Comment « AI » accélère le développement chez Nissan

0:00 Présentation du podcast et de l'invité

Aujourd’hui, dans l’émission « The Garage », nous enregistrons en direct depuis le CES 2026, sur le stand d’ Sonatus . Mon invité du jour est Takayuki Nakamoto, directeur du département d’ingénierie électrique, électronique et ADAS au Nissan Technical Center Europe, ou NTCE. Notre conversation d’aujourd’hui portera sur la manière dont le NTCE développe les véhicules fabriqués par Nissan UK destinés à la vente en Europe et dans le monde entier.

0:24 Efficacité

Nous abordons les défis liés au développement des véhicules jusqu'à leur mise en production et la manière dont nous pouvons accélérer le cycle de lancement en série (SOP) grâce à des outils d'AI s de pointe. C'est une conversation passionnante. C'est parti !

Bienvenue sur The Garage. Je m’appelle John Heinlein, directeur marketing chez Sonatus. Nous sommes en direct du CES 2026, et notre invité est Takayuki Nakamoto, du Nissan Technical Center Europe, ou NTCE en abrégé. Mais on t’appelle Terry.

Oui. Appelle-moi Terry, s'il te plaît.

Terry, bienvenue sur The Garage. Nous sommes ravis de t'accueillir.

Merci de m'avoir invité.

1 h 04 : Parcours et expérience de Terry

Commencez par nous parler un peu de vous.

Je m'appelle Takayuki Nakamoto. Mon surnom est Terry. Tout le monde m'appelle Terry au bureau. N'hésitez donc pas à m'appeler Terry.

Je suis donc directeur du département d’ingénierie des systèmes électriques, électroniques et ADAS au NTCE, le Centre technique européen de Nissan. Nous sommes basés au Royaume-Uni. Pour vous donner un aperçu de mon parcours, j’ai commencé à travailler chez Nissan au Japon en tant qu’ingénieur BCM, c’est-à-dire ingénieur spécialisé dans les modules de commande de la carrosserie. J’ai ensuite passé la quasi-totalité de ma carrière dans le domaine de l’électronique de carrosserie.

D'accord.

J'ai acquis de l'expérience dans le domaine du BCM (module de commande du châssis). J'ai travaillé sur la qualité des batteries, la gestion de l'énergie, le système d'accès sans clé IKey, etc. J'ai également participé à la promotion de l'ingénierie des systèmes au sein de l'entreprise, dans le cadre de la collaboration entre Nissan et Renault.

Par la suite, mon parcours professionnel a légèrement évolué vers le domaine de la connectivité. J’ai occupé un poste de responsable du développement de l’AIVC. Puis, j’ai décidé de m’installer au Royaume-Uni en tant que responsable EE, et me voici aujourd’hui directeur des divisions EE et ADAS.

Le Royaume-Uni représente un changement vraiment intéressant par rapport au Japon. Nous y reviendrons dans un instant, lorsque nous parlerons du NTCE. Oui. Mais d'abord, raconte-nous une anecdote amusante à ton sujet.

Bon, je suis coureur, un peu plus extrême que le coureur moyen, pour être honnête. Je vais donc participer à une course de trail de 46 miles.

Quarante-six miles ! Qu'est-ce que c'est ?

72 km, soixante-dix... quelque chose comme ça.

Oui. C'est incroyable. Et je ne suis pas le seul. Sarah, l'une de mes ingénieures seniors, qui m'accompagne au CES, participe également à cette course. Donc, si vous avez besoin d'un membre pour l'équipe de direction ou d'un collaborateur pour le projet « Sonatus », c'est un peu extrême.

C'est génial.

Un ultra-marathon sur route est déjà incroyable, mais le fait de le courir en pleine nature ajoute une difficulté supplémentaire.

Alors, chapeau bas !

C'est aussi un grand défi pour moi.

Quelle est ta plus longue course à ce jour ?

La plus longue s'appelle le « Strongman Triathlon ». Elle est un peu moins longue que l'Ironman, mais c'est la plus longue que j'ai jamais courue.

C'est formidable. Eh bien, je suis moi-même coureur et sportif, même si je ne suis pas très bon en course à pied. Tu cours bien mieux que moi. Mais j'ai participé à de nombreuses courses, et j'ai couru un semi-marathon de trail il y a quelques années.

J'ai déjà couru un marathon, mais ça n'a rien à voir, même de loin, avec ce que vous faites. Chapeau bas pour une telle distance. N'hésitez pas à vous joindre à nous.

