Qu'est-ce que l'AI e dans le secteur automobile ?
L'industrie automobile traverse actuellement une période de transformation sans précédent. L'intégration de nouvelles technologies dans les véhicules passe notamment par une utilisation accrue des logiciels, le développement des véhicules électriques et l'installation de nouveaux capteurs. Mais le changement le plus important concerne sans doute le recours à l'intelligence artificielle. L'AI , appliquée aux véhicules, peut permettre aux constructeurs automobiles de développer de nouvelles fonctionnalités et d'apporter des améliorations à l'ensemble du véhicule. Aujourd’hui, lorsque l’on évoque l’intelligence artificielle, la discussion porte principalement sur l’amélioration des systèmes avancés d’aide à la conduite afin de créer des véhicules autonomes ou des voitures sans conducteur. Bien que cela reste important, il ne s’agit là que d’une des nombreuses opportunités qui s’offrent à l’industrie automobile.
Dans cet article de blog, nous abordons les opportunités et les défis liés au déploiement de l'intelligence artificielle dans les véhicules, ainsi que les nombreux avantages de l'AI s dans le secteur automobile. Les constructeurs automobiles adoptent ces innovations, qui continueront à se généraliser dans les années à venir.
Applications de l'AI dans l'industrie automobile tout au long du cycle de vie des véhicules
Comment l'AI e peut-elle être utilisée dans les véhicules ?
AI Dans le secteur automobile, cela couvre l'ensemble du cycle de vie, depuis les premières étapes de la conception jusqu'à l'exploitation, en passant par la sécurité et les ajustements continus visant à optimiser l'ensemble du processus de fabrication automobile.
Présentation générale : Types de véhicules AI
Examinons quelques-unes de ces applications importantes tout au long du cycle de vie d'un véhicule, en commençant par les processus de conception et de fabrication, puis en passant par l'exploitation et l'entretien du véhicule, pour finir par les systèmes ADAS et les véhicules autonomes.
- Conception et simulation de véhicules
- Construction automobile et contrôle qualité
- Utilisation et entretien des véhicules
- Aides à la conduite et automatisation
de conception des véhicules
AI générative et AI s appliquées à la conception et à l’ingénierie des véhicules
L'AI e générative révolutionne le processus de conception de tous les types de produits, et le secteur automobile ne fait pas exception. Des solutions AI destinées à l'automobile, qui favorisent l'innovation en matière de conception automobile, sont mises en œuvre pour accélérer le cycle de conception, améliorer l'efficacité et optimiser les performances des véhicules.
AI Les algorithmes optimisent tous ces cas d'utilisation et nous n'en sommes qu'aux prémices de ce que la technologie « AI » apportera à la conception automobile. Voici quelques exemples, mais cette liste n'est qu'un aperçu des possibilités offertes :
- Conception des pneus
- Aérodynamique
- Développement de nouvelles compositions chimiques pour les batteries
- Systèmes de gestion de batterie (BMS)
Examinons quelques-uns de ces exemples illustrant comment les systèmes d’ AI s peuvent aider les constructeurs automobiles dans le domaine de la conception :
Conception des pneus et aérodynamique des véhicules
Optimisation de la bande de roulement et des matériaux grâce à AI
Les technologies des pneumatiques bénéficient d'une optimisation de pointe visant à améliorer la traction et la résistance à l'usure, ainsi qu'à accélérer la recherche en science des matériaux. Les motifs d'usure des pneumatiques sont très sophistiqués et ne cessent de s'améliorer. Le recours à des techniques de conception d'AI s permet d'améliorer les approches conventionnelles afin d'identifier des motifs capables d'offrir une traction efficace dans diverses conditions routières.
en aérodynamique
Optimisation de l’efficacité grâce à la dynamique des fluides computationnelle améliorée par l’ AI
L'efficacité aérodynamique peut être améliorée grâce à des souffleries virtuelles, ce qui permet de réduire les coûts de carburant ou d'énergie. L'aérodynamique de calcul et les souffleries virtuelles existent depuis un certain temps déjà, mais l'utilisation de nouvelles techniques intégrant l'AI e permet de découvrir de nouvelles possibilités pour optimiser l'aérodynamisme des véhicules.
