Où en sont l'AI e et la SDV en 2026 ?

0:00 Présentation de la réunion COVESA

Aujourd'hui, dans le cadre de l'émission « The Garage », nous enregistrons en direct depuis l'assemblée générale de la COVESA [2026] à Porto, au Portugal.

L’une des initiatives que nous menons chaque année lors de l’assemblée générale de la COVESA consiste, pour Sonatus , à collaborer avec Omdia, un important cabinet d’études du secteur, afin de mener une enquête auprès des acteurs du secteur et de comprendre les tendances en matière de véhicules définis par logiciel (SDV). C’est la deuxième année que nous parrainons cette enquête annuelle sur les SDV. L’année dernière, en collaboration avec Omdia, nous avons considérablement élargi l’échantillon de l’enquête pour inclure un panel beaucoup plus large. Nous en avons tiré des conclusions extrêmement précieuses sur la manière dont les acteurs du secteur s'orientaient vers les véhicules définis par logiciel, sur ce qu'ils considéraient comme important et créateur de valeur, ainsi que sur les signes positifs et les signaux d'alerte concernant le déploiement de ces technologies. Dans l'épisode de cette semaine, nous nous sommes entretenus avec Maitê Bezerra, analyste principale chez Omdia spécialisée dans les véhicules définis par logiciel.

Nous passons en revue les principales conclusions de l'enquête SDV et les analysons sous l'angle des différentes régions et des différents sous-groupes, afin d'en tirer des enseignements sur l'évolution des véhicules définis par logiciel. Il s'agit d'une mise à jour très intéressante de l'enquête de cette année par rapport à celle de l'année dernière. Nous avons hâte de la partager avec vous. C'est parti !

1 h 29 : Présentation de l'invitée : Maitê Bezerra

Bienvenue sur The Garage. Nous sommes ravis d’accueillir aujourd’hui Maitê Bezerra parmi nous. Maitê, bienvenue sur The Garage. Vous avez l’immense honneur d’être la première invitée à participer trois fois à The Garage. En effet, vous êtes déjà venue à plusieurs reprises pour parler de cette enquête SDV il y a un an, entre autres. Mais avant d’aborder ce sujet, j’aimerais vous donner l’occasion de vous présenter et de nous parler de votre entreprise ainsi que de votre fonction.

Merci, John. Tout d’abord, merci de m’accueillir pour la troisième fois. Je suis analyste principal spécialisé dans les véhicules définis par logiciel, et je dirige la couverture de la mobilité numérique chez Omdia. Cela fait donc déjà un certain temps que je considère les véhicules définis par logiciel comme une transition pour l’industrie automobile, et je suis très heureux de collaborer avec vous sur cette enquête.

2 h 13 : Passage de Wards Intelligence à Omdia

Bon, tu sais, je sais que tu as travaillé longtemps chez Wards Intelligence, et je pense que tu voudras peut-être expliquer à nos auditeurs le genre de changements qui ont eu lieu ces deux dernières années.

Bien sûr. C'est tout à fait vrai. Nous faisions donc tous partie du groupe Informa. N'est-ce pas ? Mais je travaillais auparavant chez Wards Intelligence ; nous avons désormais adopté le nom d'Omdia, car nous avons fusionné avec Informa Research Group.

Mais nous sommes aujourd'hui, pour l'essentiel, la même entreprise, sous un autre nom simplement.

D'accord. Parfait. Donc, l'enquête SDV : vous la menez depuis plusieurs années déjà. C'est la deuxième année que nous la parrainons avec vous. L'année dernière, nous avons notamment élargi la taille de l'échantillon afin de couvrir davantage de zones géographiques et de personnes. Pourriez-vous commencer par nous présenter la méthodologie de l'enquête et nous indiquer le nombre de réponses que nous avons recueillies dans le cadre de celle-ci ?

Bien sûr. C'est intéressant que vous mentionniez cela, car nous sommes chez COVESA, et j'étais justement chez COVESA en 2024 pour présenter cette enquête. L'échantillon comptait alors une centaine de personnes. Je suis donc très satisfait de ce parrainage, car nous disposons désormais d'un échantillon de cinq cent cinquante-neuf personnes, que nous avions déjà l'année dernière et que nous avons renouvelé cette année.

Et pour notre échantillon, nous essayons toujours d'obtenir une répartition équilibrée entre constructeurs automobiles et équipementiers. N'est-ce pas ? Nous avons donc 50 % de constructeurs automobiles, puis 50 % répartis entre les équipementiers de premier rang et ceux de deuxième rang. Nous nous efforçons également d'obtenir une répartition géographique représentative.

Nous comptons donc sept pays en Amérique du Nord, en Europe et en Asie également.

C’est phénoménal. Et nous avons pris conscience qu’il était essentiel d’être présents partout dans le monde. Nous avons également constaté que les données étaient d’une grande valeur, et nous tenions vraiment à disposer d’un échantillon suffisamment large. Nous avons tous les deux nos iPad ici, car il y a énormément de données, et nous devons préciser d’emblée que ce que nous allons aborder ne représente qu’une infime fraction du contenu total de cette enquête, mais nous avons essayé de mettre en avant certains éléments qui nous semblaient vraiment pertinents. Tout d’abord, quelles sont les principales conclusions que nous en avons tirées ?