3 h 43 : Présentation du Centre technique européen de Nissan

Vous allez donc devoir nous parler du Centre technique européen de Nissan. Et quelles sont les missions de ce centre, ainsi que votre rôle au sein de celui-ci ?

Oui. Bien sûr. Je vais commencer par vous présenter brièvement l'histoire de NTCE. Nous avons vu le jour il y a près de quarante ans au sein du Centre mondial de R&D de Nissan.

À l’origine, nous étions davantage liés au site de production de Sunderland, mais aujourd’hui, l’entreprise s’est développée et joue un rôle important, voire majeur, en tant que pôle mondial de R&D, développant des modèles comme le Qashqai, le Juke et la LEAF, et commercialisant ces véhicules non seulement en Europe, mais aussi au Moyen-Orient, en Afrique, en Océanie, etc. Voilà donc le rôle de notre entreprise. Et, en quelque sorte, c’est ainsi que nous avons commencé, et que nous nous sommes développés jusqu’à aujourd’hui.

Quant à notre rôle, il consiste avant tout à assembler tous les composants et à les intégrer au sein d'un véhicule, tout en veillant à ce que tout fonctionne comme prévu.

Et je pense que, puisque vos véhicules sont vendus partout dans le monde, il existe différentes normes de localisation. La localisation ne se limite pas à la langue. Parfois, la localisation concerne effectivement la langue, mais il peut y avoir des normes réglementaires et de sécurité différentes selon les régions du monde. Je pense que vous contribuez à gérer ces spécifications.

Oui. C'est aussi l'un des rôles les plus importants. On parle de « rôle de première ligne », mais au-delà de cette procédure opérationnelle standard (SOP) relative au véhicule, nous sommes également chargés de veiller à la qualité, car nous recevons de nombreux retours du marché. Notre travail consiste à comprendre les problèmes ou les préoccupations du marché, puis à en faire part à notre équipe de conception afin que le problème puisse être résolu aussi rapidement que possible.

C'est formidable. Et je trouve que ton titre est incroyablement long, avec, disons, quatre éléments différents. Tu vas donc devoir nous donner ton titre complet, car tu abordes de nombreux sous-systèmes différents, je crois.

Donc, encore une fois, mon titre est « Électronique, Électricité, ADAS, Ingénierie des systèmes » : c’est extrêmement long, mais cela englobe pratiquement tous les composants alimentés par l’électricité.

Donc, en commençant par le BCM, l'USM, l'ACU, le faisceau de câbles, l'alternateur, les capteurs, les commutateurs, sans oublier les composants du système ADAS… Bref, rien d'important.

Rien d’important du tout. Rien. C’est une responsabilité incroyablement variée. Comment fais-tu pour… Je ne sais pas comment tu arrives à gérer tout ça.

J'ai une équipe formidable. C'est comme ça qu'il faut diriger.

6 h 22 : Initiative de numérisation au NTCE

Eh bien, je sais que l'une de vos initiatives porte le nom de « numérisation ». Je me demandais si vous pouviez nous expliquer quels sont certains de vos objectifs et quelles sont les initiatives que vous essayez de mettre en place.

Oui. C'est une très bonne question.

Quand on entend parler de « numérisation » ou d’« initiatives numériques », on a tendance à penser qu’il s’agit de fonctionnalités destinées aux clients. Mais pour nous, chez NTCE, cela concerne davantage la manière dont nous développons nos véhicules.

Il s’agit d’utiliser davantage de données, l’automatisation, des outils de simulation, l’ AI, etc., afin de rendre notre développement efficace, cohérent et, au final, de grande qualité. C’est exactement de cela qu’il s’agit. Nous nous efforçons de promouvoir et d’intégrer les technologies les plus récentes dans nos processus de développement.

Pour que nous puissions l'améliorer et, oui, fabriquer en toute confiance une voiture de meilleure qualité.

C'est super. Je suppose que cela inclut des éléments tels que le jumeau numérique, lorsque cela s'avère pertinent, et d'autres choses de ce genre.

Exactement.

Et le projet « Sonatus » s'inscrit également dans cette démarche.

7 h 26 Nissan LEAF 2026

Je suis content que tu en aies parlé.