de développement de la chimie des batteries
Optimisation et mise au point de la science des matériaux grâce à AI
Les technologies liées aux batteries et à la propulsion connaissent sans cesse des avancées spectaculaires. L'une des applications notables de l'intelligence artificielle réside dans l'évolution rapide des véhicules électriques et de la technologie des batteries. On pourrait penser que les batteries automobiles constituent une technologie arrivée à maturité, mais ce domaine fait toujours l'objet de recherches actives. Des progrès continuent d'être réalisés en matière de technologie et de chimie des batteries, et l'intelligence artificielle soutient ces recherches. Les voitures électriques, et même les voitures hybrides, continueront d'exiger des innovations constantes dans le domaine des batteries, alors que nous cherchons à améliorer l'autonomie, à réduire les coûts et à renforcer la sécurité des batteries.
Systèmes de gestion de batterie (BMS)
AI- améliorations continues, basées sur la technologie, de l'optimisation des batteries après leur fabrication
Il est tout aussi passionnant de constater qu’une fois les batteries conçues, les innovations en matière de systèmes de gestion de batterie (BMS), alimentées par des analyses avancées et l’intelligence artificielle, apportent des améliorations continues. En utilisant à la fois des algorithmes conventionnels et des algorithmes d’ AI , les systèmes BMS peuvent analyser les performances des batteries afin d’identifier les cellules défaillantes. Cela permet à l’industrie automobile d’améliorer la sécurité des véhicules en faisant en sorte que le système de recharge évite de surcharger les cellules défaillantes. Cela peut également se traduire par des économies, en permettant à des processus de production moins coûteux de fournir néanmoins des packs de batteries hautement fiables qui rendent les véhicules plus sûrs. Il est intéressant de noter qu’un autre avantage majeur des BMS avancés réside dans l’amélioration du temps de recharge et de la longévité des batteries, grâce à l’équilibrage de la charge sur les packs et à la gestion de la recharge visant à réduire les contraintes.
de la construction automobile et du contrôle qualité
AI Applications dans la fabrication automobile et le contrôle qualité
L'analyse des données ne profite pas seulement à la conception initiale ; le processus de fabrication lui-même peut également tirer parti de la technologie « AI ». Examinons quelques domaines spécifiques dans lesquels les leaders du secteur automobile déploient cette technologie.
- AI- automatisation et production axées sur la technologie
- AI- un contrôle qualité renforcé au niveau de la fabrication
- AI- une gestion optimisée de la chaîne logistique
AI s génératives dans l'automatisation et la fabrication automobiles
Optimisation des processus de fabrication et ajustement du débit grâce à AI
La fabrication efficace de véhicules relève à la fois de l'art et de la science. Des spécialistes chevronnés conçoivent les flux de production et la gestion de la chaîne d'approvisionnement qui y est associée (dont nous parlerons dans un instant). Il est essentiel, pour garantir la rentabilité, de parvenir à un flux optimisé qui concilie le débit et la qualité. Les outils d'AI e peuvent aider à analyser les goulots d'étranglement dans la production et à détecter des tendances que les algorithmes classiques pourraient ne pas percevoir.
de contrôle qualité en fabrication
Vision par ordinateur et AI pour une qualité améliorée
La qualité est un élément essentiel de ce processus. L'industrie automobile peut tirer parti de l'apprentissage automatique, notamment dans le domaine de la vision par ordinateur, pour améliorer le contrôle qualité dans la fabrication automobile. L'inspection classique sur chaîne de montage effectuée par des humains existe depuis une centaine d'années, mais les systèmes de vision basés sur l'apprentissage automatique sont bien plus performants pour détecter les problèmes de qualité invisibles à l'œil nu, tout en étant plus efficaces. En permettant une inspection plus approfondie des composants tout au long des processus de production par rapport à ce qui était possible auparavant, la qualité globale du véhicule peut être améliorée. La combinaison d'un système garantissant une qualité légèrement supérieure pour de nombreux composants différents se traduit par une augmentation significative de la qualité globale.