4 h 03 : Principales conclusions de l'enquête SDV

Je dirais donc que la première conclusion concerne l’état du secteur. Si l’on considère le véhicule défini par logiciel comme une technologie comportant des niveaux allant de zéro à cinq, nos répondants estiment vraiment que nous en sommes aujourd’hui aux niveaux zéro à deux. N’est-ce pas ? Le niveau deux est donc le plus élevé que nous ayons atteint à ce jour. Exactement.

Et nous ne parlons pas ici de conduite autonome, au sens des niveaux de conduite autonome de la SAE. Il s'agit des niveaux de maturité SDV, que nous présenterons dans la diapositive suivante. Mais excusez-moi, dites-nous, s'il vous plaît.

Non. Je suis content que vous fassiez cette distinction entre les deux. Et nos répondants pensent que nous atteindrons le niveau trois du SDV d’ici 2030.

En réalité, c'est donc nous qui sommes à l'origine de cette transition.

La deuxième chose que nous avons remarquée est ce que nous avons en quelque sorte appelé le « grand rééquilibrage ». Les données, bien sûr, continuent d’être d’une importance cruciale pour le secteur. Cela n’a pas changé. Mais dans les résultats de l’enquête de l’année dernière, nous avions constaté une forte focalisation sur la monétisation des données, et nous observons aujourd’hui – nous y reviendrons plus en détail – une évolution vers la création de valeur et de nouvelles capacités, plutôt que vers la simple monétisation directe des données. Une conclusion très intéressante.

Oui. J’aime beaucoup celle-là. Mais il y a un autre point très intéressant : quand on réfléchit à la préparation aux véhicules définis par logiciel, on constate que bon nombre des technologies habilitantes vont être déployées dans un avenir proche, mais qu’il y a encore des lacunes en matière de préparation organisationnelle. Il existe donc un décalage de quatre à sept ans entre la maturité technologique et la maturité organisationnelle.

5 h 25 : Comprendre les niveaux de SDV

La technologie existe donc, mais les entreprises sont-elles prêtes à l'adopter ? C'est vraiment intéressant. Exactement. Commençons donc par ces niveaux de SDV. Vous pourriez peut-être présenter ces niveaux et nous parler des conclusions que nous en avons tirées.

Donc, cette enquête s'appuie sur ce cadre qui vise à normaliser les niveaux de SDV. N'est-ce pas ? De nombreux acteurs importants du secteur ont défini ces niveaux, et ce que nous essayons de faire, c’est de les réunir pour identifier les points communs entre ces niveaux. Je vais donc essayer de les expliquer très simplement. Le niveau zéro correspond à une voiture non connectée, dont le logiciel reste inchangé à moins que vous ne l’ameniez chez le concessionnaire. Le niveau SDV 1 correspond à une connectivité intégrée et à des mises à jour de firmware par OTA.

Au niveau 2 du SDV, vous commencerez à introduire de nouvelles fonctionnalités par mise à jour à distance, mais uniquement dans le système d'infodivertissement. Au niveau 3 du SDV, vous ajouterez de nouvelles fonctionnalités à la quasi-totalité des domaines et des systèmes du véhicule.

Niveau 4 du SDV : abstraction totale du matériel et des logiciels. Ainsi, quelle que soit la version de votre matériel, vous avez accès aux logiciels les plus récents, comme c’est le cas aujourd’hui avec l’iPhone. Et le niveau cinq du SDV, c’est l’orchestrateur d’agents. C’est lorsque des agents deviennent en quelque sorte le cerveau de la voiture ; ils fonctionnent de manière autonome à l’intérieur du véhicule, mais ils relient également celui-ci au monde extérieur via le cloud, ou en se connectant à des appareils grand public ou aux systèmes de transport intelligents (ITS).

Bon, John, nous avons présenté ces échelles aux personnes interrogées et nous leur avons demandé : « À votre avis, où se trouve la plupart des véhicules qui circulent aujourd’hui ? » Alors, qu’avons-nous constaté ?

7 h 01 : Situation actuelle du trafic routier

Ainsi, à ce jour, en 2026, le niveau prédominant était le niveau deux, avec environ 30 % des véhicules à ce niveau, ce qui offre une certaine capacité d’évolution, bien que limitée. Mais si l’on se projette vers 2030, on s’attend à ce qu’environ 30 % des véhicules soient au niveau trois, ce que l’on appelle le véritable début d’un « véhicule défini par logiciel », avec bien sûr une certaine proportion de véhicules à des niveaux supérieurs et une autre proportion en dessous. On observe donc une transition du niveau 2 vers le niveau 3 au cours des quatre prochaines années, qui constituera l’étape centrale de cette évolution.

Ce qui est tout à fait logique. Et il est assez intéressant de constater que le secteur est conscient que nous n'en sommes qu'au début de ce parcours.

Nous nous sommes ensuite penchés sur le calendrier de déploiement des technologies clés pour les véhicules autonomes (SDV). Ce graphique, que vous pouvez voir à l'écran et que nous allons vous expliquer en détail, est assez complexe ; il présente le calendrier de déploiement de chacune de ces technologies tel que l'ont estimé les personnes interrogées.

