(Cet article a été initialement publié surForbes.com)
Dans le secteur automobile, l’intelligence artificielle (AI) est souvent associée aux fonctionnalités de conduite autonome ou aux assistants numériques. Mais une transformation plus discrète est en cours, qui redéfinit un aspect essentiel de la possession d’un véhicule : l’entretien et la maintenance.
Les véhicules actuels génèrent des gigaoctets de données chaque heure, mais une grande partie de ces données reste inexploitée. En associant les données en temps réel des véhicules à des analyses basées sur l'AI, les constructeurs automobiles et les prestataires de services peuvent améliorer la précision des diagnostics, rationaliser les processus de réparation et prévenir de manière proactive les pannes. Concrètement, cela se traduit souvent par une réduction des temps d'immobilisation, une baisse des coûts et une expérience client plus fluide.
En tant que directeur technique et cofondateur d’ Sonatus, j’ai consacré plus de deux décennies au développement de technologies de pointe dans les domaines du cloud, du mobile et des systèmes embarqués, notamment des outils basés sur l’ AI qui améliorent la sécurité des flottes commerciales. Mon expérience à la tête d’équipes hautement performantes dans les domaines des centres de données et de l’automobile m’a montré à quel point les données (et la capacité à agir en temps réel sur la base de celles-ci) peuvent être fondamentales. Chez Sonatus, nous avons collaboré avec des équipementiers mondiaux pour mettre en œuvre des diagnostics intelligents à grande échelle, et j’ai pu constater par moi-même à quel point les informations issues de l’ AI peuvent améliorer l’expérience globale des propriétaires de véhicules.
Passer d'un service réactif à un service prédictif
Les modèles de service traditionnels sont réactifs : lorsqu'un dysfonctionnement survient, un voyant s'allume et un technicien commence à rechercher la cause du problème. Cependant, les problèmes ne sont pas toujours faciles à reproduire. Cela entraîne souvent des interventions répétées, des retards dans les réparations et la frustration des clients.
AI propose une alternative plus intelligente : grâce à une surveillance continue de l'état des véhicules et à la collecte de données contextuelles, ceux-ci peuvent désormais fournir des informations pertinentes, adaptées à chaque situation et en temps réel. Au lieu de devoir passer au crible des fichiers journaux généraux, les équipes de maintenance ne reçoivent que les données liées à un problème spécifique, au moment même où celui-ci survient. Il peut s'agir des journaux des unités de commande électroniques, des codes d'erreur ou même des données brèves transmises par les capteurs enregistrées dans les instants précédant un événement.
Cette évolution permet une analyse plus rapide des causes profondes, une réduction du nombre de visites répétées et un triage plus efficace entre les postes de service.
Obtenir les bonnes données, et pas seulement davantage de données
Si les véhicules connectés génèrent déjà une grande quantité de données, le défi ne réside pas dans le volume, mais dans la précision.D’ici 2030, une seule voiture pourrait générer plus de 25 Go par heure de conduite, les systèmes avancés faisant grimper encore davantage le débit de données brutes.
Mais les données ne sont utiles que lorsqu’elles sont ciblées et pertinentes. Les plateformes modernes d’ AI s peuvent déclencher de manière dynamique la collecte de données en fonction d’événements spécifiques survenant à bord du véhicule, tels que des anomalies de pression de freinage, plutôt que d’enregistrer passivement l’intégralité des trajets. Cela permet non seulement d’économiser de la bande passante, mais aussi d’accélérer l’obtention d’informations exploitables.
Il en résulte des données de haute qualité et à faible latence qui alimentent les analyses en temps réel et réduisent les incertitudes liées au diagnostic.
Les flottes et les équipementiers tirent profit de la détection précoce
La maintenance prédictive est particulièrement utile pour les flottes professionnelles, où les temps d’immobilisation se traduisent directement par une perte de chiffre d’affaires. En analysant les tendances au sein d’un parc de véhicules, les systèmes d’ AI s peuvent signaler les valeurs aberrantes, identifier les risques émergents et même recommander des solutions avant qu’une panne ne survienne. Il est à noter que57 % des professionnels de l’automobileinterrogés par mon entreprise ont classé la monétisation des données des véhicules, y compris les diagnostics, comme l’opportunité la plus lucrative pour les équipementiers.
