielle
• Source officielle
• Source officielle

Mini-guide pratique

1. Vérifier le statut — HORIZON-CL4-2026-02-DIGITAL-EMERGING-51-two-stage a clôturé son étape 2 le 13/10/2026.

2. Couvrir au moins deux axes — Optimisation dynamique des procédés; détection/correction des dérives et défauts; maximisation de matières ou composants régénérés. Il faut en couvrir au moins deux.

3. Exiger l’IA explicable et temps réel — Décrire modèle, données, fréquence, latence, supervision, mécanisme d’adaptation et preuves de performance en conditions de production.

4. Contrôler données et OT/IT — Documenter accès, droits, confidentialité, cybersécurité, partage sécurisé, intégration au système de production et rôle des équipes terrain.

5. Mesurer la valeur industrielle — Baseline et KPI : rendement, défauts/rebuts, énergie, émissions, utilisation de matières régénérées, temps de cycle et coûts.

6. Consortium et déploiement — Fabricant utilisateur, IA industrielle, intégration OT/IT et expertise qualité/énergie/circularité selon les axes. Business case et stratégie d’exploitation attendus.

7. Taxonomie Capital OS — METIER : fabrication, automatisation, IA industrielle, selon le porteur. NEED : optimisation de procédés, qualité, réduction rebuts, efficacité énergétique, circularité, partage sécurisé de données.

8. Sources et limites — https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/docs/2021-2027/horizon/wp-call/2026-2027/wp-7-digital-industry-and-space_horizon-2026-2027_en.pdf ; https://www.horizon-europe.gouv.fr/ai-improved-advanced-manufacturing-and-production-processes-factories-ria-made-europe-and-ai-data ; https://www.horizon-europe.gouv.fr/industry-two-stage-41460 ; https://hadea.ec.europa.eu/calls-proposals/achieving-open-strategic-autonomy-digital-and-emerging-enabling-technologies-two-stage_en