Ce que vous voyez en haut du tableau, ce sont les quatre premières technologies pour lesquelles plus de 20 % des personnes interrogées estiment qu’elles sont déjà déployées. Viennent ensuite plusieurs autres technologies clés dont le taux de déploiement est inférieur à 20 %, à commencer par l’architecture orientée services, les réseaux sensibles au temps, la conteneurisation et les hyperviseurs.

Mais ce qui était intéressant, c'était de se tourner vers l'avenir et de voir ce qu'en disaient les personnes interrogées. Quelles étaient leurs perspectives ?

C'est ce que j'appelle un « précipice de déploiement ». N'est-ce pas ? En effet, d'après les données, la plupart des personnes interrogées estiment que les technologies sous-jacentes au SDV seront déployées entre 2026 et 2027.

C'est donc vraiment dans cette zone intermédiaire que se situeront les technologies habilitantes du SDV. N'est-ce pas ? Je me suis dit que c'était vraiment intéressant, mais que cela soulevait aussi, vous savez, certaines questions. Si tout le monde procède au déploiement en même temps, nous risquons de rencontrer des goulots d'étranglement, nous pourrions rencontrer des problèmes d'interfaçage entre toutes ces technologies. Il est donc important de s'y préparer.

C'est donc intéressant, car les personnes interrogées dans le cadre de cette enquête provenaient d'équipementiers (OEM), de fournisseurs de premier rang et de deuxième rang. Il y a donc un large éventail de profils différents. Si vous observez les barres du graphique, la barre bleu foncé à gauche correspond aux personnes interrogées qui pensaient que ces technologies étaient déjà déployées. Et puis la barre suivante, qui est d'un bleu plus clair avec un contour rouge.

Si l’on considère l’ensemble de ces données, on constate que plus de cinquante pour cent de toutes ces technologies devraient être déployées, et dans certains cas, plus de cinquante pour cent d’ici fin 2026/2027. Nous verrons dans les prochaines diapositives pourquoi il y a peut-être lieu d’être pessimiste, et pourquoi ces prévisions sont si ambitieuses. Mais ce que cela suggère, comme vous l’avez dit, c’est ce « précipice » – ce que je trouve intéressant –, à savoir que bon nombre de ces technologies sont sur le point d’être déployées. Et si ce n’est pas le cas, ce ne sera peut-être pas exactement en 2026/2027, mais elles seront certainement en cours de déploiement.

9 h 52 : Un regard réaliste sur le déploiement des technologies

Et ces composants, qui sont essentiels à la fabrication des SDV, suscitent un certain optimisme.

Exactement. Le fait de reconnaître que ce sont là les technologies habilitantes. N'est-ce pas ? Ce qui constitue une excellente évolution par rapport à la situation d'il y a quelques années.

D'accord.

N'est-ce pas ? On se demandait quelles étaient les technologies clés pour le SDV ?

D'accord.

Si nous passons à la diapositive suivante, nous appelons cela le « retour à la réalité ». Il s’agit ici d’examiner les résultats de l’enquête concernant les technologies citées comme étant déjà mises en œuvre. Nous comparons donc rétrospectivement les réponses données lors de l’enquête de l’année dernière et celles de cette année quant aux technologies qui avaient déjà été mises en œuvre par le passé. Il convient de souligner que cette enquête, qui porte sur un large échantillon, présente une marge d’erreur d’environ 4 %.

Il faut donc prendre ces chiffres avec des pincettes lorsqu’ils sont inférieurs à 4 %. Nous avons ainsi constaté que trois technologies affichaient une augmentation, selon les répondants, de leur déploiement cette année par rapport à l’année dernière : les applications conteneurisées, les hyperviseurs et les réseaux sensibles au temps (TSN). Parmi celles-ci, seules les charges de travail conteneurisées, avec 10 %, se situaient au-dessus de la marge d’erreur. Les hyperviseurs et les réseaux TSN, à 5 %, se situaient à peine au-dessus de la marge d’erreur, mais affichaient néanmoins une tendance positive. En revanche, en dessous de ce seuil, certaines autres technologies donnent lieu à des mises en garde.

Oui. Donc, quand on s'intéresse à des technologies telles que COVESA VSS ou les microservices, on constate qu'un pourcentage plus faible de personnes déclare que ces technologies ont été déployées. Or, comme vous pouvez le constater, ce résultat se situe dans la marge d'erreur. Ce que cela montre donc, c'est qu'on n'a pas vraiment constaté de progrès, n'est-ce pas ?

Ces technologies sont très probablement plus complexes à mettre en œuvre que ces personnes ne le pensaient. Elles ne sont donc pas nécessairement pleinement opérationnelles. Mais, oui, comme vous le dites, prenons un peu de recul. En y regardant de plus près, ce que cela signifie en substance, c’est que nous n’avons pas beaucoup progressé, mais que nous continuons néanmoins à déployer cette technologie.

Il faut donc évidemment prendre avec des pincettes le fait qu’il y ait un peu de bruit dans le système, mais quoi qu’il en soit, il y a des raisons d’être optimiste, même s’il reste encore du chemin à parcourir sur le plan technologique. Nous nous sommes ensuite penchés sur l’avenir à court terme.

