L’industrie automobile a connu plusieurs transformations, dont l’une est l’intégration de l’intelligence artificielle (IA). De la fabrication des véhicules aux inspections et aux mesures de sécurité, l’IA est devenue une force motrice pour rendre les opérations dans tous ces secteurs d’autant plus efficaces. Cet article explore les applications, les cas d’utilisation, les avantages et les exemples notables d’entreprises à la pointe de l’adoption de l’IA dans l’industrie automobile.
Applications de l’IA dans l’industrie automobile
L’industrie automobile se compose de plusieurs secteurs. Ces secteurs intègrent peu à peu l’intelligence artificielle dans leurs systèmes afin d’optimiser les opérations au sein de l’entreprise. L’application principale de l’IA se fait par le développement d’outils, d’algorithmes et de technologies alimentés par l’IA. Les trois principaux secteurs où l’IA est exploitée efficacement sont la fabrication, les inspections et la sécurité.
Fabrication de véhicules
Le processus de fabrication d’un véhicule est un processus long et détaillé qui repose sur des données précises et exactes. La capacité de l’IA à traiter les données constitue une solution à ce problème. Les outils d’IA sont effectivement exploités de manière à rationaliser le processus global de production de véhicules sûrs et classiques. Ces applications sont intégrées dans divers secteurs du processus de fabrication des véhicules.
Un exemple de cette application est l’utilisation de l’IA pour effectuer des tâches répétitives, comme l’assemblage de pièces automobiles. L’intelligence artificielle a eu un impact significatif sur les opérations dans trois secteurs principaux : La production automobile (IA générative), le soudage et la peinture (outils alimentés par l’IA) et les inspections finales (IA de détection des dommages). Ces technologies reposent sur de grandes quantités de données, à partir desquelles elles sont formées pour exécuter des tâches ou fournir des solutions numériques.
L’intégration de ces technologies permet non seulement d’accroître l’efficacité, mais aussi de réduire les coûts de production. L’IA jouant un rôle dans le développement des véhicules modernes, les constructeurs automobiles peuvent améliorer les caractéristiques clés pour accroître la satisfaction des consommateurs et se faire une place sur les marchés concurrentiels modernes.
Inspections des véhicules
Les inspections sont courantes dans l’industrie automobile. Qu’il s’agisse des tests d’inspection périodiques qui ont lieu régulièrement ou des inspections individuelles effectuées par les consommateurs. Avec le développement de l’intelligence artificielle, l’industrie automobile l’intègre dans le processus global de traitement de nombreux types d’inspections. Les outils d’IA deviennent peu à peu une partie importante des inspections de véhicules, notamment les modèles d’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et l’apprentissage profond.
Ces trois technologies d’IA analysent de vastes ensembles de données afin d’identifier des modèles et de réaliser une étude complexe de l’aspect de chaque type de dommage. Ces algorithmes alimentés par l’IA peuvent ainsi imiter le cerveau humain et tirer une conclusion sur l’existence ou non de dommages sur les véhicules.
Cette analyse est ensuite utilisée pour générer des algorithmes qui servent de base à la gestion des inspections automobiles complexes lors des transferts de véhicules. L’une des applications de l’IA dans les inspections automobiles – en particulier lors des transferts de véhicules – est le développement d’un système alimenté par l’IA par focalx. L’entreprise a utilisé les outils mentionnés plus haut pour créer un système qui effectue des inspections de véhicules en un temps réduit et fournit un rapport détaillé à la fin de l’inspection.
Sécurité des véhicules
Lorsqu’il produit des véhicules, un constructeur est censé garder à l’esprit la sécurité du véhicule et la sécurité routière, afin de garantir une expérience de conduite sûre. L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’industrie automobile a permis d’obtenir des informations qui facilitent la sécurité des véhicules et des routes. Parmi ces applications figurent les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), qui comprennent des systèmes tels que l’alerte de franchissement de ligne (LDW) et le freinage d’urgence autonome (AEB). Ces systèmes comprennent des capteurs en temps réel qui améliorent l’expérience du conducteur et garantissent un niveau de sécurité plus élevé dans les véhicules.
