Pour la deuxième année consécutive, l’ Sonatus a parrainé l’enquête d’Omdia sur les véhicules définis par logiciel (SDV), qui paraît à un moment où le secteur est en train de réévaluer ce que signifient réellement, dans la pratique, les termes « défini par logiciel » et « défini par leAI».
Après des années de feuilles de route ambitieuses et de plans agressifs de monétisation des données, les chiffres de 2026 révèlent un tournant décisif vers une approche plus pragmatique : l’utilisation des données des véhicules pour améliorer la qualité, la fiabilité, les performances et, en fin de compte, l’expérience client. Cela correspond parfaitement à l’analyse du rapport, selon laquelle le secteur passe d’une ambition de grande envergure à une exécution rigoureuse.
Quelle que soit la région, le type d'entreprise ou la fonction occupée, l'enquête fait ressortir une tendance claire. Les diagnostics intelligents et la maintenance prédictive devancent désormais la monétisation des données en tant que cas d’utilisation les plus intéressants des données relatives aux véhicules. La maintenance prédictive arrive en tête à l'échelle mondiale et les diagnostics intelligents restent la principale priorité en matière d'AI s non autonomes. Parallèlement, la monétisation des données poursuit sa tendance à la baisse, avec un recul de près de 14 %.
Cette évolution témoigne d’une réorientation plus générale des priorités du secteur — une redéfinition de ce à quoi ressemble la création de valeur par le SDV axé sur l’intelligence.
Pendant des années, la monétisation a été présentée comme la prochaine étape inévitable : vendre des données télémétriques à des tiers, concéder des licences d’exploitation des données des véhicules et créer des sources de revenus supplémentaires en dehors du produit matériel principal. L’enquête montre clairement que les réalités économiques et réglementaires n’ont pas suivi le rythme de l’engouement médiatique. Les préoccupations en matière de confidentialité, les règles régionales relatives à la souveraineté des données et le potentiel de revenus limité contribuent tous à ces perspectives désormais plus sobres. Comme l’indique le rapport, « la vente de données automobiles n’est ni aussi rentable ni aussi simple qu’on l’avait initialement imaginé. »
À l’inverse, la valeur de l’utilisation interne des données opérationnelles ne cesse de croître. Les équipementiers donnent la priorité aux applications qui améliorent directement leurs véhicules : détection précoce des défauts, prévention des rappels, réduction des coûts liés aux garanties et amélioration continue des produits. Il s’agit là de capacités qui renforcent leur cœur de métier plutôt que de s’en éloigner. Cette approche s’inscrit parfaitement dans la ligne du rapport, qui met l’accent sur la création de valeur interne plutôt que sur la monétisation externe.
Les disparités régionales révèlent une réalité encore plus marquée.
- La Chine affiche le revirement le plus spectaculaire, avec une baisse de 25 points de pourcentage de la monétisation, tandis que la maintenance prédictive est devenue une priorité pour 51 % des personnes interrogées.
- L'Amérique du Nord suit une tendance similaire, avec une baisse de la monétisation à 32 % et une hausse des diagnostics et de l'analyse d'utilisation.
- L'Europe reste un cas à part, continuant à accorder la priorité absolue à la monétisation des données des véhicules, mais même là, les progrès en matière de systèmes d'aide à la conduite (ADAS) et de cybersécurité réduisent l'écart.
Dans ce contexte, l’évolution vers la maintenance prédictive et les diagnostics intelligents revêt un caractère à la fois stratégique et pragmatique. Ces cas d’utilisation offrent dès aujourd’hui un retour sur investissement mesurable, tout en jetant les bases de capacités SDV plus avancées, fondées sur l’ AI, pour l’avenir.
Du point de vue d'Sonatus , cette évolution correspond à ce que nous observons dans l'ensemble de notre écosystème. Les équipementiers accordent la priorité aux stratégies en matière de données qui renforcent la qualité des produits, accélèrent les itérations et favorisent la confiance à long terme des clients. L'ère du véhicule « software-defined » piloté par l'intelligence ne se définira pas par la quantité de données générées par un véhicule, mais par l'efficacité avec laquelle ces données sont utilisées pour améliorer le véhicule lui-même.
Téléchargez le rapport pour approfondir les conclusions.