12 h 04 : L'avenir à court terme de la mise en œuvre des technologies

Il s'agit donc d'une analyse similaire, mais qui ne porte pas sur ce qui est déjà mis en œuvre. Elle compare ce qui devrait être mis en œuvre en 2026/2027, tel qu'envisagé dans l'enquête de l'année dernière, à ce qui sera mis en œuvre en 2026, tel qu'indiqué dans l'enquête de cette année. Les résultats sont très intéressants. Que retenez-vous de tout cela ?

C’est donc intéressant, car on parle ici de la « rupture de déploiement ». La plupart des technologies seront déployées d’ici 2026/2027. Mais quand on compare cette enquête à celle de l’année dernière, le pourcentage de personnes dans cette tranche est en réalité plus faible. Les délais se sont donc légèrement allongés. N'est-ce pas ? Globalement, quand on examine ces technologies – les hyperviseurs, les microservices, etc. –, on constate qu’elles vont bel et bien être déployées, mais je dirais que cette période prévue pour 2026/2027 correspond en réalité à 2027/2029, n’est-ce pas ? Donc, si l’on prend le recul nécessaire par rapport à cette enquête, on peut affirmer que ces technologies habilitantes seront déployées d’ici la fin de cette décennie.

13 h 01 : Diversité des cas d'utilisation d'AI

Lorsqu’on réalise une enquête, il est important de poser les questions de différentes manières, car on peut souvent dégager des tendances : une question peut révéler de l’optimisme, tandis que d’autres reflètent davantage un certain pragmatisme. Ce que cela signifie, c’est que ces technologies se trouvent à un tournant décisif. Elles sont au bord d’un précipice en matière de déploiement, ce qui est une bonne chose pour le secteur. Mais nous ne devons pas, vous savez, vendre la peau de l’ours avant de l’avoir tué en pensant que tout cela va se produire dans l’année à venir ; nous devons plutôt les surveiller de près. Intéressant. L’un des éléments particulièrement remarquables est celui des hyperviseurs et des machines virtuelles, dont nous avons déjà parlé et qui connaissent une croissance.

En réalité, l'optimisme lié à ce déploiement a considérablement diminué. C'est un élément notable qui ressort de l'enquête de cette année par rapport à celle de l'année dernière.

Ouais. Et je pense que c'est, enfin, on peut bien sûr tenir compte de leurs facteurs externes pour ce genre de, tu vois, je ne dirais pas « manque d'optimisme », mais plutôt une prise de conscience. Pas vrai ? Ouais.

Il y a eu les droits de douane, il y a la situation géopolitique. Mais je pense qu’en ce qui concerne les hyperviseurs, le débat reste d’actualité : où faut-il exécuter les charges de travail ? Faut-il mélanger les applications critiques avec celles dédiées à l’infodivertissement ? Je pense donc que la question reste la même : comment séparer ces différentes charges de travail ?

C'est toujours une question.

Je suis d’accord. Je pense que c’est pour moi l’un des aspects les plus intéressants à observer, car plusieurs fournisseurs de semi-conducteurs – qu’il s’agisse de fournisseurs de premier rang ou de deuxième rang – ont tous une approche légèrement différente à ce sujet. Nous avons également mené une autre enquête, que nous n’allons pas résumer ici aujourd’hui, portant sur les architectures des véhicules, et ce que l’on constate, c’est une immense diversité de points de vue. On pourrait penser qu’à ce stade, quand on pense aux téléphones et à d’autres appareils dont l’architecture est relativement claire, etc., on constate qu’il existe encore une grande hétérogénéité dans les véhicules. Et je pense que cela se reflète dans ces hyperviseurs, car cela n’affecte pas seulement le matériel, mais aussi le logiciel et son fonctionnement.

Tu as tout à fait raison. Tu sais, en général, j'appelle ça ce que les gens appellent « l'architecture hybride ». Moi, je l'appelle « l'architecture hybride zonale ». D'accord ? Pas simplement « zonale », parce que chacun a sa propre façon d'interpréter ce qu'est l'architecture zonale.

C'est vrai. C'est vrai. Oui. Tout à fait. Passons maintenant aux données. Nous sommes ici à COVESA et, vous savez, malgré un certain pessimisme quant au déploiement du VSS, nous sommes néanmoins tous ici parce que nous croyons en l'importance des données.

15 h 17 : Évolution des stratégies de monétisation des données

Nous sommes convaincus de l’importance de la normalisation des données automobiles, et nous constatons une prolifération dans ce domaine, même si elle est peut-être un peu plus lente que prévu. Nous avons également demandé aux participants à l’enquête : quels cas d’utilisation de la collecte de données apporteraient le plus de valeur aux équipementiers ? Et l’une des tendances intéressantes, que nous avons mentionnée au début, est que dans les réponses de l’année dernière, la réponse qui arrivait largement en tête était la monétisation des données des véhicules. Pour résumer, cela revient à faire payer directement une fonctionnalité. Payez pour cette fonctionnalité, et nous en tirerons des revenus directs.