de gestion de la chaîne logistique
Réduire les coûts et optimiser les stocks grâce à AI
La gestion de la chaîne d'approvisionnement est un domaine tout aussi important qui se prête à l'optimisation. L'industrie automobile est particulièrement sensible aux économies de coûts liées aux stocks afin de garantir que ses usines puissent assurer une production « juste à temps » sans accumulation excessive de stocks, ce qui pourrait affecter les marges bénéficiaires. La gestion de la chaîne d'approvisionnement promet d'offrir des analyses de pointe pour orienter le processus d'approvisionnement. L'apprentissage profond permet d'analyser les données relatives aux stocks, à la gamme de produits à venir et prévue, ainsi qu'à d'autres facteurs tels que la demande anticipée de véhicules et la saisonnalité, afin d'optimiser globalement la chaîne d'approvisionnement.
s de conduite et d'entretien des véhicules
AI- Une expérience de conduite améliorée et une maintenance prédictive des véhicules : comment les voitures connectées utilisent-elles l’ AI?
Une fois qu’un véhicule est mis en service, les possibilités sont nombreuses pour que l’ AI e générative et d’autres systèmes basés sur l’ AI e apportent une valeur ajoutée tant aux constructeurs automobiles qu’aux équipementiers, aux concessionnaires et aux conducteurs. En réalité, ces domaines sont relativement nouveaux et très peu de constructeurs automobiles déploient ces capacités à l’heure actuelle. L’adoption croissante des voitures connectées et la généralisation des données issues de capteurs numériques dans un nombre croissant de systèmes laissent présager que ces capacités de l’intelligence artificielle automobile gagneront en popularité dans les années à venir. Voici quatre grandes catégories à prendre en compte :
- Analyse des défaillances et maintenance prédictive basée sur l'AI
- Personnalisation à bord du véhicule
- AI- une gestion optimisée de la flotte
- Villes intelligentes et V2X
Analyse des défaillances et maintenance prédictive basée sur l'AI
Détecter les problèmes à l’avance grâce à l’analyse d’ AI
Aujourd’hui, dans le secteur automobile, l’entretien et la réparation des véhicules relèvent largement d’une approche réactive : lorsqu’une panne survient, le conducteur amène son véhicule au garage. Certains systèmes actuels déclenchent un témoin de dysfonctionnement (MIL), communément appelé le redoutable « Check Engine », pour signaler un problème, mais la plupart de ces systèmes ne s’activent qu’une fois la panne déjà survenue. L’opportunité réside donc dans la surveillance proactive d’un plus grand nombre de systèmes du véhicule afin de mettre en place une maintenance prédictive avant même que la panne ne se produise. La maintenance prédictive offre une meilleure expérience au conducteur et permet aux équipementiers ainsi qu’aux services après-vente des concessionnaires de proposer une expérience exceptionnelle, ce qui renforce la fidélité des clients et améliore la sécurité des conducteurs. Les véhicules utilitaires sont davantage adaptés à cette fonctionnalité, car les temps d’immobilisation dans le transport de marchandises ont un coût financier direct, mais cette pratique n’est pas encore très répandue chez les véhicules particuliers . Alors que la technologie « AI » continue de s’étendre à de plus en plus de systèmes, la maintenance prédictive reste l’une des opportunités encore inexploitées.
Expériences personnalisées à bord des véhicules
AI pour détecter les préférences des utilisateurs et y répondre
La personnalisation des véhicules est un domaine passionnant, les conducteurs recherchant des véhicules plus personnalisables, offrant une expérience client similaire à celle qu’ils vivent avec leurs smartphones. Certains leaders du secteur automobile déploient actuellement des fonctionnalités permettant aux conducteurs de personnaliser leur véhicule bien au-delà du simple réglage de la position du siège et des rétroviseurs. L'AI , appliquée au secteur automobile, offre la possibilité d’aller encore plus loin : le véhicule détecte automatiquement le comportement du conducteur et suggère de manière proactive des personnalisations adaptées à différentes situations. AI- Des algorithmes de ce type peuvent offrir une expérience client convaincante aux conducteurs, tout en fournissant aux équipementiers des informations précieuses sur l’utilisation des véhicules, utiles pour la conception des futurs modèles.
