Quelle est la taille réelle du marché de l'AI automobile ?

0:00 Présentation de l'invité

Aujourd’hui, dans « The Garage », notre invité est Ajit Chander, associé et responsable du pôle Mobilité chez Frost & Sullivan. Au cours de cette conversation, nous abordons un récent rapport d’analyse de Frost & Sullivan, partiellement parrainé par Sonatus, dans lequel nous nous sommes penchés sur l’ AI du cloud et de l’edge computing, ainsi que sur l’impact et les avantages de ces innovations exceptionnelles dans le domaine de la mobilité automobile. Il s’agit d’un rapport très détaillé dans lequel nous avons examiné un certain nombre d’applications et de cas d’utilisation différents qui apportent des avantages concrets. Dans le podcast d’aujourd’hui, nous passons en revue ce rapport et écoutons Ajit, qui possède une expérience exceptionnelle dans les domaines de l’automobile et de la mobilité. C’est parti.

0:50 Parcours et expérience d'Ajit

Aujourd'hui, dans « The Garage », notre invité est Ajit Chander, de Frost & Sullivan. Ajit, bienvenue sur « The Garage ».

Merci de m'avoir invité.

Nous sommes ravis de vous accueillir parmi nous aujourd’hui. Commencez par nous parler un peu de vous.

D'accord. Eh bien, je suis ingénieur. Je suis né et j'ai grandi en Inde.

En fait, j'ai rejoint Frost & Sullivan en Inde avant de m'installer en Amérique du Nord. Je me suis installé principalement à Toronto. Cela fait un peu plus de dix-sept ans que je travaille dans cette entreprise.

Dix-sept ans, ça fait longtemps.

C'est plus longtemps que je ne veux bien l'admettre, c'est vrai.

J'ai également travaillé dans plusieurs secteurs d'activité au sein du secteur des services informatiques. Avant cela, j'ai travaillé dans le secteur industriel.

C'est donc cette expérience dans divers secteurs que j'apporte.

Au cours de toutes ces années passées chez Frost & Sullivan, j'ai principalement travaillé dans le secteur de l'automobile et des transports, en collaboration avec les différents acteurs de l'écosystème, qu'il s'agisse des constructeurs automobiles, des équipementiers, des institutions financières, des sociétés pétrolières et gazières ou encore des acteurs du secteur de l'énergie.

C'est donc un domaine assez vaste…

Un parcours très varié.

C'est super. Alors, commence par nous raconter une anecdote amusante à ton sujet.

Bon, alors ma fille… J’ai deux filles. Ma plus jeune fille s’est mise au volley-ball, un sport que je n’ai jamais pratiqué. J’ai pratiqué d’autres sports. J’étais plutôt doué pour certains d’entre eux, mais je n’ai jamais joué au volley-ball.

Mais, tu sais, quand, quand, quand tes enfants se lancent et commencent à s'intéresser à ce sport, tu vois, en tant que papa, tu te retrouves vite impliqué toi aussi. J'ai donc décidé de l'entraîner. J'ai commencé à me familiariser avec ce sport, puis on a loué une salle de sport privée et on a commencé à l'entraîner une fois par semaine.

Et on a commencé à voir des résultats lors des matchs, tout comme ses amies. Elles ont donc voulu en faire autant, tu vois, une fois qu’elles ont compris que… enfin, les parents ont commencé à me demander ce qui se passait, je veux dire : « C’est quoi ce changement ? » On a donc dû leur expliquer ce qu’on faisait, et elles ont alors commencé à amener leurs enfants. En un rien de temps, je me suis retrouvée à gérer une équipe d’adolescentes : les goûters, les disputes et les discussions de groupe. J’ai aussi dû supporter pas mal de regards exaspérés, mais je leur ai quand même fait faire tous les exercices.

C'est vraiment génial que vous vous investissiez autant dans votre famille et auprès de votre fille. Pour ma petite anecdote – j’aime toujours en partager une avec nos invités –, ma fille a participé, il y a plusieurs années, alors qu’elle était en CM1, à un concours de sciences. Je fais partie du conseil d’administration d’un centre scientifique à San José, et ils se sont inscrits à ce concours de sciences destiné aux enfants, vous savez, du CM1 à la terminale.