Vous savez, alors que nous enregistrons ce podcast, si nous regardons juste là, juste à l’extérieur du studio d’enregistrement, nous voyons cette incroyable Nissan LEAF. C’est une Nissan LEAF 2026 flambant neuve. Elle a été entièrement repensée. Mais la raison pour laquelle cette voiture est ici, et la raison pour laquelle vous êtes parmi nous cette semaine et que vous intervenez à nos côtés, c’est un projet que nous menons avec NTCE, avec vous et votre collègue, votre ingénieure senior Sarah, qui est également avec nous et qui s’est révélée une collaboratrice exceptionnelle, afin de montrer comment nos technologies peuvent vous aider dans la phase de préproduction dont vous êtes responsables.

7 h 59 : Les défis liés au développement des véhicules

J'ai donc pensé qu'il serait utile d'aborder ce sujet. Avant d'entrer dans le vif du sujet et d'évoquer ce que nous avons mis en place pour résoudre ce problème, je me demandais si nous pouvions commencer par cerner et comprendre la nature exacte du problème. Quelle est l'approche traditionnelle que vous utilisez aujourd'hui, et ce depuis longtemps, pour effectuer vos tests ? Et quels sont les inconvénients et les limites de cette approche traditionnelle ?

D'accord. D'une manière générale, notre plus grand défi consiste à gérer la complexité.

dans les délais serrés impartis pour le développement.

D'accord.

Comme vous le savez, les technologies EE et ADAS, par exemple, deviennent chaque jour plus complexes. Mais avec notre méthode traditionnelle de développement des véhicules, c'est difficile. Elle n'est tout simplement pas adaptée à une production à grande échelle. C'est là le principal défi auquel nous sommes confrontés au sein du NTCE.

Mais je pense que ce n'est pas seulement nous, mais que l'ensemble du secteur est confronté au même genre de problème. Bien sûr. Donc, l'approche actuelle repose en grande partie sur les essais sur véhicule. Il s'agit d'essais physiques sur véhicule.

C’est une préoccupation majeure pour nous, car en réalité, nous effectuons de nombreux tests pendant notre phase de développement. La première chose à faire est d’accéder au véhicule et d’en extraire les données afin de pouvoir analyser et comprendre ce qui se passe à bord. Oui. Cela prend déjà beaucoup de temps, car si l’on considère notre présence mondiale : nous sommes basés au Royaume-Uni, mais nous avons une équipe en Espagne qui effectue des tests de durabilité de la conduite autonome, par exemple.

Nous disposons également d'un site de production à Sunderland, au Royaume-Uni. De nombreux problèmes y sont détectés. Et, là encore, obtenir les données de ce site demande beaucoup d'efforts.

Ah, je vois.

Mais nous sommes sous pression pour livrer la voiture à temps. Nous n'avons donc pas d'autre choix que d'aller la chercher. La plupart du temps, nous avons quelqu'un qui peut récupérer les données de la voiture et nous les envoyer pour que nous puissions les analyser. Mais dans certains cas, personne n'est en mesure de récupérer ces données, et je dois alors envoyer un membre de mon équipe de Cranfield jusqu'à Sunderland uniquement pour y accéder.

Juste pour y accéder. Et je pense que l'autre chose que j'ai apprise lors de notre discussion de l'autre jour, c'est que, tu sais, on se dit : « D'accord. Bon, les véhicules d'essai, ce n'est pas si grave. Ce n'est pas comme si, tu sais, tu fabriquais des voitures, donc tu en fabriques quelques-unes en plus. »

Quelle est la différence ? Mais ce sont des véhicules de pré-série. Exactement. Ils sont donc très chers. Ils coûtent bien plus cher qu’une voiture classique, car on n’atteint pas encore les économies d’échelle liées à la production en série qui seraient nécessaires.

Ces dépenses représentent donc un coût réel pour vous.

Exactement.

Et puis, si le problème est vraiment grave, le véhicule est mis en attente jusqu’à ce que quelqu’un vienne récupérer les données, en espérant qu’il puisse résoudre le problème rapidement. Exactement. C’est donc une perte énorme pour l’entreprise. Et c’est justement de là que vient la valeur ajoutée, en réalité.

Parce que si on parvient à réduire ce temps d'accès au véhicule, vous voyez, les temps d'immobilisation de la voiture sont nettement réduits. Exactement. Et au final, si cela se concrétise, on pourra réduire le nombre de véhicules.

Et d'accord.

Cela demande énormément de ressources, de véhicules, d'ingénieurs et de temps ; dans certains cas, il faut même faire venir des gens par avion ou les faire venir en voiture pour mener à bien cette tâche.