de gestion optimisée de la flotte
AI dans l'optimisation de la flotte
De nombreux types de flottes de véhicules se transforment de plus en plus en véhicules connectés, ce qui laisse entrevoir la possibilité d’une meilleure gestion globale des flottes pour l’industrie automobile. Pour les flottes de livraison composées de véhicules utilitaires, la gestion de flotte est largement répandue, même si aujourd’hui bon nombre de ces systèmes reposent sur des algorithmes conventionnels. Au cours des deux dernières années, nous avons assisté à une explosion des systèmes d’ AI s appliqués à ces domaines, les entreprises de gestion de flottes prenant conscience que certains aspects de la gestion de flotte, de la planification d’itinéraires et de l’optimisation peuvent être améliorés grâce à la technologie de l’ AI . Nous prévoyons que ce type de fonctionnalités s’étendra à d’autres types de flottes, telles que les flottes de voitures de location et d’autres flottes à usage spécifique. L’ AI e peut également contribuer à la surveillance de charges utiles particulières, comme celles de la chaîne du froid, qui nécessitent une manipulation spécifique pour garantir la réussite de la mission. De même, la technologie des véhicules autonomes (que nous aborderons plus en détail ultérieurement) est déjà utilisée dans des applications tout-terrain telles que la construction, l’exploitation minière et l’agriculture afin de rendre ces flottes plus sûres et plus efficaces.
Villes intelligentes et «
» de type véhicule-véhicule et véhicule-infrastructure
AI dans le domaine des voitures connectées et des infrastructures de transport intelligentes
La promesse d’une communication plus globale entre les véhicules, ainsi qu’entre ceux-ci et les infrastructures environnantes, n’en est aujourd’hui qu’à ses balbutiements. La possibilité d’améliorer la fluidité du trafic et de permettre aux véhicules de communiquer entre eux peut se traduire par une sécurité accrue, une assistance améliorée pour les conducteurs et une meilleure circulation pour tous. Aux États-Unis, de récentes modifications législatives ont enfin autorisé une nouvelle utilisation du spectre cellulaire pour les applications V2X. L’automatisation pilotée par l’AI sera très certainement au cœur de cette nouvelle opportunité dans les années à venir.
ADAS et conduite autonome
AI Technologie des voitures autonomes et des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS)
Les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) et leur « grand frère », la conduite autonome, constituent deux tendances majeures du marché qui feront largement appel à l’intelligence artificielle. Ces technologies permettent de renforcer la sécurité des véhicules et d’améliorer l’expérience à bord. Examinons quelques-unes de ces fonctionnalités et la manière dont l’industrie automobile utilise AI pour les mettre en œuvre.
Les systèmes ADAS ne constituent pas une fonctionnalité unique, mais toute une famille de fonctionnalités, qui offre à l'industrie automobile des opportunités d'améliorer la sécurité tant des conducteurs que des passagers, ainsi que d'éliminer les décès de piétons, ce qui représente une préoccupation majeure pour de nombreuses villes. La distraction au volant due à l'utilisation d'un smartphone est probablement l'une des causes de ce phénomène ; c'est pourquoi de nombreux gouvernements, tels que l'Union européenne et certaines régions des États-Unis, accordent la priorité à la sécurité dans bon nombre de leurs nouvelles normes réglementaires applicables aux véhicules neufs. L'EU NCAP, par exemple, encourage ou impose spécifiquement de nombreuses fonctionnalités ADAS sur les véhicules commercialisés dans les années à venir.
Examinons quelques-unes de ces fonctionnalités clés, dont certaines reposent aujourd’hui sur des algorithmes classiques et qui s’appuieront davantage sur l’ AI à l’avenir :
- Régulateur de vitesse adaptatif
- Aide au maintien de la trajectoire et alerte de sortie de voie
- Freinage d'urgence automatique
- AIConduite autonome alimentée par […]
Régulateur de vitesse adaptatif
Le régulateur de vitesse existe dans l’industrie automobile depuis des décennies, mais ces dix dernières années ont vu l’essor fulgurant d’une variante plus performante, rendant cette fonctionnalité adaptative. Que ce soit grâce à des systèmes de vision, à des radars ou à une combinaison des deux, l’ AI e dans l’industrie automobile joue un rôle dans la détection d’obstacles, ce qui permet au véhicule de ralentir pour s’adapter au flux de circulation. Les systèmes les plus avancés permettent au véhicule de s'arrêter complètement dans un trafic en accordéon et de redémarrer dès que les voitures qui le précèdent avancent. Ces capacités peuvent être si perfectionnées que certains conducteurs ont l'impression de conduire des véhicules autonomes ; toutefois, ces systèmes ne sont capables de gérer que certaines conditions de conduite.