J'ai donc été coach d'une équipe de filles de CM1 qui participaient à un concours de sciences. C'était vraiment passionnant de leur apprendre à utiliser les outils en toute sécurité et à construire des objets, car elles n'y connaissaient pas grand-chose. Et puis, c'était très sympa. Voilà donc l'anecdote amusante que je voulais vous raconter.

Super. D'accord. D'accord. Super.

3 h 36 : Présentation de Frost & Sullivan

Parlez-nous donc de Frost & Sullivan. Frost & Sullivan est un cabinet de conseil et d'analyse réputé. Parlez-nous de votre rôle et des domaines d'activité de Frost & Sullivan.

Je suis donc associé et je dirige le pôle Mobilité chez Frost & Sullivan. Je travaille dans cette entreprise depuis dix-sept ans, comme je l'ai dit. Je définis la stratégie commerciale à moyen et long terme.

Chez Frost & Sullivan, nous nous intéressons aux forces de disruption et à la manière dont elles transforment le secteur.

Nous nous intéressons aux technologies qui ont un impact sur nos clients. Nous sommes en effet en première ligne en matière d'intégration technologique. Nous mettons en relation les équipementiers, les fournisseurs et les partenaires d'intégration technologique. Dans ce cadre, nous publions de nombreuses études de recherche. Nous participons à des projets stratégiques.

Nous publions également de nombreux articles portant sur l'ensemble du secteur et consacrés aux nouvelles opportunités.

C'est ce que nous faisons chez Frost & Sullivan.

4 h 36 : Rapport d'étude sur les technologies embarquées et le cloud AI

Eh bien, cela nous amène tout naturellement au fait que vous étiez l’auteur principal d’un rapport auquel nous avons récemment collaboré avec vous sur l’ AI, le cloud et l’edge computing. Ce rapport examine comment l’ AI a le potentiel de transformer véritablement les véhicules et d’apporter une réelle valeur ajoutée.

Ce fut un véritable plaisir de travailler avec vous, alors merci beaucoup pour votre collaboration sur ce projet. Le résultat est d’ailleurs remarquable. J’aimerais beaucoup que vous commenciez par nous présenter les principales conclusions et les enseignements que vous avez tirés de ce travail.

Bien sûr. Commençons donc par les défis imminents auxquels le secteur doit faire face pour atteindre l’objectif du SDV. Il y a tout d’abord la fragmentation des frameworks ML Ops. Les données nécessaires à l’entraînement de ces modèles proviennent de différents calculateurs (ECU) fonctionnant sur des modèles variés ; de plus, ces différents modèles utilisent des frameworks différents, tels que PyTorch ou TensorFlow, et la validation, les tests, le déploiement et la gestion de ces différents workflows sont traités de manière hétérogène en termes de chaînes d’outils et d’équipes. Cela engendre donc d’importants cloisonnements, auxquels s’ajoute la disparité du matériel et des logiciels.

C'est une conclusion très importante car, vous savez, alors que nous travaillons au déploiement d'AI s dans les véhicules, l'un des moyens que nous souhaitons mettre à la disposition des équipementiers est de leur permettre d'utiliser la diversité de matériel dont ils disposent. Nous ne devrions pas penser que, par exemple, nous ne pouvons pas mettre en œuvre l'AI tant qu'il n'y a pas de système de calcul central, ou que nous ne pouvons pas mettre en œuvre l'AI tant qu'il n'y a pas d'énorme accélérateur optimisé pour l'AI .

La réalité, et je pense que c'est une conclusion qui ressort de votre rapport, c'est qu'il existe de très nombreux cas d'utilisation dans le véhicule qui peuvent se contenter d'exigences de performances bien plus modestes et qui peuvent être mis en œuvre sur le matériel actuel.

