Comment l’utilisation des données et de l’IA transforme l’industrie automobile ?

Il est difficile d’échapper aux bavardages sur les véhicules partiellement ou totalement autonomes alimentés par l’intelligence artificielle (IA). Les constructeurs automobiles comme les consommateurs ont tout à gagner des transformations que l’IA et son partenaire, le big data, rendent possibles. Mais pour que les promesses des nouvelles technologies se concrétisent, au moins 15 à 20 % de la main-d’œuvre des constructeurs et des équipementiers automobiles devront se familiariser avec la technologie et l’IA d’ici à 5 à 10 ans, ce qui représente un véritable défi pour l’industrie en termes de formation continue des employés.

L’IA dans les voitures et l’industrie automobile

L’automatisation est essentielle à l’industrie automobile depuis des décennies, mais il y a une différence importante entre les outils d’automatisation standard et les nouvelles applications de l’IA. L’automatisation sur le lieu de travail implique une technologie qui suit un ensemble de chemins prédéterminés. Par exemple, une machine programmée pour effectuer la même tâche encore et encore sur une chaîne de montage. L’IA, quant à elle, analyse les données afin de s’adapter continuellement pour une plus grande efficacité et de prédire les événements futurs.

Comme l’IA peut être utilisée pour faire des prédictions et réagir à des scénarios changeants, son potentiel va bien au-delà de ce qui a été possible avec la seule automatisation, avec des applications pour la fabrication, la maintenance et l’expérience de conduite. Tchek.ai, spécialiste en scanner automobile en est un exemple. Voici quelques cas d’utilisation de l’IA dans l’industrie automobile qui mettent en évidence la nécessité de renforcer les compétences des employés.

Véhicules partiellement et totalement autonomes

Avec les tests en cours dans des entreprises comme Tesla, Ford, la société britannique Arrival et la société berlinoise Vay, les véhicules entièrement autonomes deviendront probablement une réalité dans les années à venir. Si les essais, les infrastructures et la législation signifient qu’il faudra probablement attendre des décennies avant de voir un avenir totalement sans conducteur, des niveaux inférieurs de technologie de conduite autonome sont déjà répandus. Des fonctions telles que l’assistance au maintien dans la voie, le stationnement automatique et le système Autopilot de Tesla sont des exemples de technologies de véhicules autonomes existantes.

Véhicules électriques et à faibles émissions

L’IA aide également les ingénieurs à développer la prochaine génération de véhicules électriques et à faibles émissions. Grâce à des modèles d’apprentissage automatique capables de prédire rapidement comment les batteries réagiront dans différentes conditions, les ingénieurs itèrent sur la technologie de recharge rapide beaucoup plus rapidement que ne le permettraient les méthodes d’essai traditionnelles. En outre, les infrastructures de charge intelligentes aideront les conducteurs du futur à s’assurer qu’ils ne seront jamais à court d’énergie.

Conception et essais des véhicules

La conception et les essais traditionnels des véhicules sont une entreprise coûteuse et longue, surtout lorsque les problèmes importants ne sont identifiés qu’après la construction d’un véhicule physique. Mais la modélisation informatique a généralement été utilisée pour simuler des scénarios spécifiques. Grâce à l’intelligence artificielle pour les voitures, les ingénieurs automobiles peuvent générer des modèles qui reflètent parfaitement chaque aspect de la conception du véhicule et tester le véhicule dans des scénarios dynamiques réalistes bien avant sa construction.

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