Salle de presse

Si vous demandez à la plupart des gens à quoi ressemble l'AI e dans une voiture, ils vous décriront probablement un système qui leur parle comme un chatbot sur l'écran d'infodivertissement, doté d'un assistant vocal qui comprend enfin la phrase « trouve-moi un café ». C'est certes un cas d'utilisation intéressant, mais ce n'est pas là que réside la plus grande opportunité pour l'AI e dans le secteur automobile.

[Publié à l’origine en français] Les voitures équipées d’architectures électroniques centralisées innovantes font leur apparition sur le marché. Elles promettent de nouvelles fonctionnalités pour l’automobiliste, mais à quel prix et quelle est leur utilité réelle ?

Les « NXP Technology Days 2026 » ont réuni 900 ingénieurs à Santa Clara, en Californie, afin de découvrir la vaste gamme de capteurs, d’actionneurs et de processeurs neuronaux de l’entreprise, ainsi que sa gamme croissante de produits logiciels.

Pendant des décennies, les logiciels d'entreprise reposaient sur un principe simple : développer un produit unique et le vendre à de nombreuses entreprises. Prenons l'exemple de Microsoft Office, SAP ou Lotus Notes. Le logiciel de base était conçu pour être largement applicable. La personnalisation relevait davantage de la responsabilité du client.

Demandez à la plupart des dirigeants ce qu’il faut pour « apporter de l’ AI» à leur entreprise, et une crainte familière s’installe : une migration de plateforme s’étalant sur plusieurs années, un poste budgétaire à sept chiffres, une équipe de consultants, et un risque réel que le projet s’enlise avant même d’avoir généré de la valeur. Ce sentiment n’est pas de la paranoïa — c’est la reconnaissance d’un schéma récurrent. Les initiatives de transformation numérique échouent à un taux obstinément élevé : McKinsey et BCG estiment tous deux ce taux à environ 70 %, alors même que les dépenses mondiales consacrées à ces initiatives devraient atteindre 3 400 milliards de dollars en 2026.

Nous explorons l'évolution des véhicules définis par logiciel (SDV) et leur rôle dans l'innovation automobile axée sur l'AI. La discussion porte sur la manière dont les SDV passent du stade du concept à celui du déploiement concret, permettant ainsi des mises à jour à distance, des diagnostics basés sur l'AI, l'AI de pointe embarquée et des plateformes de véhicules connectés évolutives qui redéfinissent l'avenir de la mobilité.

À mesure que les véhicules s'appuient de plus en plus sur des solutions logicielles, l'AI en périphérie fait de l'architecture E/E un enjeu stratégique. Alexandre Corjon, d'Sonatus , explique comment les constructeurs automobiles peuvent intégrer l' en périphérie tout en garantissant l'évolutivité et la facilité de maintenance des plateformes de véhicules.

L'intelligence artificielle (AI) s'est imposée à presque toutes les étapes du développement des véhicules électriques (VE). Elle intervient dès le début, lorsque les chercheurs évaluent de nouveaux matériaux pour les batteries, et reste présente bien après la mise en service, lorsque les exploitants gèrent les infrastructures de recharge.

Le marché mondial des voitures connectées devrait connaître une forte croissance au cours des cinq prochaines années, le nombre de véhicules équipés d'une connectivité intégrée devant atteindre 583,1 millions d'ici fin 2030, selon une nouvelle étude du cabinet d'analyse spécialisé dans l'IoT Berg Insight.

Nous nous sommes entretenus avec John Heinlein, directeur marketing d’ Sonatus , au sujet d’une récente enquête menée par « Sonatus » sur l’évolution des opinions du secteur concernant les véhicules autonomes (SDV). Ce qui suit est un extrait d’un épisode du podcast « Automotive Engineering » de la SAE.

La prochaine étape dans l'architecture SDV consiste à améliorer l'accès aux données, le traitement embarqué et l'infrastructure logicielle réutilisable.

Sonatus John Heinlein, directeur marketing, explique où en est réellement la transition vers les véhicules définis par logiciel et comment les constructeurs automobiles peuvent exploiter les données des véhicules pour anticiper les rappels avant même qu'ils ne surviennent.