Et c'est justement l'un des objectifs de « Sonatus » ; j'ai trouvé passionnant de constater que votre rapport allait, je crois, dans ce sens.

Ouais. T'as raison. Bon, pour continuer, les données proviennent de différents calculateurs, et ces calculateurs fonctionnent avec leur propre système d'exploitation en temps réel (RTOS), leur propre système d'exploitation et leur propre pile Middle West.

Et cela s'accompagne de défis liés à l'accès aux données et à la gestion des mises à jour OTA tout au long du cycle de vie du produit.

D'accord.

Voyons maintenant quels sont les principaux facteurs qui permettent la mise en œuvre de la SDV, n'est-ce pas ? Le découplage des logiciels d'application du matériel grâce à une pile de middleware et à un système d'exploitation, la normalisation des interfaces, la création de conceptions modulaires, ainsi que la possibilité de mises à jour et de mises à niveau continues avec intégration.

D'accord.

Puis, la création de matériel compatible SDV.

Oui, tout à fait. Absolument. Et votre rapport indiquait qu’il s’agissait d’un marché assez important. Je veux dire, quelles sont les perspectives concernant le potentiel de l’ AI ation dans les véhicules et de l’ AI ation dans le secteur automobile ?

7 h 17 : Perspectives du marché de l'AI ation dans le secteur automobile

D'accord. En fait, nous estimons que les dépenses consacrées au SDV d'ici 2030 dépasseront les 500 milliards de dollars. Ensuite, nous analysons les différents cas d'utilisation.

L'impact actuel, estimé à environ 48 milliards de dollars en 2025, devrait atteindre 238 milliards de dollars d'ici 2030. Cela inclut plusieurs cas d'utilisation émergents intéressants, tels que la prédictive ou l'assurance basée sur l'utilisation.

Voilà donc la partie « AI ».

La part des dépenses consacrées au SDV dans le cadre de l'« AI » passera donc de 2025 à deux cents et quelque en 2030 ?

De 48 milliards de dollars à 238 milliards de dollars.

Il s'agit donc d'argent réel. Ce n'est pas une application de niche, et puis, comme vous commenciez à le dire… J'aimerais beaucoup connaître certains des cas d'utilisation qui vous ont semblé les plus convaincants ou les plus générateurs de valeur.

8 h 05 Stratégies et investissements des équipementiers dans AI

Il y en a pas mal. Mais j'aimerais aborder un dernier point avant cela. Nous avons examiné quels étaient les défis à relever pour atteindre les objectifs liés à la SDV. Nous avons également examiné quels étaient, comme vous le savez, les facteurs favorisant la SDV.

Nous nous intéressons donc également à ce que font actuellement les constructeurs automobiles. Exactement. Je veux dire, comme vous l’avez vu avec l’annonce de General Motors concernant son architecture informatique centralisée. Celle-ci multiplie par 35 les capacités de calcul de l’ AI s et par dix ses capacités OTA. Aujourd’hui, les constructeurs automobiles tentent de transformer ces atouts en opportunités de monétisation.

Une étude de Frost & Sullivan montre que dix autres équipementiers, voire plus, s'orientent vers une architecture informatique centralisée dotée de piles de middleware, avec, comme vous le savez, des réseaux dorsaux Ethernet et la mise à jour OTA, dans le cadre de leur transition vers le DevOps.

Afin de garantir une période de plus de cinq ans pour des mises à jour continues. Quand on regarde ce que Tesla a accompli rien qu’en 2025, ils ont déployé, si je ne m’abuse, huit mises à jour OTA et effectué environ, je crois, quarante-deux mises à jour de fonctionnalités rien qu’en 2025.

C'est important. Oui.

Je pense qu'il est possible de déployer des modèles d'AI s sur le matériel existant, basé sur la technologie silicium de la génération actuelle. Il n'est donc pas nécessaire de recourir à des NPU avancées ni à des SoC hautes performances.

Cela a donc un impact immédiat sur les cas d'utilisation que nous avons analysés dans le cadre de ce livre blanc.