En outre, l’intégration de l’intelligence artificielle dans le secteur de la construction automobile a permis d’améliorer la conception des véhicules afin de mieux répondre aux normes de sécurité routière. Cela a non seulement amélioré l’expérience des passagers, mais a également permis le développement d’outils alimentés par l’IA qui sont suffisamment puissants pour suivre les problèmes des véhicules en temps réel, ce qui permet aux propriétaires de réagir plus rapidement et d’apporter les modifications nécessaires.
Cas d’utilisation de l’IA dans l’industrie automobile
L’une des façons de diviser l’industrie automobile serait d’examiner séparément les secteurs de la fabrication, des technologies intelligentes et des services ou des inspections. Alors que les secteurs de la fabrication et de l’autonomie visent à utiliser l’IA pour la production du véhicule, le secteur de l’inspection utilise l’IA une fois la fabrication du véhicule achevée. Voici quelques-uns de ces cas d’utilisation :
Construction automobile
L’IA générative ou GenAI est un type d’intelligence artificielle capable de produire des images, des textes et d’autres formes de données à partir de rien. Elle est particulièrement utile dans la construction automobile lorsqu’il s’agit de concevoir un véhicule. Pour rivaliser avec le marché numérique actuel, de nombreuses entreprises se tournent vers l’IA générative et l’utilisent comme un outil d’inspiration pour la production de leurs véhicules.
General Motors (GM) est un exemple d’entreprise automobile qui utilise l’IA générative dans la conception de ses véhicules. Après avoir établi un partenariat avec AutoDesk, GM a intégré la technologie de conception dans son processus de conception de véhicules. L’une de ces applications a été le développement d’un support de siège léger pour ses véhicules. Le développement de ce produit a permis de réduire le poids, d’augmenter la résistance et d’améliorer l’efficacité énergétique et la sécurité.
Assemblage efficace de voitures par des robots
Les tâches répétitives sont un processus constant dans la fabrication des voitures et doivent être effectuées efficacement pour garantir la sécurité globale du véhicule. C’est là que les robots dotés d’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique sont mis à profit. De nombreuses entreprises, comme Kia Motors, intègrent des robots dotés d’IA dans des tâches telles que la peinture et l’assemblage précis de pièces automobiles, afin de réduire tout problème d’agencement lorsque l’on regarde l’extérieur du véhicule.
Technologie intelligente
La technologie intelligente est un vaste secteur, particulièrement populaire aujourd’hui en raison de l’efficacité des tâches qu’elle permet d’accomplir en utilisant l’IA de diverses manières pour développer un ensemble d’utilités. Parmi ces technologies développées, on peut citer
Capteurs
Les capteurs alimentés par l’IA constituent une autre solution importante pour relever le défi de la sécurité des véhicules. En intégrant ces capteurs dans le système du véhicule, l’IA recueille des informations en temps réel sur la capacité globale du véhicule à effectuer ses tâches habituelles. De nombreux fabricants intègrent des systèmes et des capteurs pour suivre l’état d’un véhicule et déterminer ainsi s’il est conforme aux protocoles de sécurité préétablis.
Aide à la conduite par l’IA
Les systèmes d’aide à la conduite utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle pour améliorer la sécurité des véhicules en fournissant une assistance en temps réel aux conducteurs dans divers scénarios de conduite. Ces systèmes détectent les dangers potentiels, aident à la direction, au freinage et à l’accélération, et contribuent à prévenir les collisions. Les modèles d’assistance au maintien de la trajectoire (Lane Assist Models) de Tesla sont un exemple de l’utilisation de ce système. Il s’agit d’un système avancé d’aide à la conduite qui utilise une combinaison d’algorithmes d’intelligence artificielle pour détecter tout danger imminent. L’une des caractéristiques de ce modèle est l’assistance dans l’angle mort. Cette fonction s’accompagne d’un avertissement sonore de collision qui aide le conducteur à identifier tout angle mort potentiel et à éviter les collisions.
