La maîtrise de la variabilité est un élément fondamental de la qualité des produits industriels. Cette maitrise de la variabilité a longtemps été portée par les approches SPC (Statistical Process Control). La complexification croissante des machines, et la recherche de la continuité numérique dans l'industrie 4.0 bouscule l'intérêt du SPC. Les recherches du laboratoire SYMME ont permis de proposer de nouvelles approches parfaitement adaptées à ce nouvel environnement (continuité numérique et complexité). L'APC (Automated Process Control) ne se contente pas de suivre le processus, mais cherche à le piloter en réduisant le plus possible les écarts entre la capabilité court terme et la capabilité long terme. l'APC utilise toute les techniques de pilotage automatique tels que le pilotage inertiel, mais aussi utilise des algorithmes de machine learning pour identifier rapidement les dérives du processus et apporter la correction la plus adaptée. Nous montrerons dans cette conférence les résultats expérimentaux de cette nouvelle approche en les comparant d'une part aux résultat d'un SPC traditionnel et d'autre part à des approche plus automatique comme les boucles de correction PID.