Mais qu'est-ce que c'est que ce fichu « capteur virtuel » (et pourquoi en avez-vous besoin) ?

0:00 Présentation d'AutoTech Detroit

Aujourd'hui, dans « The Garage », nous enregistrons en direct depuis le salon AutoTech Detroit. Notre invité du jour est Christoph Lloydfed, chef de produit chez COMPREDICT.

COMPREDICT est l'un des pionniers dans le domaine des capteurs virtuels. Dans cet épisode, vous découvrirez ce qu'est un capteur virtuel et comment il apporte des avantages en amont et en aval, tant aux équipementiers qu'aux consommateurs. C'est presque l'application parfaite du concept de « véhicules définis par logiciel ». Découvrons ensemble les capteurs virtuels de COMPREDICT.

Allons-y.

0:38 Présentation de l'invité : Christoph Loytved

Bienvenue sur The Garage. Je m’appelle John Heinlein, directeur marketing chez Sonatus. Nous tournons en direct depuis le salon AutoTech Detroit ; vous entendrez donc quelques bruits de fond. Mon invité aujourd’hui est Christoph Loytved, chef de produit chez COMPREDICT.

Christophe, bienvenue sur The Garage. Bonjour, John. Merci. Nous aimons toujours commencer par faire connaissance avec nos invités.

Parlez-nous un peu de vous et de votre parcours.

0:55 Parcours et expérience de Christoph

Bien sûr. J’ai donc étudié à l’université technique de Darmstadt. J’y ai obtenu mon master, après avoir passé un peu de temps à l’UBC pour poursuivre mes études. J’ai ensuite été embauché chez COMPREDICT en tant qu’ingénieur R&D. J’ai donc développé des capteurs virtuels pendant mes premières années là-bas. Je crois que cela a duré environ cinq ans. Et récemment, je suis passé à la gestion de produit ; je suis désormais responsable des capteurs virtuels dédiés à l’usure des pneus et des freins.

C'est super. Et où êtes-vous implantés en Allemagne ?

C'est à Francfort. À Darmstadt, en fait.

C'est génial. Bon, on demande toujours à nos invités de nous révéler une anecdote amusante à leur sujet. Raconte-nous : quelle est cette anecdote amusante qui te concerne ?

D'accord. En fait, moi, j'adore danser. Plus précisément, la salsa et, depuis peu, un peu de West Coast Swing.

En fait, c'est quelque chose que j'aime faire partout où je vais. D'ailleurs, ici à Détroit, je suis aussi allée danser ce week-end. C'était vraiment sympa. C'est un peu comme si on parlait une autre langue. Je ne sais pas si tu le sais.

C'est vrai. Je veux dire, c'est ça, et en plus, c'est universel. N'est-ce pas ? Pas besoin de parler la même langue pour danser.

C'est vrai. En fait, c'est ça qui est sympa. Je peux aller où je veux. Je suis aussi allé à Hawaï.

Je ne savais pas qu'ils dansaient là-bas. Ouais. C'est génial. Je te le dis.

J’essaie donc toujours de trouver une anecdote amusante à raconter à nos invités. Je pense que mon anecdote, ce serait celle de mon mariage avec ma femme, il y a plusieurs années. Comme beaucoup de couples, vous savez, on apprend une sorte de chorégraphie. On a donc suivi des cours. On a appris une chorégraphie, et on a dansé lors de notre mariage. Voilà, c’est mon anecdote.

Génial. C'est vraiment génial.

2 h 25 : Présentation générale de COMPREDICT

Parlez-nous donc de COMPREDICT et de votre rôle au sein de cette entreprise.

Bien sûr. COMPREDICT a donc été fondée vers 2016. Désolé pour cette erreur.

C'était une spin-off de l'université technique de Darmstadt, donc en mécatronique.

À l'époque, nous nous concentrions principalement sur l'évaluation des dommages subis par les boîtes de vitesses.

Aujourd’hui, nous nous concentrons vraiment sur les capteurs virtuels. Il s’agit essentiellement de tirer le meilleur parti des données existantes dans la voiture, en veillant à disposer de données de meilleure qualité, en remplaçant les capteurs matériels ou en fournissant des informations supplémentaires à ceux-ci. Oui.