Cela représentait 51 % des personnes interrogées ; c'était de loin la réponse la plus fréquente l'année dernière, largement en tête. Cette année, la situation a changé. Ce chiffre a considérablement baissé. Et cette baisse s'observe également au niveau régional.

Si l'on examine les réponses, on constate que l'année dernière, environ 51 % des personnes interrogées l'ont classé en première position. Aujourd'hui, ce chiffre est tombé à 44 %.

Mais il existe encore toute une série d’autres applications des données qui restent très importantes. Et je pense que ce que nous en avons retenu, c’est que les données restent importantes, mais qu’au lieu de les facturer directement, nous les utilisons pour créer de la valeur ajoutée. Quels autres éléments avons-nous relevés dans cette enquête ?

Exactement. Et je pense qu’il ne s’agit pas seulement de facturer directement, mais aussi d’obtenir ces données brutes et de les vendre, tout simplement. N’est-ce pas ? Je pense que les constructeurs se rendent compte, tout d’abord, que ces données ne sont peut-être pas aussi précieuses qu’ils le pensaient au départ.

Et puis il y avait aussi des problèmes liés à la vie privée et au consentement. Je pense donc qu’on prend également conscience que ces données peuvent apporter davantage de valeur si elles sont réutilisées. C’est-à-dire si on les utilise pour améliorer ses produits et enrichir son offre. N’est-ce pas ?

Donc, si vous constatez une amélioration constante des systèmes ADAS et du développement de produits basé sur les données, c'est un domaine qui s'est développé. N'est-ce pas ? Exactement. Ce sont donc ces données qui sont exploitées dans d'autres secteurs de l'entreprise.

Nous avons également constaté des disparités régionales. C'est très intéressant lorsque l'on analyse séparément les réponses des personnes qui ont indiqué que la monétisation des données était leur première réponse.

Nous avons examiné cette question, et on constate une baisse significative en Chine par rapport à l’année dernière, où 59 % des personnes interrogées estimaient que la monétisation des données était utile. Ce chiffre est désormais tombé à 34 %. Et ce que j’en ai retenu — nous en avons discuté —, c’est que la Chine ne dit pas qu’elle ne s’intéresse pas aux données, mais je pense plutôt qu’elle utilise ces données pour améliorer ses produits ou pour optimiser l’expérience des conducteurs et des clients, plutôt que de facturer directement l’accès à ces fonctionnalités. C’est ce que j’en ai retenu.

Moi aussi. Et c'est également une tendance très marquée aux États-Unis. Oui. Il y a un aspect intéressant concernant l'Europe dont nous avons discuté : l'Europe continue de considérer que la monétisation des données est en soi l'application la plus importante pour les équipementiers. Il se pourrait d'ailleurs que l'Europe dispose d'un écosystème plus développé en matière de monétisation des données. De nombreuses initiatives ont vu le jour dans ce domaine, notamment en ce qui concerne le partage des données par les équipementiers.

Des mesures solides de protection de la vie privée en Europe…

Exactement. Exactement. Ou bien il se pourrait aussi que, s’agissant du déploiement des technologies SDV dans les véhicules de série, nous constations que d’autres régions ont une légère longueur d’avance sur l’Europe. L’Europe est désormais en train de rattraper son retard. Il se peut donc que l’Europe finisse par se rendre compte qu’il est plus avantageux d’utiliser ces données en interne.

Oui. Nous verrons, et vous verrez plus loin dans l’enquête, que certaines perspectives européennes sur certaines données diffèrent de celles d’autres régions, ce qui ne veut pas dire qu’elles sont fausses, mais qu’il s’agit d’un point de vue différent. Différent. Oui. Nous avons également examiné comment la stratégie en matière de données variait d’une région à l’autre de manière plus générale, et nous avons relevé des tendances vraiment intéressantes à ce sujet. Quels sont les éléments que vous avez observés ?

18 h 55 : Variations régionales dans la stratégie en matière de données

Donc, quand on parle de monétisation des données et de monétisation des véhicules, on en a déjà parlé. N'est-ce pas ? C'est en baisse dans certaines régions. Mais il y a un domaine qui reste solide partout : l'utilisation des données des véhicules pour améliorer les systèmes ADAS et la conduite autonome.

On constate par ailleurs un optimisme croissant concernant la conduite autonome, notamment grâce aux systèmes « de bout en bout » désormais capables de gérer des situations que les systèmes traditionnels, basés sur des règles, ne pouvaient pas traiter. On observe également que les systèmes ADAS deviennent la norme en Chine, BYD ayant intégré ces technologies dans sa gamme de véhicules.

De très nombreuses régions imposent des exigences plus strictes. En Europe, les exigences en matière de freinage d'urgence automatique sont plus strictes. Le système de maintien de voie devient de plus en plus courant.

Et je pense que cela montre bien qu’il ne faut pas considérer les systèmes ADAS et la conduite autonome comme un problème résolu. Nous les considérons comme un problème en constante évolution, à mesure que nous en apprenons davantage, que nous collectons davantage de données et que nous apportons des améliorations.