Donc

11 h 20 : Améliorer la collecte de données grâce à Sonatus Collector AI

C'est une bonne mise en contexte du problème. Tout à fait. Voyons ensemble la solution et certaines des actions que nous menons en collaboration avec l’ Sonatus et le NTCE pour améliorer la situation. Commençons par notre produit « Sonatus Collector » AI . En quoi cela vous a-t-il permis de modifier votre façon de collecter les données relatives aux véhicules et aux problèmes rencontrés ?

Cela a complètement bouleversé le processus.

Eh bien, quand quelqu'un m'appelle pour me dire qu'il y a un problème et me demander de venir le résoudre, j'ouvre simplement mon ordinateur portable. Je demande à mes ingénieurs d'ouvrir l'ordinateur portable. Vous voyez ? On peut accéder aux données en une minute environ, voire en moins d'une heure.

Ça change vraiment la donne. Sunderland n'est pas si près de chez nous. C'est vrai. C'est vrai.

Il faut quatre à cinq heures rien que pour s'y rendre. Exactement. C'est donc un changement majeur dans le processus. On peut même accéder au véhicule depuis chez eux.

Une fois, nous avons eu l'occasion de présenter notre Collector AI à nos dirigeants, et l'ingénieur travaillait depuis chez lui à ce moment-là. Il s'est contenté d'ouvrir son ordinateur portable depuis sa cuisine et a montré à distance à nos dirigeants comment fonctionne Collector AI , ce qui était tout simplement incroyable.

C'est formidable. Et puis, il y a aussi cette démonstration que vous venez de nous présenter : on a tendance à penser aux données des véhicules, mais, bien sûr, il existe une multitude de sources de données différentes et une multitude de sous-systèmes différents.

Et, bien sûr,

12 h 45 : Saisie de données à adaptation dynamique

Lorsque vous effectuez des tests, vous ne testez pas toujours les mêmes éléments ; il peut aussi arriver que vous testiez un élément et que vous rencontriez un problème dans un autre sous-système. Je pense donc qu’un autre avantage que nous vous offrons est la possibilité de personnaliser les données que vous collectez.

Est-ce que cela présente également un avantage ?

Exactement. Ce qu'on aimerait vraiment, si c'est possible, c'est de transmettre en permanence toutes les données de la voiture vers le serveur.

Mais, malheureusement, on ne peut pas faire ça parce que c’est trop. Trop. Trop. Et ça va bien au-delà de la simple bande passante de la communication.

Bien sûr.

Cela a également un impact côté serveur, et le coût risque d’être trop élevé. Exactement. Mais cette personnalisation du Collector AI nous permet de le modifier. Au départ, seul un ensemble minimal de données est envoyé au serveur. Mais lorsque nous constatons qu’un problème survient, nous pouvons simplement ajuster à distance les paramètres de ce que nous appelons la « policy ».

Politique de collecte des données. Oui.

Exactement. Et ensuite, nous ne collectons que les données nécessaires à l'analyse du problème.

Et c'est vraiment, vraiment une fonctionnalité géniale dont on dispose désormais.

Et nous présentons une démonstration de cette fonctionnalité, c'est-à-dire la possibilité de la paramétrer. Nous proposons deux postes de démonstration différents où vous pouvez littéralement paramétrer cette collecte de données en quelques secondes.

Ah oui.

Et j’aime bien plaisanter en disant : imaginez que la voiture soit sur une piste d’essai ou un circuit d’essai, ou quelque chose comme ça. Si les données obtenues ne vous satisfont pas, le temps d’effectuer le tour suivant, vous pourriez déjà avoir modifié la question. La voiture continue, et elle est incroyablement réactive. Parce qu’en ingénierie, vous savez, chez Sonatus , on parle beaucoup du cycle de conception technique : observer, analyser, agir. Et plus vite vous pouvez boucler ce cycle, plus vous pouvez réajuster, encore et encore, la visée, pour atteindre la cible plus rapidement. En revanche, si ce cycle prend une semaine ou une journée, vous vous rendez compte qu’il faut poser la question de très nombreuses fois pour obtenir les données dont vous avez besoin.

Ouais. Ouais. C'est parfait. C'est un exemple parfait de développement agile. Au départ, dans les voitures d'aujourd'hui, les données qu'on télécharge sont en quelque sorte codées en dur.