Et faire des capteurs virtuels la référence absolue et

3 h 07 Qu'est-ce qu'un capteur virtuel ?

Alors, pour que nos auditeurs puissent mieux comprendre, pourriez-vous commencer par nous expliquer ce qu'est, au juste, un capteur virtuel ?

C'est exact. C'est un concept qui peut paraître étrange à certaines personnes. Oui. Oui. Explique-le.

On nous pose sans cesse cette question. On nous la pose sans cesse, John. En fait, ça fonctionne comme ça : c’est un logiciel qui tourne dans la voiture.

Il utilise tous les capteurs qui s'y trouvent. Il y a donc beaucoup de données, comme la vitesse des roues, les accélérations, etc.

Donc, des signaux réels, c'est-à-dire des signaux générés par du matériel.

Exactement. Dans la voiture. Oui. Et ça les combine intelligemment pour remplacer du matériel ou y ajouter des fonctionnalités supplémentaires. Donc, en gros, c’est un mélange de modèles physiques et d’apprentissage automatique, ce qui rend, en quelque sorte, les données dont vous disposez déjà plus précieuses que celles du cloud.

Il s'agit donc d'extraire de nouvelles informations à partir des données dont vous disposez déjà, en les exploitant de manière innovante.

Ouais. On peut dire ça.

Vraiment, vraiment intéressant.

C'est vraiment intéressant.

3 h 58 : Applications des capteurs virtuels

Et alors, quelles sont certaines de ses applications ? Pouvez-vous nous donner quelques exemples pour que ce soit plus facile à comprendre ?

Bien sûr. Bien sûr. Je vais te donner deux exemples. D'accord ? Le premier, c'est le réglage de la hauteur des phares, par exemple.

Et pour le réglage de la hauteur des phares, il y a, disons, deux à quatre capteurs qui mesurent la hauteur de caisse. Grâce à ce genre de capteurs, on peut calculer l’inclinaison, puis régler le faisceau lumineux. Grâce à notre technologie de capteurs virtuels, on peut se passer de ces capteurs physiques qui mesurent la hauteur de caisse et opter pour une solution entièrement virtuelle ou partiellement virtuelle, selon les préférences de nos clients, ce qui permet à l’entreprise de réaliser des économies. D’accord.

Quel autre exemple peut-on citer ? L'usure des pneus, par exemple. Dans ce cas, il ne s'agit pas de remplacer du matériel, mais plutôt d'apporter des informations supplémentaires sur la voiture. À ma connaissance, l'usure des pneus n'est pas réellement mesurée par du matériel, du moins pas sur les voitures haut de gamme, les voitures de série haut de gamme.

Oui. En gros, ce que nous faisons, c'est transmettre ces informations à la voiture, ce qui permet à nos clients de savoir quand il faut remplacer les pneus.

17 h 00 : Les avantages des capteurs virtuels pour les équipementiers

C'est formidable. Et donc, en ce qui concerne les avantages pour les équipementiers, vous en avez brièvement parlé : les économies de coûts, par exemple. Mais quelles sont les motivations qui poussent à passer des capteurs physiques aux capteurs virtuels ?

Oui. Nous avions évoqué le remplacement du matériel, ce qui me semble être la solution la plus évidente pour réaliser des économies. Mais ensuite, il s'agit aussi d'intégrer des informations supplémentaires dans la voiture, par exemple en revenant sur l'algorithme d'usure des pneus.

Cela aide vraiment à déterminer quand un pneu sera usé, ce qui permet de cibler très précisément les clients pour les inciter à revenir dans les ateliers agréés par les constructeurs. N'est-ce pas ? On peut ainsi réellement augmenter le chiffre d'affaires lié aux pièces détachées. Nous estimons ce chiffre à environ 180 euros sur toute la durée de vie d'une voiture. C'est donc une somme non négligeable.

C'est intéressant. Donc, d'une part, des économies immédiates grâce au capteur que l'on n'a pas besoin d'installer dans le véhicule, et d'autre part, des économies en aval liées, je dirais, à des actions à valeur ajoutée que l'on peut mettre en œuvre. Mhmm.