Exactement. Exactement. Et encore une fois, le développement de produits basé sur les données : j'apprécie cette approche car elle correspond en fait à la logique des équipementiers, qui se disent : « Je peux réellement monter un dossier commercial viable si j'utilise les données, si je comprends mes clients, si je sais comment mes produits se comportent sur le marché, et si je les améliore. » N'est-ce pas ?

Une autre tendance intéressante que nous avons remarquée est la personnalisation, notamment celle des véhicules, un sujet qui intéresse beaucoup de monde et dont nous avons également parlé avec Roger Lanctot dans notre podcast. Nous avons évoqué l’importance de la personnalisation. Mais au niveau régional, les participants à l’enquête étaient divisés sur ce point. En Chine, la personnalisation était de loin considérée comme un aspect clé de la création de valeur. Et on constate que de nombreux équipementiers chinois, dont certains ont peut-être des racines dans l’électronique grand public, adoptent une approche très axée sur le client et orientée vers lui.

En revanche, si l'on considère les États-Unis, l'Europe, voire le Japon, l'importance accordée à la personnalisation était nettement moindre dans cette enquête. C'est une tendance très intéressante.

J'aime beaucoup ça. C'est une façon vraiment différente d'envisager la voiture. N'est-ce pas ? Oui. Et c'est ça qui apporte de la valeur.

Et je sais qu’en Chine, par exemple, on met beaucoup l’accent sur l’intégration plus large dans l’expérience numérique des gens, avec la maison connectée et tout ce qui va avec. Je dirais que cette tendance est probablement moins répandue dans d’autres régions, en partie à cause d’un manque de normalisation et des spécificités régionales propres à chaque État et localité. L’autre point que nous avons remarqué, c’est que si l’on examine les autres utilisations de la stratégie en matière de données, il existe un certain nombre de catégories que nous avons subdivisées en plusieurs volets. Nous avons examiné les diagnostics visant à réduire ou à éviter les rappels de produits, les diagnostics destinés à améliorer l’expérience de service et la fidélité des clients, ainsi que le développement et l’amélioration des produits basés sur les données, comme vous l’avez mentionné.

Si l'on considère ces éléments, que nous avons découpés en petites tranches, comme une seule grande tranche, ils représenteraient de loin l'utilisation la plus courante, comme nous le verrons dans d'autres données dans un instant. Ainsi, l'utilisation des données pour améliorer les produits, pour renforcer la qualité et pour fidéliser la clientèle est clairement perçue comme un facteur de création de valeur par les personnes interrogées, toutes régions confondues.

Oui. Et cela a été confirmé ici même. Je pense que cela a vraiment trouvé un écho favorable. Nous avons reçu de nombreux retours de la part des participants, des constructeurs automobiles et des équipementiers, qui nous ont confirmé qu’il s’agissait bel et bien d’une tendance.

Oui. Il faut préciser qu’ici, à la COVESA, tout à l’heure ce matin, nous avons présenté cela aux participants à la réunion générale de tous les membres de la COVESA, et plusieurs personnes, comme vous le dites, nous ont fait part par la suite qu’elles avaient vraiment apprécié les conclusions ; en fait, de nombreuses conclusions différentes ont trouvé un écho auprès des participants après notre présentation.

22 h 15 : Le rôle de l'AI e dans le secteur automobile

Ce qui est génial.

Passons maintenant à AI.

Bien sûr, l’ AI est essentielle pour la conduite autonome et les systèmes ADAS. Nous le savons bien, bien sûr. Nous avons donc demandé à nos participants, en mettant cela de côté – car il est évident que ce serait le premier choix –, quelles autres applications constituent des cas d’utilisation de l’ AI, et quelles ont été certaines des conclusions ?

Eh bien, c'est vraiment intéressant de constater que le diagnostic intelligent et la maintenance prédictive constituent la principale application d'AI. Exactement. J'apprécie particulièrement cette application, car elle est centrée sur le véhicule. N'est-ce pas ? Elle apporte une réelle valeur ajoutée à vos clients.

Un autre élément intéressant était l’assistant « Vehicle AI ». L’année dernière, nous avions donc « Vehicle AI » comme assistant, et il se classait aux alentours de la cinquième place. N’est-ce pas ?

Cette fois-ci, nous avons ajouté la composante « agentique » et elle figure bien en tête de liste. Oui. Et je pense que ce que vous voulez dire ici, c’est que lorsque l’on ajoute cette composante « agentique », l’assistant vocal n’est plus seulement un assistant vocal. Il s’agit en réalité d’un système autonome qui effectue des actions pour vous en arrière-plan, ce qui peut améliorer la qualité et la réactivité du véhicule.

Il est important de préciser que, dans le cadre des niveaux SDV, nous avons évoqué le fait qu’un système entièrement agentique de niveau cinq se profile très certainement à l’horizon. Mais la question posée dans l’enquête était la suivante : quels sont les cas d’utilisation les plus prometteurs de l’ AI e dans les véhicules, outre les systèmes ADAS et la conduite autonome ? Il s’agit donc peut-être d’une perspective d’avenir. Mais comme vous le dites, il est clair que l’ AI e agentique est clairement un facteur de création de valeur qui suscite l’intérêt. Et de nombreuses entreprises, notamment Sonatus, consacrent beaucoup de temps à ce domaine.

