Intelligence artificielle générative : quel impact sur l’industrie automobile ?

« L’IA générative révolutionne profondément l’industrie automobile, touchant à tous les aspects de sa chaîne de valeur. De la conception des véhicules à l’optimisation de l’expérience client, en passant par la gestion efficace de la chaîne d’approvisionnement et la maintenance prédictive des flottes, son impact se fait sentir à tous les niveaux. »

Une contribution d’Enrico Corti, SVP EMEA Sales chez onsemi

L’intelligence artificielle générative est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui a récemment gagné en notoriété, notamment avec l’avènement de solutions grand public telles que ChatGPT et Bard. Contrairement aux modèles d’IA conventionnels, qui sont généralement développés pour des tâches précises et acquièrent leur apprentissage à partir de données étiquetées, les modèles d’intelligence artificielle générative apprennent de manière non supervisée. Ils examinent en profondeur des ensembles de données beaucoup plus vastes, identifient eux-mêmes des liens, des schémas de pensée et génèrent des résultats créatifs sous forme de vidéos, d’images, de textes, ou encore de codes de logiciels. Cette approche libère des contraintes liées à la nécessité d’étiqueter les données pour entraîner les modèles d’IA traditionnels. Ainsi, le processus coûteux d’annotation des données n’est plus un obstacle majeur pour la formation des grands modèles d’IA générative.

Selon les prévisions du cabinet Goldman Sachs, l’intelligence artificielle générative augmentera le PIB mondial de 7% au cours de la prochaine décennie, soit près de 7 billions de dollars (6,6 billions d’euros). La capacité à générer des contenus imitant le style et la complexité des créations humaines ouvre un nouveau champ de possibilités et l’industrie automobile ne fera pas exception à cette tendance.

Vers la conception automobile intelligente

Aujourd’hui, les usines tirent profit d’un vaste réseau de capteurs, générateurs de données massives. Ces données, captées par des dispositifs de pointe, permettent d’obtenir des mesures d’une précision accrue, offrant ainsi une compréhension approfondie et une capacité de prévision optimisée quant aux performances des machines et à la qualité des produits. Cependant, nombreux sont les capteurs qui fonctionnent de manière indépendante, fournissant des résultats isolés. Cette fragmentation peut entraîner un manque de cohérence, pouvant potentiellement amplifier les erreurs de prévision. Grâce à l’IA générative, il est possible d’intégrer tous les aspects de production et de simuler de nouveaux scénarii, en exploitant pleinement les données fournies par les capteurs.

La conception automobile représente un aspect crucial de la production, impliquant des composants complexes tels que les batteries, les boîtes de vitesses, les moteurs ou les systèmes d’info-divertissement. Elle englobe également la multitude d’options supplémentaires ainsi que les nombreux impératifs de sécurité techniques nécessaires à la circulation sur les routes. Grâce à l’intégration de logiciels exploitant la puissance de l’IA générative, les entreprises peuvent construire des maquettes 3D réalistes de véhicules en se basant sur un ensemble restreint de paramètres. Durant la phase de production, ces logiciels permettent d’obtenir une assistance contextuelle en posant des questions telles que : « Puis-je utiliser des matériaux différents pour l’intérieur ? » ou « Comment puis-je réduire les coûts de conception ? ». Les entreprises intègrent des exemples de designs antérieurs ainsi que les commentaires de leurs clients aux logiciels de production, accélérant ainsi la phase de prototypage et de test. Chaque itération génère de nouvelles connaissances qui conduisent à des améliorations parfois inattendues. Grâce aux solutions d’IA générative, les fabricants automobiles optimisent leurs coûts, gagnent en efficacité et accélèrent la mise sur marché de nouveaux produits.