Maintien automatique de la voie et alerte de sortie de voie
Une autre fonctionnalité intéressante des systèmes ADAS, souvent associée au régulateur de vitesse adaptatif, est le maintien automatique de la voie ou, à un niveau moins avancé, l’alerte de sortie de voie. Grâce à cette approche, qui nécessite des systèmes de vision plus sophistiqués pour détecter le marquage routier ainsi qu’une interconnexion avec le système de direction, le véhicule peut être capable d’effectuer de légers ajustements pour rester dans sa voie, notamment sur autoroute. Les systèmes moins performants peuvent ne pas intervenir sur la direction du véhicule, mais se contenter d’avertir le conducteur. Cette fonctionnalité devrait se généraliser de plus en plus sur les véhicules équipés de la technologie « AI » et peut offrir une expérience de conduite plus détendue sur autoroute.
Freinage automatique / Freinage d'urgence automatique
La distraction au volant est de plus en plus courante et constitue une source de préoccupation tant pour l'industrie automobile que pour les pouvoirs publics. En réponse à cela, les organismes de réglementation exigent de plus en plus que les nouveaux véhicules soient équipés d’un système de freinage automatique capable de détecter les piétons. La vision par ordinateur est un élément essentiel de cette fonctionnalité, car il est impératif que les véhicules ne freinent pas brusquement en l’absence d’obstacle, ce qui pourrait provoquer une collision par l’arrière, tout en étant capables de détecter efficacement les piétons et les cyclistes. Les véhicules équipés de la technologie « AI » offrent la possibilité d’optimiser en continu ces algorithmes afin d’améliorer la précision de la reconnaissance et de renforcer la sécurité.
Véhicules autonomes et voitures sans conducteur
Les entreprises technologiques telles que Waymo, qui développent des voitures autonomes, ainsi que d’autres entreprises spécialisées dans la livraison, notamment celles qui fabriquent des robots industriels, réalisent d’importants investissements dans les technologies de conduite autonome. Les véhicules autonomes n’en sont qu’à leurs balbutiements : début 2025, le nombre de voitures autonomes en circulation ne devrait probablement pas dépasser quelques milliers, et celles-ci opèrent principalement dans des domaines d’exploitation spécialisés ou des régions spécifiques. L’engouement pour les voitures autonomes représente à la fois une opportunité et une menace pour l’industrie automobile, car ces capacités de conduite autonome ont le potentiel théorique de réduire la demande de possession de véhicules privés. Mais cette réalité n’est pas pour demain et, à l’heure actuelle, les véhicules autonomes font encore l’objet de recherches actives. L’intelligence artificielle est essentielle à cette innovation, qui combine efficacement toutes les fonctionnalités ADAS décrites précédemment avec des systèmes de vision bien plus avancés, des systèmes radar ou LiDAR, la planification prédictive de trajectoire, l’anticipation du comportement des conducteurs d’autres véhicules, la cartographie haute résolution, et bien plus encore. Il ne fait guère de doute que les voitures autonomes constitueront une évolution passionnante dans les années à venir et qu’elles sont un moteur de la recherche dans de nombreux domaines de l’ AI automobile.
L'avenir des voitures « AI »
L'avenir des véhicules équipés de la technologie « AI » et de l'industrie automobile
AI Comme vous pouvez le constater, si les véhicules autonomes font souvent la une des journaux, l’ AI e appliquée à l’automobile trouve des applications très variées, depuis la conception jusqu’à la fabrication, en passant par l’exploitation, l’entretien et bien d’autres domaines encore. C’est une période passionnante qui nous permet de découvrir les nombreuses façons dont l’industrie automobile va intégrer l’ e dans ses véhicules, alors que cette technologie continue de progresser. Sonatus est ravie de prendre part à cette aventure et déploiera de plus en plus de technologies basées sur l’ AI cette année et dans les années à venir afin de soutenir cette évolution.