C'est génial. Votre rapport était vraiment impressionnant. Vous avez fait un excellent travail et nous mettrons un lien vers ce rapport dans les notes de l'émission pour que les gens puissent le consulter et s'informer à ce sujet. Vous avez étayé les impacts et les avantages potentiels de certains de ces cas d’utilisation par de nombreux chiffres. Ici, au salon CES, juste à l’extérieur, là où nous sommes assis, nous pouvons voir notre directeur de l’ AI , Sonatus AI , qui présente des exemples illustrant de nombreux cas d’utilisation différents. Je me demande quels sont les cas d’utilisation qui vous ont paru particulièrement percutants, particulièrement intéressants ?

10 h 00 : Nouveaux cas d'utilisation dans le secteur automobile AI

Je pense qu'il existe plusieurs cas d'utilisation émergents que nous avons analysés dans le cadre de ce livre blanc. Je veux dire par là que bon nombre d'entre eux, notamment ceux liés aux systèmes ADAS et au poste de pilotage, sont bien documentés.

Ils sont très connus, c'est vrai.

Oui, c'est vrai, mais nous avons également examiné plusieurs autres cas d'utilisation émergents qui ont un impact immédiat. Nous nous sommes penchés sur la prédictivité, l'assurance basée sur l'utilisation, la virtualisation des capteurs, la cybersécurité en périphérie et la détection à l'intérieur de l'habitacle.

Nous avons estimé que bon nombre d'entre elles offraient un potentiel de chiffre d'affaires et de monétisation considérable pour les équipementiers. Parmi les éléments qui nous ont particulièrement marqués en termes d'impact, citons la virtualisation des capteurs. Je peux vous présenter quelques cas d'utilisation que nous avons étudiés.

Et d'ailleurs, vous avez déjà mis en place des partenariats concrets dans ce domaine avec COMPREDICT.

Nous travaillons avec COMPREDICT, un partenaire formidable qui démontre comment réaliser une tâche qui aurait normalement nécessité une IMU, c'est-à-dire un capteur de mouvement détectant l'angle du véhicule, des accéléromètres, etc. Ils permettent de supprimer l'IMU, ce qui représente une économie de vingt dollars sur la nomenclature du véhicule. Vingt dollars, cela peut sembler peu, mais c’est une économie colossale à un moment où les équipementiers cherchent à réduire au maximum les coûts de fabrication des véhicules. Et ce n’est qu’un cas d’utilisation parmi d’autres. C’est exact. Il existe de nombreux autres cas d’utilisation des capteurs virtuels, comme vous l’avez illustré dans votre exemple.

Ouais.

Et puis, l'UE va le rendre obligatoire à partir de 2027. C'est exact.

L'installation de capteurs de réglage de la hauteur des phares sur tous les véhicules va entraîner une augmentation des coûts de la nomenclature pour les équipementiers. Et bien sûr, il existe le système TPMS indirect, qui permet de déterminer la pression des pneus à partir du système de freinage antiblocage, des unités de mesure inertielle, des capteurs de vitesse et des données visuelles.

De plus, il permet de détecter les fuites et les baisses de pression, et constitue une solution globale efficace pour la gestion des pneus.

11 h 59 AI Pas toujours visible par le conducteur

C'est vrai. Ce qui m'a frappé, alors que nous avons rencontré de très nombreux clients tout au long du salon cette semaine et que j'ai expliqué et présenté ces différentes technologies, c'est que ce qui ressort du rapport et de ces nombreuses rencontres, ce n'est pas seulement que nous ajoutons une nouvelle fonctionnalité au système IVI. Ce n'est pas seulement que nous ajoutons un élément visible par le conducteur.