On dispose bien d'une fonctionnalité pour le mettre à jour après coup, mais ce n'est pas aussi rapide qu'on le souhaiterait. Oui. Mais avec l'outil « Sonatus Collector » ( AI), ça se fait en une seconde, et c'est vraiment génial.

Merci beaucoup pour ces aimables paroles, et c’est vraiment ce que nous pensons. Et puis, à tout le monde : nous avons présenté la démo. Nous l’avons montrée à des centaines et des centaines de personnes ces derniers jours, et les réactions ont été fantastiques. Mais passons maintenant à la deuxième partie. Le Collector AI vous fournit donc des données de meilleure qualité,

ce qui est génial.

15 h 21 : Analyse de données avec un technicien d'Sonatus AI

Mais il faut aussi se demander : comment analyser ces données ? Et la deuxième partie de votre problème consiste à passer au crible ces données, à les comprendre et à les interpréter afin de

identifier le problème et déterminer comment y remédier. Le deuxième produit sur lequel nous travaillons avec vous dans le cadre de ce projet est notre « Sonatus » (AI ) Technician.

Exactement. Racontez-nous comment vous l'utilisez et en quoi cela vous a été utile.

Lorsque nous avons eu cette idée de solution impliquant un « Collector » AI et un « Technicien » AI , nous savions que cela allait fonctionner car, d’après notre expérience, lorsque nous disposons des bonnes données et que nous les transmettons au bon expert chez Nissan, cela ne prend pas beaucoup de temps. Mais si ces deux éléments ne sont pas réunis, c’est là que nous perdons beaucoup de temps. Nous avons parfois du mal à accéder aux données, comme je l’ai mentionné, mais il arrive aussi que l’expert concerné ne soit pas disponible. Il est peut-être occupé à autre chose, ou bien il est en congé, par exemple.

Mais avec cette solution, « AI Technician », c’est comme si cet expert était toujours à vos côtés. Et nous pouvons lui poser toutes sortes de questions, lui faire part de nos doutes, etc., afin qu’il puisse vous guider pour cerner la cause profonde du problème. Et oui, cela représente un gain de temps considérable pour nous, pour tous les ingénieurs qui travaillent sur un problème. Et pas seulement pour l’ingénieur concepteur.

Exactement. Cela aidera également l'ingénieur chargé des tests qui détecte le problème. De même, cela aidera l'ingénieur chargé de la qualité en production qui détecte lui aussi un problème. Ils doivent en effet toujours se renseigner auprès du service de conception et de l'ingénieur concepteur.

L'ingénieur concepteur est donc débordé et reçoit de nombreuses demandes de la part de tout le monde dès qu'un problème survient. Ce technicien en « AI » permettra donc d'accélérer l'analyse des problèmes, mais aussi de soulager l'ingénieur concepteur afin qu'il puisse se concentrer sur son véritable travail de conception.

Oui. Ou dans les situations plus complexes. Exactement. Nous avons présenté plusieurs exemples différents ici, et l’un des exemples que tu as montrés explique comment on peut commencer par passer au crible, comme je dis souvent, la « botte de foin », et ainsi gagner du temps.

trouve les aiguilles.

17 h 38 : Faire de chaque ingénieur un expert grâce à AI

Il s'agit d'examiner quels sont les codes de diagnostic (DTC) actifs. Que signifient-ils ? Il faut les classer par catégorie afin de déterminer lesquels sont les plus urgents, en distinguant les codes actifs de ceux qui sont anciens. C'est donc une première étape d'amélioration de la productivité qu'un être humain peut mettre en œuvre.

Il n’y a rien de magique là-dedans, mais cela permet d’accéder beaucoup plus rapidement à ces schémas. Exactement. Mais ensuite, la deuxième partie, qui est extrêmement intéressante, c’est que vous pouvez alors analyser en détail une défaillance spécifique et vous demander : « Pourquoi cette défaillance se produit-elle ? » Et ensemble, nous pouvons utiliser votre base de connaissances et votre base de données, qui sont ensuite intégrées à l’outil « AI Technician », pour vous expliquer la logique qui nous a permis de diagnostiquer le problème.

Ça t'aide beaucoup, non ?

C'est important, car ce que nous avons mis en place à l'aide d'AI Technician correspond à l'approche habituelle des ingénieurs en conception automobile. Lorsqu'un problème survient, nous essayons d'en comprendre les causes possibles et d'utiliser des méthodes courantes telles que l'analyse FTA, qui est d'ailleurs déjà intégrée à AI Technician. Mais malheureusement, tout le monde n'est pas un expert. Il peut s'agir simplement d'un ingénieur logiciel qui ne maîtrise pas forcément le matériel.

