Texte du sourcil
Fastlane™ Platform
AI Plateforme pour véhicules connectés
La plateforme Fastlane permet aux véhicules d'apprendre, de s'adapter et de s'améliorer en permanence grâce à une architecture « du cloud à la périphérie » AI
Trois méthodes pour déployer la plateforme Fastlane
Tests et validation
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
Véhicules de série
AI pour les véhicules connectés
Intégrez directement « AI » dans les véhicules de série, afin de transformer leur utilisation en conditions réelles en source d'informations continues et d'amélioration constante.
- Intégrer l'intelligence dans les architectures automobiles
- 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
Service après-vente
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.
FAQ
L’un des avantages de la plateforme Fastlane réside dans sa grande flexibilité. Les équipementiers peuvent l’intégrer à l’aide d’ Fastlane Copilot s et la rendre opérationnelle en quelques jours, ce qui leur permet de constater immédiatement les avantages pour leur cycle de test et de validation. Le logiciel peut également être profondément intégré à l’architecture du véhicule, ce qui offre des avantages en termes de flexibilité et d’évolutivité tout au long du cycle de vie du véhicule. Enfin, les véhicules de série déjà en circulation peuvent facilement bénéficier de l’ Fastlane Insight en utilisant les sources de données existantes des équipementiers afin d’améliorer l’expérience de service et la qualité des véhicules.
La force de la plateforme Fastlane réside dans le fait qu'elle tire parti de différentes solutions d'AI , tant dans le cloud qu'à bord du véhicule. Certains types d’analyses doivent être exécutés dans le véhicule pour des raisons de latence, en raison du volume considérable de données ou pour des questions de confidentialité. Fastlane Edge permet le déploiement de modèles directement dans le véhicule. À l’inverse, Fastlane Insight s’exécute dans le cloud afin de tirer parti de modèles linguistiques à grande échelle (LLM) hautement performants pour une analyse des données de qualité supérieure, tout en protégeant les données propriétaires des équipementiers. Fastlane Collector utilise l’ AI e générative dans le cloud pour aider à élaborer des politiques de collecte de données personnalisées, qui sont ensuite déployées, résident et s’exécutent entièrement dans le véhicule.
Tout à fait, « Fastlane Insight » est compatible avec n'importe quel fournisseur de cloud de votre choix, qu'il soit public ou privé. Nos clients ont déployé avec succès nos technologies sur toute une gamme de solutions cloud.
Fastlane nécessite-t-il des accélérateurs « AI » hautement performants ou coûteux dans le véhicule ?
Non, l’un des principaux avantages de la plateforme Fastlane, y compris notre solution de gestion de l’ AI e embarquée, Fastlane Edge, réside dans le fait qu’elle tire parti des capacités de calcul existantes du véhicule. Un nombre important de charges de travail d’ AI e en périphérie génératrices de valeur ne nécessitent pas de calcul haute performance. Dans de nombreux cas, la puissance de calcul existante à l’intérieur des véhicules classiques est largement suffisante pour permettre la génération d’informations précieuses sans nécessiter de mises à niveau vers des solutions coûteuses de type « AI » ou de GPU. Bien sûr, si des solutions haute performance sont disponibles, elles peuvent également être utilisées.
Oui, les véhicules existants qui ne disposent pas de fonctionnalités logicielles embarquées avancées peuvent tout de même tirer parti d’ Fastlane Insight pour améliorer le service après-vente, la qualité des véhicules et l’expérience client. Les équipementiers peuvent exploiter les sources de données dont ils disposent déjà, qu’elles soient simples ou sophistiquées, pour alimenter Fastlane Insight.
Tout à fait. La plateforme Fastlane prend en charge les données provenant de tous les types de véhicules, notamment les voitures, les poids lourds, les véhicules de transport de passagers, etc. À mesure que les véhicules sont de plus en plus connectés à Internet, la richesse des données qu’ils génèrent ouvre de nouvelles perspectives pour améliorer tous les aspects de leur exploitation, du rendement énergétique et de la sécurité à la qualité, en passant par la gestion de flotte et le développement durable. La plateforme Fastlane est conçue pour collecter toutes ces données et en tirer parti.