Certaines informations sont visibles par le conducteur. Vous pourriez proposer une assurance basée sur l’utilisation qui permette au conducteur de consulter des retours d’information l’aidant à adopter une conduite plus sûre et, par conséquent, à bénéficier de tarifs d’assurance plus avantageux. Ces informations pourraient être visibles par le conducteur. Vous pourriez ensuite disposer d’un élément légèrement moins visible, comme l’usure des pneus : vous surveillez l’usure des pneus et communiquez peut-être avec le système ADAS pour lui signaler : « Attention, la bande de roulement s’use, il vaut mieux augmenter la distance de freinage et se montrer un peu plus prudent quant à l’accélération autorisée. »

Et puis, plus tard, il arrive parfois que vous avertissiez le conducteur : « Au fait, vos pneus sont un peu à plat, vous devriez les remplacer, et voici un excellent moyen de vous procurer des pneus de marque d'origine. » Nous savons que nous allons intervenir sur votre véhicule. C’est donc quelque chose de plus ou moins visible pour le conducteur : parfois visible, parfois invisible. Et puis il y a des éléments comme les capteurs virtuels dont vous avez parlé, qui peuvent être totalement invisibles pour le conducteur. Le conducteur ne s’en rend jamais compte, mais cela nous permet de réduire le coût des composants du véhicule, ce qui permet peut-être au constructeur d’avoir de meilleures marges, d’être plus compétitif en termes de coûts pour son véhicule, ou peut-être une combinaison des deux. Je pense donc qu’il existe tout un éventail de solutions, allant de celles qui sont très visibles à celles qui ne le sont pas du tout. Et je pense que c’est, pour moi, une observation clé, et je pense que dans le secteur, peu de gens se rendent compte que la diversité peut être aussi grande.

Tout à fait. Et en fait, je crois que lorsque nous avons pris connaissance de cette analyse, nous avons en quelque sorte distingué trois catégories.

D'une part, cela a un impact direct sur la nomenclature des équipementiers. D'autre part, cela améliore l'efficacité opérationnelle, leur permet de générer des revenus de manière continue tout au long du cycle de vie du véhicule et crée une expérience personnalisée pour les utilisateurs, c'est-à-dire les utilisateurs finaux.

Je pense donc qu’il s’agit là d’une opportunité majeure qui incite les équipementiers à accélérer la transition vers le SDV.

J'apprécie beaucoup la façon dont vous avez structuré cela selon une taxonomie légèrement différente de la mienne. Mais c'est intéressant, car dans certains cas, comme par exemple le coût de la nomenclature (BOM). Si vous parvenez à réduire les coûts liés à la nomenclature, cela se traduit immédiatement par un gain en termes de chiffre d'affaires ou de rentabilité, c'est-à-dire par une amélioration immédiate du chiffre d'affaires ou de la marge nette.

Et puis, s’il y a des avantages à long terme, eh bien, c’est également utile et cela peut générer des revenus récurrents liés aux services ou à la vente de pièces détachées, ce que les équipementiers recherchent toujours.

Mais d’une manière qui pourrait séduire les chauffeurs. Parce que c’est un sujet dont on parle sans cesse. On en a déjà parlé à maintes reprises dans le podcast : les gens disent souvent : « Oh, eh bien, c’est difficile de faire payer les chauffeurs ou de les convaincre de s’abonner ». Mais en réalité, ce n’est pas difficile si vous leur offrez quelque chose qui leur apporte une réelle valeur ajoutée. Si vous leur proposez une fonctionnalité qu’ils souhaitent, ils seront ravis de s’y abonner. C’est lorsqu’ils ont l’impression qu’on leur impose quelque chose dont ils ne veulent pas ou qu’ils estiment devoir obtenir gratuitement que cela pose problème.

Vous savez, nous avons mené plusieurs études en interrogeant les utilisateurs finaux afin de comprendre ce qu’ils sont prêts à payer pour un véhicule. Nous avons examiné les fonctionnalités recherchées, les aspects liés à la sécurité et à la sûreté, ainsi que les performances du véhicule. En somme, tout ce qui peut améliorer leur expérience à bord et créer une expérience plus personnalisée. Si l’on regarde pourquoi Xiaomi connaît un tel succès… L’entreprise dispose désormais d’un écosystème connecté, n’est-ce pas ? Elle propose des appareils électroménagers connectés pour la maison.

D'accord.

Et puis, quand on monte dans une voiture, ils considèrent tous ces éléments comme des entités interconnectées.