Nous avons également abordé d’autres sujets. Je pense que si l’on examine d’autres cas d’utilisation de AI, on constate qu’outre ces deux domaines phares que sont le diagnostic des véhicules et les systèmes d’ AI , il existe un large éventail d’applications qui se situaient pratiquement à égalité : l’optimisation des fonctionnalités et les améliorations continues, la cybersécurité, les capteurs virtuels, la planification d’itinéraires, la surveillance et l’évaluation de la sécurité des conducteurs. Toutes ces applications se situaient pratiquement à égalité en termes de cas d’utilisation. Nous constatons donc une réelle diversité d’utilisations pour AI. Et dans l’ensemble, je pense que cela offre d’énormes opportunités pour l’avenir.

Et uniquement des fonctionnalités que votre téléphone ne peut pas offrir.

C'est vrai. N'est-ce pas ? Parce que je pense que beaucoup de gens ont cette impression et que certains constructeurs automobiles disent : « Bon, je vais simplement utiliser mon téléphone pour interagir avec les véhicules — avec les conducteurs. » Mais en réalité, bon nombre de ces fonctionnalités nécessitent une connaissance des systèmes du véhicule, pas nécessairement en matière de sécurité — car c'est un autre sujet. Mais intégrer l'AI e pour comprendre et améliorer les véhicules, même en dehors du domaine de la sécurité, reste une source énorme de valeur ajoutée si l'on travaille en étroite collaboration.

Oui. Et pour moi, c'est un moyen direct de générer des revenus.

D'accord. Ouais.

Fantastique. Et puis, en parlant de maintenance prédictive, l'une des choses que nous avons constatées, c'est que c'était une priorité vraiment constante chez tous les participants à l'enquête. Quels étaient les profils des personnes qui ont répondu à cette question ?

C'était donc vraiment intéressant, car parfois, quand on examine les différentes régions, on constate de grandes disparités, n'est-ce pas, ou des différences entre les entreprises. Mais, vous savez, elle se classe en tête parmi toutes ces entreprises, et elle est très bien implantée en Chine. C’est donc vraiment intéressant de constater que la Chine investit massivement dans l’ AI et met l’accent sur l’utilisation de l’ AI pour la maintenance prédictive des véhicules. Elle a donc bien compris que la qualité des véhicules est ce sur quoi elle doit se concentrer en ce moment.

Exactement. La Chine s'est montrée très ferme sur ce point. L’Amérique du Nord également : 43 % des personnes interrogées considéraient la « AI » comme une priorité absolue. C’est également le cas des fournisseurs de deuxième rang, ce qui est vraiment intéressant, car on pense généralement que si l’on souhaite mettre en place une maintenance prédictive, les fournisseurs de deuxième rang, qui fabriquent des sous-composants, devront nécessairement y être associés pour que cela fonctionne. Ils en perçoivent la valeur, ce qui signifie qu’ils y investissent probablement. Il y a toutefois eu un cas particulier.

Il y a eu un cas à part : l'Allemagne. Il est assez intéressant de constater qu'ils accordent très peu d'importance à la maintenance prédictive dans le cadre de leurs investissements dans l'AI , ce qui pourrait indiquer qu'ils pensent pouvoir s'en passer AI. C'est vrai. C'est vrai. Ils ont d'autres priorités.

Oui. Je veux dire, on plaisantait en disant que, tu sais, la qualité allemande, le souci de la qualité, est célèbre et remonte à loin. Il se peut donc qu’ils souhaitent intégrer la qualité de telle manière qu’ils n’aient pas besoin d’intégrer l’ AI, ou qu’ils préfèrent utiliser des approches plus conventionnelles pour résoudre leur problème. Mais c’est une tendance intéressante. Et plus généralement, nous nous sommes penchés sur la monétisation et nous nous sommes demandé quels types de fonctionnalités et de services seraient les plus à même de fidéliser la clientèle ou de générer des revenus après-vente. Il pouvait donc s’agir de fidélisation ou de chiffre d’affaires. Qu’avez-vous observé à ce sujet ?

26:44 La maintenance prédictive : une priorité absolue

Bon, alors, quel est le sujet principal, déjà ? La maintenance prédictive.

D'accord.

Ce qui revient, encore une fois, à s'intéresser à la qualité du véhicule, à la manière dont il apporte de la valeur ajoutée et à la façon dont se traduit concrètement son comportement routier. N'est-ce pas ? Mais on constate également que la conduite automatisée arrive en tête des priorités, tout comme la personnalisation avancée. Il est toutefois intéressant de noter qu'il existe de nombreuses différences régionales à cet égard.

N'est-ce pas ? Je vais aborder un peu ce sujet, mais ce qu'il faut retenir, selon moi, c'est que les équipementiers ne peuvent pas vraiment se contenter d'une seule stratégie. N'est-ce pas ? Une stratégie unique ne convient pas à tous.

Il vous faut une plateforme logicielle suffisamment flexible pour vous permettre de vous adapter aux différentes régions. N'est-ce pas ?

En effet, la plupart des équipementiers — pas tous, certes, mais dans la plupart des cas — commercialisent leurs produits à l'échelle mondiale.