Technologie de conduite autonome
L’intelligence artificielle est à la base du développement des véhicules autonomes. De nombreux fabricants de véhicules autonomes adoptent l’IA pour développer des véhicules qui ne sont pas seulement autopilotés, mais qui comprennent également des systèmes intégrés qui améliorent l’expérience globale de conduite. La technologie qui sous-tend la fabrication d’un véhicule autonome est connue sous le nom de Deep Learning. Cette forme d’apprentissage automatique utilise des informations provenant de vastes ensembles de données (big data) et entraîne les réseaux neuronaux artificiels. Elle est utilisée pour améliorer le niveau de compréhension de l’environnement d’un véhicule, en particulier en ce qui concerne la reconnaissance des formes et la précision des capteurs.
Inspections des voitures
Inspections de transfert
La durée de vie d’un véhicule se caractérise par de multiples transferts entre plusieurs parties qui ont eu la voiture au moins une fois. Ces nombreux transferts présentent souvent un risque de dommages potentiels, ce qui soulève la question de la responsabilité pour tout dommage qui en résulterait. Les inspections de transfert de véhicule constituent une solution à ce problème.
La vision par ordinateur est à l’avant-garde de cette IA, permettant l’inspection automatisée des véhicules. Des entreprises comme Focalx ont mis au point des technologies d’IA qui s’appuient sur de vastes ensembles de données pour apprendre à l’IA à analyser les images/vidéos afin de détecter tout dommage sur le véhicule.
Gestion du parc automobile
Pour les entreprises qui proposent des services d’autopartage ou de location de véhicules, la gestion de la flotte est importante pour le bon fonctionnement de l’entreprise. Il s’agit d’un système qui vise à gérer une flotte de véhicules afin de s’assurer que chaque véhicule se trouve à l’endroit et dans l’état appropriés. De nombreuses entreprises choisissent d’opter pour divers outils d’IA pour suivre leurs véhicules, dont l’AI Dashcam . Cette technologie a été principalement développée pour suivre et surveiller les véhicules loués en temps réel et est devenue une sorte de lueur d’espoir pour chaque entreprise. Pour en savoir plus, rendez-vous sur : Analyse de la gestion de flotte.
Avantages de l’IA dans l’industrie automobile
L’intégration de l’IA (Intelligence Artificielle) dans l’industrie automobile se traduit par plusieurs avantages qui s’étendent aux secteurs mentionnés ci-dessus. Qu’il s’agisse de la fabrication ou de l’inspection des véhicules, les avantages de l’IA sont les suivants :
Une expérience utilisateur améliorée
Les systèmes alimentés par l’IA peuvent offrir des expériences personnalisées aux conducteurs et aux passagers. Des technologies telles que la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel (NLP) et l’analyse prédictive utilisent de grandes quantités de données pour rendre les interactions du consommateur avec l’interface du véhicule plus transparentes et plus conviviales. Les technologies développées pour les véhicules autonomes, mentionnées plus haut, sont des exemples de cet avantage.
Maintenance prédictive
L’analyse prédictive alimentée par l’IA peut être bénéfique pour les conducteurs, car elle leur permet de surveiller l’état général de leurs véhicules et donc de prédire quand l’entretien ou les réparations sont nécessaires. Cette approche aide les conducteurs à prévenir les pannes, à réduire les coûts d’entretien et à augmenter la durée de vie des véhicules.
Efficacité énergétique et réduction des émissions
Les algorithmes d’IA – lorsqu’ils sont utilisés au cours du processus de fabrication des voitures – peuvent servir à optimiser les performances et la dynamique du moteur afin de minimiser les émissions inutiles tout en garantissant l’efficacité énergétique. En outre, la technologie des itinéraires alimentée par l’IA peut trouver les itinéraires les plus courts pour la livraison des véhicules et des flottes, ce qui contribue à réduire la consommation de carburant.