Cela pourrait être bénéfique ; cela profite sans doute aussi au consommateur en termes de sécurité. Bien sûr. Cela profite aux équipementiers, qui pourraient ainsi bénéficier de modèles de revenus récurrents.

6 h 01 : Utilisation des données dans les véhicules définis par logiciel

C'est intéressant. Quand je réfléchis aux véhicules définis par logiciel – un sujet que nous abordons longuement sous de nombreux angles différents dans ce podcast –, je constate qu'aujourd'hui, les véhicules génèrent une quantité considérable de signaux et de données supplémentaires.

Mais les entreprises et les équipementiers ne savent pas toujours comment tirer parti de cela. Du coup, soit ces données ne sont tout simplement pas utilisées, soit elles sont collectées mais finissent dans une énorme pile qui n’est jamais… Je pense donc que ce que vous faites ouvre la voie à de nouvelles façons d’exploiter ces données. Oui. Pour créer de la nouvelle valeur. Et j’imagine que l’avantage des capteurs virtuels, c’est qu’on peut les ajouter après la production.

Ouais. Tout est possible avec ça. N'est-ce pas ? Il y a tout simplement une multitude de possibilités qui s'offrent à nous ici. Donc, pendant la production, on pourrait par exemple conserver le matériel, mais ensuite, même si celui-ci tombe en panne, après la production, on pourrait se demander : est-ce qu'on le remplace par du matériel, ou est-ce qu'on intègre plutôt les données dans le capteur virtuel développé par COMPREDICT ? Il y a donc plusieurs options possibles là aussi. Ça ne se limite pas uniquement à la production.

Ça dépend vraiment.

7 h 07 : Adoption par le marché et investissements

Alors, parlez-moi de la mise en œuvre de votre produit. Oui. Quelle est l'ampleur de son adoption sur le marché jusqu'à présent ?

Bien sûr. D’un côté, on peut parler de rêves et de choses de ce genre. Mais au final, ce qui compte, c’est de savoir si ça sert vraiment à quelque chose. On est donc très contents de pouvoir parler concrètement de certains de nos clients.

Ce n'est pas toujours le cas. Avant d'aborder ce sujet, parlons peut-être d'un facteur majeur qui nous permet d'avancer : Toyota, qui a récemment investi dans notre entreprise. Ce n'est donc pas seulement nous qui croyons en cette mission, mais aussi le Toyota Motor Growth Fund, qui a investi dans notre entreprise. Mais bien sûr, ce sont les clients qui priment.

Et s'il y a bien une entreprise ou un groupe dont on peut parler, c'est le groupe Renault. En fait, toutes les marques du groupe Renault, comme Alpine ou Dacia, adoptent notre technologie de capteurs virtuels pour surveiller l'usure des pneus et des freins. Nous estimons donc qu'en 2030, environ dix millions de véhicules en seront équipés.

C'est formidable. Donc, au sein du groupe Renault, votre technologie est adoptée comme première application pour l'usure des pneus.

C'est énorme. C'est énorme. Oui. Félicitations. Merci beaucoup. Et voyons voir si on peut, disons, mettre nos chiffres bientôt sur notre site web, comme tu le fais, tu vois ?

Eh bien, merci. Merci pour ces paroles aimables. Oui. Synodos équipe aujourd’hui, selon le moment où vous regarderez cette vidéo, quatre millions de véhicules.

Mais d'ici à ce que vous regardiez cette vidéo, il y aura sans doute cinq millions de véhicules, voire bien plus. Nous connaissons donc une croissance rapide. Mais félicitations à vous. C'est une belle réussite.

Oui. Merci.

8 h 34 : L'avenir des capteurs virtuels dans les véhicules autonomes (SDV)

Donc, si l'on prend du recul, je me dis que ces capteurs virtuels constituent en réalité une excellente application pour les véhicules définis par logiciel.

Selon vous, en quoi les SDV constituent-ils vraiment la solution idéale pour les capteurs virtuels ?