Et quand on y réfléchit – nous en parlons depuis des années –, penser qu’une stratégie unique peut s’appliquer à toutes les régions n’est pas une bonne approche. Il existe, dans certains cas, des différences réglementaires entre les régions. Il y a des différences en matière de protection de la vie privée. Il y a des différences de préférences régionales. Ainsi, l’un des principaux atouts que peuvent apporter les SDV est la capacité à pénétrer divers marchés à travers le monde grâce à une plateforme matérielle commune, de manière réutilisable.

Exactement. Et cela débouche sur un modèle économique durable. Vous pouvez ainsi proposer des services de divertissement embarqués haut de gamme en Amérique du Nord, ce qui est très apprécié par les clients. Vous pouvez mettre l’accent sur la conduite automatisée au Japon ou en Chine, où ces technologies sont très prisées, sur la maintenance prédictive en Amérique du Nord, ou encore sur la personnalisation de l’expérience de conduite, très appréciée au Japon.

C'est la deuxième année d'affilée que je dois souligner que la conduite automatisée en Europe était peu répandue l'année dernière, qu'elle reste peu répandue et qu'elle a même reculé. Je pense que les Européens aiment tout simplement conduire leur voiture et veulent garder le contrôle de ce qu'ils font. En revanche, en Chine, ce secteur est très développé et en pleine croissance, tout comme au Japon. C'est très intéressant.

Oui. Mais qui sait ? Avec ces nouveaux systèmes, ces systèmes de bout en bout, je pense qu’on verra peut-être les mentalités évoluer en Europe à un moment donné.

Dans le dernier volet consacré à ce sujet, nous avons abordé la maintenance prédictive. C'est un domaine sur lequel Sonatus s'est beaucoup concentré. Nous constatons un vif intérêt de la part de nos clients dans ce domaine, et nous avons travaillé de manière très approfondie sur notre produit « AI Technician ». Il était très intéressant d'examiner ces données, car elles montraient que la maintenance prédictive s'imposait comme la solution la plus performante à plusieurs égards.

Il est ressorti comme le principal cas d'utilisation de l'AI , hormis la conduite autonome. 34 % des personnes interrogées ont déclaré qu'il s'agissait de la principale utilisation de l'AI. C'est également le principal moteur de chiffre d'affaires et de fidélisation. 44 % des personnes interrogées ont déclaré qu'il s'agissait du principal moteur.

Et cela a également été systématiquement considéré comme un atout par les entreprises de premier rang, celles de deuxième rang, ainsi que par les constructeurs automobiles et les équipementiers. Ces trois groupes ont tous déclaré qu’il s’agissait d’un fournisseur clé, d’un élément essentiel à la création de valeur. C’est très intéressant.

C'est très intéressant. Je pense que ce sera sans aucun doute la priorité du secteur à l'avenir. Et, encore une fois, cela me réjouit. C'est précisément sur cela que le secteur devrait se concentrer à nouveau pour améliorer les véhicules.

Les améliorer, optimiser l’expérience de fidélisation. Nous discutions tout à l’heure de l’importance considérable que revêt la fidélisation de la clientèle pour les constructeurs automobiles. L’acquisition de nouveaux clients est difficile. Il est donc bien plus avantageux de fidéliser un client existant. Ainsi, si nous parvenons à améliorer l’expérience client et la qualité du service, nous inciterons le conducteur à revenir vers nous et à acheter un autre véhicule chez nous à l’avenir.

Et vous avez soulevé un point vraiment important, à savoir la différenciation. En effet, avec le passage aux véhicules définis par logiciel, de nombreux constructeurs s’inquiètent de la manière dont ils vont pouvoir se démarquer et conserver leur argument clé de vente. Or, si vous misez sur la qualité, sur la longévité de vos véhicules sur les routes et sur leur capacité à bénéficier de nouvelles fonctionnalités pendant longtemps, je pense que vous êtes clairement sur la bonne voie.

30:28 Consultation des résultats de l'enquête

Génial. Bon, Maitê, c'est une enquête de grande envergure.

Expliquons aux auditeurs comment y accéder. Sur le site Sonatus, vous trouverez très bientôt un lien ; nous le mettrons également dans les notes de l’émission. Vous y trouverez l’enquête, ainsi que certaines de ses principales conclusions que nous mettrons à votre disposition. Et si les auditeurs souhaitent approfondir davantage le sujet, ils pourront vous contacter ; vos coordonnées figureront également dans les notes de l’émission. Ils pourront vous contacter chez Omdia pour en savoir plus sur cette enquête.

Oui. Et découvrez-en davantage sur les autres questions. C'est une enquête de très grande envergure, et cela me réjouit beaucoup.

Merci, comme toujours, de nous rejoindre chaque année. C’est un plaisir. Nous avions organisé cet événement à COVESA l’année dernière et c’est passionnant de le revivre. Merci également de vous joindre à nous dans le cadre de cette initiative importante visant à mieux comprendre le secteur.

Merci.

Si cet épisode vous plaît, n'hésitez pas à cliquer sur « J'aime » et à vous abonner pour découvrir d'autres vidéos du même genre. Nous espérons vous retrouver très bientôt dans un prochain épisode.