Exactement. Donc, grâce à cet outil, en cas de problème, l'ingénieur logiciel peut affiner son analyse et répertorier toutes les causes possibles d'un point de vue logiciel. Cependant, il arrive parfois que la perspective matérielle fasse défaut dans l'analyse FTA. Exactement.

Mais grâce à l’outil « AI Technician », vous disposez d’une vue d’ensemble complète des causes possibles, qu’il s’agisse de problèmes logiciels, matériels ou encore d’un éventuel problème d’utilisation de la part du client, etc. C’est donc une aide précieuse pour tous les ingénieurs qui travaillent dans ce domaine chez Nissan, mais pas seulement chez Nissan : je pense que cet outil aide également nos fournisseurs de premier rang à cerner la cause et à aller au fond du problème.

le problème.

19 h 37 : Amélioration de l'efficacité dans le diagnostic des problèmes

J'adore ça. Et je vous apprécie beaucoup, vous, votre présentation, ainsi que votre collègue Sarah, qui était parmi nous cette semaine. J'ai vraiment apprécié la façon dont vous avez souligné que l'un de nos atouts, c'est la manière dont nous vous expliquons ce qui est

Ce n'est pas ça le problème.

Souvent, lorsqu’on cherche à diagnostiquer un problème, la moitié du travail consiste à déterminer ce qui ne pose pas de problème, afin de pouvoir consacrer davantage de temps aux éléments susceptibles d’être à l’origine du problème. Nous aidons donc à fournir, par exemple, une indication permettant de savoir que ce n’est pas un problème matériel, ni un problème lié à ceci ou à cela, ce qui nous permet ensuite de consacrer le reste de notre temps à un champ de recherche beaucoup plus restreint pour comprendre le problème.

Est-ce que cela vous est utile ?

C'est très, très utile. Chez Nissan, la démarche habituelle pour tout le monde, dès qu'un problème est détecté, consiste par exemple à vérifier le faisceau de câbles. Exactement. Comment se présente la connexion ?

Le faisceau électrique est-il en bon état ? Le fusible est-il en bon état ? La batterie de 12 volts est-elle en bon état ? Et parfois, il suffit simplement de vérifier si la version du logiciel est correcte.

D'accord. Mais avec cette solution, et avec ce genre de conseils qui vont s'afficher dans quelques secondes, ça nous évite, tu vois, de devoir faire tout ça.

Si nous avons accès aux données et que nous savons déjà que certaines d'entre elles sont exclues de l'accord de libre-échange. Exactement. Cela permet de gagner énormément de temps.

C'est super.

Bon, je sais qu'il y a une pression énorme dans le secteur en ce qui concerne les délais de mise sur le marché.

Le cycle de conception des véhicules a longtemps été assez long. La pression est forte. Il est certain que les équipementiers chinois parviennent à raccourcir ce cycle. Chacun cherche donc à déterminer ce qu’il peut faire sans pour autant sacrifier la qualité.

Je pense donc que notre mission, dans le cadre de notre collaboration avec vous, consistait à vous aider à raccourcir votre délai de mise en production (SOP) et à réduire la durée de votre cycle SOP, tout en garantissant la qualité et

les objectifs de productivité que vous souhaitez atteindre.

21 h 20 : Conclusion et réflexions

Nous sommes donc ravis de travailler avec vous.

Moi aussi.

Nous vous sommes vraiment reconnaissants de votre collaboration et de votre présence à notre côtés ici, au salon, cette semaine. Ce fut un véritable plaisir de présenter ce projet à vos côtés. Et je pense que nous avons tous les deux beaucoup appris de cette expérience, tant de ce que vous avez…

nous avons abordé tous ces sujets, ainsi que les excellentes questions posées par nos nombreux clients et visiteurs. Je tiens donc à vous remercier et à vous dire merci de nous avoir rejoints aujourd’hui pour ce podcast.

De rien. Merci de m'avoir invité. Ça a été une semaine vraiment, vraiment passionnante pour moi.

Merci.

Si ce podcast vous plaît, n'hésitez pas à le « liker » et à vous abonner pour découvrir d'autres épisodes comme celui-ci à l'avenir. Et nous avons hâte de vous retrouver très bientôt dans un prochain épisode de « The Garage ».