C'est le prolongement de votre vie numérique.

Exactement. En fait, imaginez que les appareils électroménagers soient des robots à l’intérieur de votre maison et que la voiture soit un robot à l’extérieur. Et puis, vous savez, si l’on ajoute à ce concept l’humanoïde, cela devient un écosystème connecté, n’est-ce pas ? Je veux dire, encore une fois, ce que recherche l’utilisateur final, c’est la capacité des équipementiers à lui offrir une vie parfaitement connectée.

Les exemples que vous avez cités sont vraiment passionnants. Et vous m’avez également fait réfléchir à un point : votre dernière remarque selon laquelle, en tant que secteur, nous ne savons pas quels algorithmes vont voir le jour. Nous ne savons pas quelles seront les exigences en matière de calcul. Je pense donc qu’il est de notre devoir – et c’est ce qu’essaie de faire Sonatus , mais aussi ce que le secteur dans son ensemble s’efforce de faire – de fournir l’infrastructure nécessaire pour les innovations à venir.

16 h 13 : L'avenir de l'AI e dans le secteur automobile et l'amélioration continue

Pour que les équipementiers ne se retrouvent pas, dès la livraison d’un véhicule, avec une sorte de « menottes » les empêchant de proposer la prochaine innovation passionnante, mais qu’ils disposent d’une certaine flexibilité, d’une marge de manœuvre – pas nécessairement uniquement de la marge de manœuvre, mais surtout de la flexibilité – pour déployer ces innovations. Ou même pour des modèles qui existent déjà, en sachant que ces modèles vont s’améliorer et peuvent être affinés. Comment s’assurer qu’ils sont évolutifs, à la fois via OTA mais aussi par d’autres moyens ? Notre Sonatus AI Director, par exemple, AI Director, est conçu pour permettre le déploiement très simple et très léger de modèles, sans la lourdeur que l’on pourrait associer à une mise à jour OTA complète.

En effet, les modèles d’ AI , selon nos prévisions et selon moi, pourraient évoluer plus rapidement et plus fréquemment grâce à l’optimisation des données. On le constate déjà avec la conduite autonome. Prenons l’exemple des voitures autonomes : pensez à Tesla, à Riviera ou à des marques similaires. Oui.

Ils proposent des mises à jour de fonctionnalités. Vous en avez parlé tout à l'heure. Mais ils procèdent également à des mises à jour continues des algorithmes de conduite. En permanence. Et pas seulement lorsque vous demandez une mise à jour : ils ajustent en permanence les paramètres.

Je pense que bon nombre de ces modèles d'AI s évolueront de cette manière, avec des améliorations continues apportées à l'AI afin de les rendre plus intelligents et d'accroître la précision des modèles.

Au lieu de se contenter de s'appuyer sur des OTA plus lourdes, qui peuvent avoir lieu tous les mois, tous les deux mois ou tous les six mois.

Je suis d'accord. Et d'ailleurs, je voudrais aborder deux points en lien avec votre première remarque. En ce qui concerne les SoC haute puissance utilisés dans les systèmes ADAS et les cockpits, leur croissance a été considérable. De Qualcomm à NVIDIA, en passant par Horizon Robotics et AMD, si l'on considère que 10 % des véhicules chinois fabriqués aujourd'hui sont équipés de composants haute performance de Qualcomm et NVIDIA.

Exactement. Les charges de travail de l'AI , très gourmandes en ressources de calcul, augmentent au sein des moteurs NPU. Et c'est un élément clé pour envisager des cas d'utilisation de modèles d'AI s autonomes dans les véhicules, comme l'assistant personnel virtuel. Il faut désormais un modèle d'AI et d'orchestration unique capable de gérer le cycle de vie de bout en bout de l'AI dans les voitures, ce qui est essentiel pour accélérer la progression vers l'objectif du SDV, comme nous l'avons évoqué au début de cette conversation.

18 h 13 Sonatus Véhicules AI Produits

Les solutions proposées par Sonatus sont essentielles pour atteindre l'objectif du SDV.