Sécurité renforcée
L’IA peut renforcer la sécurité des véhicules en détectant les menaces et en y répondant en temps réel. Les algorithmes d’apprentissage automatique et les capteurs peuvent être utilisés pour analyser l’état du véhicule sur les routes et tout comportement anormal pouvant indiquer un risque de collision, ce qui contribue à protéger les véhicules et les conducteurs contre les accidents inattendus.
Les entreprises de l’IA dans l’industrie automobile
Plusieurs entreprises de l’industrie automobile adoptent activement l’intelligence artificielle – toutes dans les secteurs de la fabrication de véhicules, de l’exploitation et de l’expérience client. Voici quelques exemples notables :
Tesla
Tesla est connu pour le développement de la technologie de conduite autonome. Ses véhicules comprennent des systèmes embarqués tels que les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), notamment les fonctions Autopilot et Full Self-Driving (FSD), qui sont tous alimentés par l’IA. Comme la plupart des technologies autonomes, les algorithmes d’IA de Tesla analysent les données provenant de capteurs tels que des caméras et des capteurs à ultrasons pour activer des fonctions telles que le maintien de la trajectoire, le régulateur de vitesse adaptatif et les changements de voie automatiques.
Toyota
Toyota utilise la technologie de l’IA depuis 2016, dans le cadre de la fabrication de ses véhicules et de ses services. Chez Toyota, l’adoption de l’IA vise à améliorer la sécurité, l’efficacité et l’expérience globale de l’utilisateur. L’entreprise a développé des systèmes alimentés par l’IA pour des fonctions telles que l’assistance avancée à la conduite, la maintenance prédictive et la navigation intelligente. Ces systèmes comprennent des systèmes alimentés par l’IA comme Safety Connect et les agents virtuels qui améliorent la sécurité et l’expérience de l’utilisateur. La recherche et le développement de Toyota se concentrent sur l’exploitation de l’IA pour créer des solutions de mobilité plus sûres et plus durables.
BMW
BMW utilise l’IA dans plusieurs parties de ses opérations de développement et de fabrication de véhicules. Ces technologies d’IA comprennent Car2X et AIQX pour améliorer les processus de production des véhicules. Alors que Car2X comprend l’activation d’outils tels que la reconnaissance d’objets et la navigation dans les places de parking, AIQX est utilisé pour effectuer des inspections visuelles et acoustiques qui détectent toute anomalie en temps réel. L’objectif est d’améliorer les performances des véhicules en visant l’efficacité et la qualité.
Si les entreprises mentionnées ci-dessus sont de grands constructeurs qui dominent l’industrie automobile, il existe de nombreux autres constructeurs, entreprises technologiques et startups qui développent activement des solutions basées sur l’IA pour le secteur automobile. Ils tirent parti de la technologie de l’IA pour innover et transformer la manière dont les véhicules sont conçus, fabriqués, exploités et même inspectés.
Conclusion
Globalement, l’impact de l’intelligence artificielle dans l’industrie automobile concerne les secteurs de la construction automobile, des inspections et de la sécurité. La plupart des technologies développées par ces fabricants sont basées sur de grandes quantités de données historiques qui permettent au système de s’entraîner et d’effectuer des tâches en conséquence. De plus en plus d’entreprises souhaitant se lancer dans le domaine numérique, les cas d’utilisation de l’IA dans ces secteurs augmentent également, allant d’une conception automobile globalement plus intelligente (grâce à la GenAI) à la gestion de grandes flottes de véhicules.
Il en résulte des avantages tels qu’une sécurité accrue, une réduction des coûts et une meilleure expérience utilisateur pour tous les conducteurs. L’adoption de l’IA dans l’industrie automobile offre un potentiel d’innovation important, permettant à de nombreuses entreprises – grandes ou petites – de proposer des solutions numériques qui rendent l’expérience de conduite efficace et sûre.