En fait, il y a beaucoup d’aspects dont on pourrait parler. N’est-ce pas ? Pour nous, l’une des approches consiste vraiment à exploiter efficacement toutes ces données. Par exemple, nous utilisons nos capteurs virtuels. Nous avons ainsi la possibilité d’utiliser facilement des capteurs virtuels dans ces voitures, de traiter les données sur place, puis de télécharger uniquement celles qui sont pertinentes, sans toutes ces énormes quantités de données.

En fait, c'est nous qui détenons l'intégration…

C'est un point vraiment intéressant.

Alors, imaginez plutôt qu'au lieu d'envoyer toutes les données vers le cloud pour qu'elles y soient traitées, le capteur virtuel embarqué dans le véhicule puisse en extraire les informations pertinentes et envoyer ces données dérivées, qui sont sans doute bien moins volumineuses… Bien sûr…

Que les, que les données sources.

C'est comme ça que ça devrait fonctionner. N'est-ce pas ? En gros, on ne devrait envoyer vers le cloud que les données pertinentes, et non pas toutes les données. Et, pour l'instant, pour certaines informations, il n'est tout simplement pas possible de les envoyer depuis la voiture. Mais grâce à nos capteurs virtuels, on peut les générer dans la voiture, puis les envoyer vers le cloud, comme l'usure des pneus, par exemple. Il n'y a aucune information sur l'usure des pneus.

Cela représente donc un énorme potentiel d'économies en matière de gestion et de traitement des données.

Oui. Bien sûr.

C'est super. Tu parlais d'intégration. Pardon. Oui.

Merci. L'intégration est évidemment aussi un aspect très important pour nous, car nous cherchons à développer un logiciel véritablement évolutif, capable de fonctionner dans de nombreux véhicules.

N'est-ce pas ? Donc, pour nous, on ne veut pas passer par toutes ces étapes d'intégration dans cette voiture, avec tel ou tel type d'interface logicielle. On souhaite vraiment disposer d'une méthode standardisée pour accéder à ce type de données et y intégrer notre logiciel. L'idéal pour nous, c'est de simplement connecter les données au capteur virtuel, et ça marche.

Nous pensons donc qu’avec les évolutions dans le domaine du virtuel, notamment celles liées au SDV, il existera une méthode claire pour intégrer nos logiciels tiers dans les véhicules des constructeurs, sans que ceux-ci aient à se soucier de savoir comment procéder au mieux, puisque tout sera normalisé. N’est-ce pas ? C’est donc vraiment très important pour nous.

Oui. Et cela renvoie vraiment à la question plus large de la SDV. Tu sais, ces dernières années, on avait l'impression que la SDV était un mot à la mode, mais les gens se demandaient : est-ce que c'était réel, ou s'agissait-il simplement d'une idée intéressante ?

Si je comprends bien, ce que vous dites, c'est que ceci, cela et d'autres exemples du même genre constituent de véritables applications qui peuvent rendre le SDV vraiment utile pour la création de nouvelles applications.

Oui. Oui. Je suis d'accord. Je pense que nous faisons partie de ces nombreux cas d'utilisation qui peuvent rendre cette technologie vraiment utile, qui permettent de tirer pleinement parti du SDV dont nous parlons. Et il s'agit vraiment d'un cas d'application concret, pas seulement d'une réflexion sur ce que nous pourrions faire en théorie, mais de quelque chose que nous pouvons réellement mettre en œuvre. Et nous savons déjà que ça fonctionne.

C'est formidable. Donc, Sonatus: l'un de nos atouts majeurs, parmi tant d'autres, est la capture de données en haute résolution.

J'ai donc l'impression qu'il y a une excellente synergie entre nous. Nous sommes vraiment ravis et avons hâte de poursuivre notre collaboration avec vous à l'avenir.

Nous sommes ravis de votre formidable succès avec Renault et nous nous réjouissons à l'idée que de plus en plus de clients choisissent vos produits.

Merci beaucoup. Oui.

11 h 49 Conclusion et mots de clôture

Ouais. Salut. Merci de nous rejoindre pour ce podcast.

Merci. Merci, John.

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