The Collector AI, l’ AI , Director, Automator AI et le AI Technician. Il s’agit d’une chaîne d’outils de gestion du cycle de vie de bout en bout AI et d’un environnement d’exécution qui fournit un environnement d’exécution sécurisé et conteneurisé pour bon nombre de ces déploiements.

Oui. Merci de le dire. Et nous avons montré de nombreuses façons différentes dont tous ces produits que vous avez mentionnés fonctionnent ensemble. Vous savez, dans certains cas, les équipementiers peuvent disposer des données dont ils ont besoin pour gérer leurs modèles, et nous pouvons alors utiliser notre produit « AI Director » pour les déployer. Dans d’autres cas, certains de nos fournisseurs de modèles nous disent : « En fait, j’aimerais vraiment pouvoir utiliser vos données pour ajuster le modèle sur le véhicule. » Dans certains cas, pour certains modèles, il faut en effet l’optimiser en fonction du poids, des pneus et d’autres caractéristiques spécifiques au véhicule. Ainsi, certains de nos partenaires souhaitent utiliser Collector AI pour collecter des données embarquées sur ce véhicule précis afin d’ajuster ses paramètres et d’en garantir la plus grande précision possible. Ce type de continuité est donc très stimulant pour nous et nous avons reçu un excellent accueil ici, au salon.

Ce qui est intéressant avec certaines d'entre elles, quand on a analysé un peu plus en détail les différentes solutions, c'est qu'elles couvrent l'ensemble du processus, n'est-ce pas ?

Je veux dire qu'il gère l'ensemble du cycle de vie, ce qui est essentiel, et qui permet aux équipementiers de collecter, d'analyser, de déployer, de former et, vous savez, de surveiller, d'optimiser et d'automatiser.

C'est vrai. Ce concept de « boucle fermée » ne se résume pas à « lancer et oublier ». Ce n'est pas comme si on livrait le véhicule et que tout s'arrêtait là. En réalité, je pense qu'à l'avenir, il sera indispensable de le comprendre, de le peaufiner et de l'optimiser en permanence.

Nous sommes donc ravis de pouvoir y participer. Et je pense que les possibilités semblent infinies. Le nombre d'applications différentes que les gens ne cessent de proposer semble vraiment considérable. Oui.

20 h 43 Conclusion et appel à l'action

Écoute, on est vraiment ravis d’avoir collaboré avec toi sur ce rapport. On recommande vivement à tout le monde de le consulter. Il fait, quoi, quarante, cinquante pages ? C’est un rapport assez long, mais il présente très bien la proposition de valeur et l’impact potentiel sur le chiffre d’affaires.

Il y a beaucoup de dollars… C'est exact. Il y a beaucoup de données chiffrées que nous ne pourrions pas toutes passer en revue ici. J'encourage donc les auditeurs à aller les consulter. Je suis vraiment ravie de vous accueillir dans cette émission.

Vous disposez d'une expérience incroyablement riche, acquise au cours de vos dix-sept années passées chez Frost & Sullivan. Nous vous remercions donc sincèrement de vous joindre à nous.

Oui. Merci de m'avoir invité. Ce fut un véritable plaisir.

Nous avons pris beaucoup de plaisir à rédiger ce livre blanc avec votre équipe, et vous avez raison. Je veux dire, il y a de nombreux impacts sur le chiffre d’affaires que nous n’avons pas pu aborder lors de cette conversation. C’est un rapport très quantitatif. Je veux dire, il s’appuie sur des cas d’utilisation concrets. Je veux dire, il est temps de passer des projets pilotes à une mise en œuvre réelle en temps réel pour que les équipementiers puissent constater cette valeur au niveau de l’entreprise. Et c’est là où nous voulons en venir avec ce livre blanc, et nous souhaitons que tout le monde le lise.

C'est très marquant. Je vous le recommande vivement. Consultez les notes de l'émission. Jetez-y un œil, et merci d'avoir participé à l'émission.

Oh, merci de m'avoir invité.

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