Transformer l'expérience des propriétaires de véhicules grâce aux technologies SDV et AI

Le « Technician Builder » d’ Sonatus AI est une plateforme sans code conçue pour les équipementiers (OEM). Elle permet aux constructeurs automobiles de créer des « techniciensAI » (chatbots intelligents) sur mesure, qui offrent une assistance personnalisée pour les véhicules. Ces agents AI sont adaptés à trois groupes d’utilisateurs spécifiques :
- Propriétaires de véhicules : pour simplifier l’utilisation du véhicule et apporter des réponses immédiates aux questions.
- Techniciens de maintenance : pour rationaliser les diagnostics, la commande de pièces et la planification des réparations.
- Ingénieurs en diagnostic : pour obtenir des informations sur l'ensemble de la flotte et identifier de manière proactive les tendances ou les défauts.

Le logiciel « AI Technician » ne se contente pas d’utiliser des manuels statiques ; il extrait activement des données en temps réel du véhicule. Il utilise :
- Sonatus Collector AI: un outil qui capture de manière dynamique des données en temps réel telles que les signaux des calculateurs (ECU), les codes de diagnostic (DTC), les journaux des capteurs et les conditions environnementales.
- Fondation « Sonatus » : une infrastructure logicielle sous-jacente qui gère les réseaux et le stockage embarqués, garantissant que l'agent d’ AI s puisse accéder aux signaux spécifiques dont il a besoin à partir des différents sous-systèmes du véhicule.
- Génération augmentée par la recherche (RAG) : cette technique combine les données en temps réel du véhicule avec des sources de connaissances statiques des équipementiers (telles que les manuels d’entretien d’usine) afin de générer des recommandations de dépannage précises et adaptées au contexte.

Oui, dans une certaine mesure. La solution propose un modèle de déploiement hybride flexible :
- Déploiement embarqué : les « petits modèles linguistiques » (SLM) sont optimisés pour fonctionner directement sur le matériel embarqué du véhicule. Ils sont compressés pour plus d’efficacité et permettent au technicien d’ AI s de travailler même lorsque la connectivité est intermittente ou indisponible, garantissant ainsi des diagnostics fiables à tout moment.
- Déploiement dans le cloud : lorsque la connectivité est disponible, les « grands modèles linguistiques » (LLM) hébergés dans le cloud peuvent traiter des charges de travail plus lourdes et accéder à des graphes de connaissances plus étendus couvrant l’ensemble de la flotte, pour une analyse encore plus approfondie.