Pour les équipementiers, ces informations peuvent être intégrées aux cycles de mise à jour logicielle, ce qui aide les ingénieurs à résoudre les problèmes plus tôt dans le cycle de vie du véhicule. Selon McKinsey,les constructeurs automobiles qui adoptent des boucles de rétroaction en temps réel peuvent réduire leurs coûts de rappel jusqu’à 30 %.
Au-delà de la réduction des coûts de service, ce type d'informations peut contribuer à préserver la confiance des clients et leur fidélité à la marque bien au-delà du moment de l'achat.
Les fondements de l'innovation tout au long du cycle de vie
À mesure que les véhicules sont de plus en plus « définis par les logiciels », l’utilité de AI dans la phase après-vente ne cessera de croître. Les constructeurs automobiles cherchent de plus en plus à aller au-delà de la transaction initiale pour offrir de la valeur ajoutée tout au long de l’expérience client, qu’il s’agisse de diagnostics plus fluides, d’un service plus rapide ou d’une réduction des interventions imprévues.
AI joue un rôle clé dans la réalisation de ces objectifs. En intégrant les capacités d'analyse directement au cœur des systèmes embarqués, plutôt que de s'appuyer uniquement sur le cloud, les constructeurs peuvent offrir des capacités de prise de décision en temps réel, même dans des environnements où la bande passante est limitée. Cela ouvre également la voie à des architectures de services plus évolutives et modulaires, qui favorisent l'amélioration continue à l'échelle des flottes et des régions.
Les défis à garder à l'esprit
Si les avantages de l’ AI e dans le domaine du diagnostic automobile sont évidents, la mise en œuvre de ces systèmes n’est pas sans obstacles. L’un des principaux défis réside dans la collecte de données présentant le niveau adéquat de précision et de pertinence. Collecter trop de données non pertinentes peut saturer les capacités de stockage et la bande passante ; en collecter trop peu, c’est passer à côté d’informations précieuses. Les systèmes d’ AI e doivent être soigneusement calibrés pour capturer de manière dynamique les données liées à des événements spécifiques du véhicule — un aspect sur lequel nous nous sommes fortement concentrés lors du déploiement de solutions pour les équipementiers.
La confidentialité et le consentement sont également des aspects essentiels à garder à l'esprit. La collecte et la transmission des données des véhicules nécessitent des mécanismes de consentement solides et un traitement sécurisé, tant au niveau des terminaux que dans le cloud. Les réglementations varient d'une région à l'autre ; les équipementiers doivent donc concevoir des systèmes capables de s'adapter aux différentes exigences légales et aux attentes des consommateurs.
Enfin, il y a le facteur humain. AI: les outils de diagnostic améliorés par l’IA ne remplacent pas les techniciens, ils les assistent. Leur adoption repose sur la mise au point d’outils qui fournissent des informations claires et exploitables sans ajouter de complexité. Chez Sonatus, nous avons constaté que le fait de donner aux équipes de service accès à des journaux contextuels et spécifiques à chaque événement permettait de réduire l’effort de diagnostic et d’accélérer la résolution des problèmes.
La route qui nous attend
AI Ce terme n'est peut-être pas encore couramment utilisé dans les ateliers, mais son influence ne cesse de croître. En transformant les données des véhicules en informations exploitables, il a le pouvoir de révolutionner la manière dont les problèmes sont diagnostiqués, dont les réparations sont effectuées et dont les véhicules évoluent au fil du temps.
Dans les années à venir, les constructeurs automobiles qui investiront dans cette révolution silencieuse seront mieux placés pour proposer non seulement des voitures plus intelligentes, mais aussi des expériences de possession plus intelligentes.