Demandez à un ingénieur combien coûtera la résolution d’un problème de qualité, et il vous décrira généralement le travail technique à effectuer : reproduire le problème, en isoler la cause, rédiger et valider un correctif. C’est certes un coût, mais il ne représente qu’une fraction du coût qui apparaîtra au bilan. Ce qui importe, c’est le moment où le correctif est appliqué, car une même correction technique peut entraîner des factures très différentes selon qu’elle se situe d’un côté ou de l’autre d’une ligne bien précise.

La « latence de qualité » des véhicules coûte des millions aux constructeurs automobiles en rappels et en réclamations au titre de la garantie. En s'appuyant sur des diagnostics basés sur l'AI, le cadre de qualité continue d'Sonatus réduit le délai entre la détection d'un défaut et sa résolution, permettant ainsi de résoudre les problèmes plus rapidement.

Les véhicules modernes génèrent un volume colossal de données de diagnostic : journaux de capteurs, codes d’erreur, traces réseau, données télémétriques provenant de dizaines de calculateurs. Face à cette explosion de données, les équipes d’ingénierie et d’assistance se tournent vers l’ AI e automobile pour les aider à y voir plus clair. Mais il y a un problème. La meilleure estimation fournie par un simple modèle d’ AI e ne suffit pas lorsque la réponse doit résister à l’examen minutieux d’un ingénieur ou d’un client se trouvant au guichet du service après-vente d’un concessionnaire. 

L'industrie automobile traverse actuellement une période de transformation sans précédent. Parmi les nouvelles technologies intégrées aux véhicules, on peut citer l'augmentation des logiciels, les groupes motopropulseurs électriques et les nouveaux capteurs. Mais le changement le plus important est sans doute le déploiement de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, l'AI e des véhicules n'est plus un concept d'avenir.

Les deux premières parties de cette série ont présenté les arguments en faveur de la « boucle agentique » en tant qu'architecture : le problème qu'elle résout et ce qui se passe à chacune de ses cinq étapes, de la détection à l'apprentissage. Ce dernier article est moins…

La première partie de cette série a expliqué pourquoi l'infrastructure de données de l'industrie automobile a pris de l'avance sur son infrastructure d'intelligence et a présenté l'« Agentic Loop » — le cadre proposé par Sonatuspour combler cet écart : Détecter → Collecter → Raisonnement → Agir…

Il y a un moment que la plupart des ingénieurs automobiles connaissent bien. Une anomalie survient lors d'un essai routier : une anomalie thermique, un message inattendu sur le réseau du véhicule, un comportement transitoire du système qui ne devrait pas se produire. L'ingénieur le remarque. Le…