Optimisation de l’expérience client automobile

Au cours du processus d’achat d’un véhicule chez un concessionnaire automobile, les acheteurs potentiels peuvent être confrontés à diverses sources de frustration : délais d’attente, conseils impersonnels, choix restreint de véhicules ou encore temps limité pour les essais. En intégrant un chatbot d’IA générative dans le parcours client, une expérience entièrement personnalisée est offerte. Le chatbot comprend les besoins et adapte ses recommandations, qu’il s’agisse de modèles de voitures, d’options supplémentaires ou même d’un mode de financement. Les clients ont la possibilité de poser des questions spécifiques à leurs besoins afin de prendre la meilleure décision. Cette expérience bénéficie tant aux acheteurs qu’aux concessionnaires, en améliorant la satisfaction globale de l’achat.

Révolution dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement

Ces dernières années, l’industrie des semi-conducteurs a été confrontée à des pénuries qui ont eu un impact direct sur la chaîne d’approvisionnement de nombreux constructeurs automobiles. Durant la crise sanitaire, de nombreuses livraisons de véhicules ont été retardée de six mois à un an. Si l’IA traditionnelle a certainement présenté des avantages en permettant de suivre en temps réel la chaîne d’approvisionnement, de surveiller les niveaux de stocks, de tracer le mouvement des marchandises et de signaler les perturbations, l’IA générative introduit deux éléments additionnels :

• Continuité sans faille : en cas de défaillance, l’IA générative propose des alternatives pour minimiser les interruptions et de minimiser les coûts additionnels engendrés par toute interruption.
• Planification préventive : l’IA générative examine des scénarios de type « et si » lors de la planification. Par exemple, si la matière première du fournisseur A n’est pas disponible à temps ou si le prix du fournisseur B augmente, elle évalue directement les risques et présente une solution alternative.

Au final, la chaîne d’approvisionnement est harmonisée, fiable, anticipée et n’impacte plus le marché mondial de manière significative.

Gestion de flotte et maintenance prédictive

L’expansion de la flotte automobile s’accompagne d’une prolifération des données à traiter. Les gestionnaires de flotte ont longtemps été confrontés à la complexité des données générées et du temps nécessaire pour tirer des enseignements de ces ensembles complexes. Grâce à l’IA générative, le processus d’analyse des données de la flotte a été révolutionné, le rendant désormais simple et intuitif. En exploitant l’IA générative, un gestionnaire de flotte peut facilement obtenir des informations sur le nombre de véhicules électriques dont il dispose ou la part que ces derniers représente dans ses revenus.

Le gestionnaire anticipe également les problèmes techniques potentiels. L’IA générative interprète les données des capteurs en temps réel, analyse les tendances historiques et effectue ensuite une maintenance prédictive. Avec les informations fournies par les logiciels de l’IA générative, les gestionnaires sont en mesure de rassurer leurs clients, d’optimiser leur efficacité opérationnelle et de réaliser des bénéfices nets accrus.

L’IA générative révolutionne profondément l’industrie automobile, touchant à tous les aspects de sa chaîne de valeur. De la conception des véhicules à l’optimisation de l’expérience client, en passant par la gestion efficace de la chaîne d’approvisionnement et la maintenance prédictive des flottes, son impact se fait sentir à tous les niveaux. Au cœur de cette révolution se trouvent les capteurs, des composants essentiels qui captent une myriade de données cruciales pour guider les décisions des conducteurs et des systèmes de véhicules. Avec l’essor de l’IA générative, les capteurs deviennent des éléments centraux de la création d’environnements de simulation virtuelle, permettant de reproduire des scénarios réels et de tester des algorithmes et des systèmes de contrôle sans nécessité de conduire physiquement sur la route. Dans ce contexte, les semi-conducteurs jouent un rôle crucial en fournissant la puissance de calcul nécessaire pour traiter ces données massives et exécuter des modèles d’IA générative sophistiqués. Cette convergence entre capteurs et semi-conducteurs ouvre la voie à une nouvelle ère d’innovation et de progrès dans l’industrie automobile, où la technologie redéfinit les normes de performance, de sécurité et d’efficacité.

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