Fastlane™ Platform
Plateforme d'AI s automobiles pour véhicules connectés

Fastlane permet aux véhicules d'apprendre, de s'adapter et de s'améliorer en permanence grâce à l'AI automobile du cloud à la périphérie.

Une plateforme d'AI s en boucle fermée pour des véhicules plus intelligents

Fastlane Platform transforme les données des véhicules en actions intelligentes grâce à un cycle d’observation, d’analyse, d’action et d’apprentissage orchestré par l’ AI.

AI pour une ingénierie intelligente

Concevoir des véhicules dotés des données, des systèmes intelligents et des fonctionnalités embarquées nécessaires pour permettre une amélioration continue après leur mise sur le marché.

Intégrer l'intelligence dans les architectures des véhicules
Tirez des enseignements du comportement réel des véhicules et des performances de la flotte
Déployer des modèles « AI », des capteurs virtuels et des fonctions de diagnostic intelligent dans les véhicules de série

AI pour un développement intelligent

Transformez les prototypes et les véhicules d'essai en plateformes de validation intelligentes qui accélèrent l'apprentissage et réduisent les efforts de validation.

Connecter les flottes de test aux flux de travail « cloud-to-edge » d'AI
Recueillir des informations précises sur le contexte du véhicule à des fins d'enquête et de validation
Valider les fonctions du véhicule dans des conditions réelles avant la production=

AI pour un diagnostic intelligent

Utilisez l'AI e automobile pour diagnostiquer plus rapidement les problèmes, développer l'expertise technique et améliorer les résultats des interventions sur l'ensemble de la flotte.

Accélérer l'analyse des causes profondes et la résolution des problèmes
Réduire les coûts liés à la garantie, aux rappels et à l'entretien
Améliorer en permanence les diagnostics grâce à l'apprentissage à l'échelle de la flotte

Ressources connexes

Où en sont l'AI e et la SDV en 2026 ?

Dans un enregistrement en direct de la réunion générale de COVESA à Porto, au Portugal, John et Maitê Bezerra, analyste chez Omdia, discutent de l'enquête sur les véhicules à conduite autonome (SDV) de 2026, qui révèle que le secteur prévoit d'atteindre le niveau 3 de conduite autonome d'ici 2030. Les principales conclusions mettent en évidence une évolution vers une création de valeur fondée sur les données et la maintenance prédictive, même si la préparation des organisations reste encore à plusieurs années de retard par rapport au déploiement technologique.

Comment Nissan accélère son cycle de développement de véhicules grâce à Sonatus

Dans cet épisode de podcast, Sarah Dorey, ingénieure en planification électronique, programmation et cybersécurité au Centre technique européen de Nissan (NTCE), explique comment le NTCE utilise l'outil « Sonatus » (AI ) ainsi que « Technician and Collector » ( AI ) pour passer d'une validation manuelle des véhicules sur site à un processus de travail à distance, piloté par le système « AI ». Cette transformation numérique a considérablement amélioré l'efficacité en permettant aux équipes internationales de collaborer en temps réel et en réduisant la durée des analyses des causes profondes de deux semaines à seulement deux jours.

Comment les « AI » et les SDV transforment-ils la chaîne d'approvisionnement ?

Enregistrée en direct lors du CES 2026, cette discussion entre John Heinlein et Derek De Bono, de Valeo, porte sur la manière dont les véhicules définis par logiciel (SDV) révolutionnent le secteur grâce au découplage matériel-logiciel et aux mises à jour continues basées sur l’ AI. Leur conversation met en avant la transition vers des écosystèmes de partenariats et prédit que les SDV redéfiniront la longévité des véhicules, les modèles économiques et la voie vers l’autonomie de niveau 3 avant 2030.