L’apprentissage automatique (ML) est le plus souvent associé aux avancées de produits dans l’industrie automobile, comme les voitures autonomes, l’aide au stationnement et au changement de voie et les systèmes énergétiques intelligents. En outre, l’apprentissage automatique a également un impact considérable sur la fonction marketing, de la manière dont les spécialistes du marketing automobile fixent des objectifs et analysent le retour sur investissement à la manière dont ils communiquent avec les clients.
En outre, les technologies d’IA ont un potentiel énorme lorsqu’elles sont utilisées dans les processus de fabrication et de production, ainsi que dans les véhicules pour permettre l’intégration de fonctions embarquées. En d’autres termes, la science des données ne concerne pas uniquement les voitures autonomes. La science des données et la technologie de l’apprentissage automatique peuvent aider les constructeurs automobiles à rester compétitifs en améliorant tous les aspects, de la recherche à la conception, en passant par la fabrication et le marketing.
Selon Gartner, le nombre total de nouveaux véhicules dotés d'une technologie permettant l'autonomie passera de 137 129 en 2018 à 745 705 en 2023. Le marché mondial des véhicules autonomes devrait atteindre 37 milliards de dollars d'ici 2025.
Dans cet article, nous passerons en revue certains domaines de l’industrie automobile qui ont été révolutionnés par l’apprentissage automatique, ainsi que quelques exemples concrets d’entreprises qui font des progrès louables dans ce secteur.
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1. Conception et fabrication
Les constructeurs automobiles peuvent utiliser des solutions basées sur l’IA et des algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser les processus de production, accélérer la classification des données lors des évaluations des risques et évaluer les dommages causés aux véhicules, entre autres. Dans l’industrie automobile, les systèmes d’IA et les solutions robotiques basées sur des technologies telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les interfaces conversationnelles sont fréquemment utilisés.
La carte graphique Quadro RTX de Nvidia, par exemple, exploite l'IA pour accélérer considérablement les procédures de conception. Rethink Robotics développe des robots collaboratifs pour des activités telles que la manipulation d'objets lourds et l'inspection de pièces manufacturées.
2. Expérience du passager
Les constructeurs équipent leurs véhicules de diverses applications basées sur l’IA, qui visent à améliorer l’expérience des passagers afin de garantir leur sécurité et leur satisfaction. Pour évaluer l’état du conducteur et des passagers, plusieurs systèmes utilisent des technologies telles que la reconnaissance faciale et la reconnaissance des émotions. D’autres utilisent des technologies de traitement et de génération de langage naturel pour permettre aux passagers de regarder des films, d’écouter de la musique et même de passer des commandes de produits et de services tout en conduisant.
Dentsu et Hyundai ont par exemple investi 10 millions de dollars dans le projet Audioburst, qui vise à développer un système d’infodivertissement basé sur l’intelligence artificielle. Les passagers pourront effectuer des recherches dans des bibliothèques musicales/audio, écouter des listes de lecture musicales personnalisées et obtenir des mises à jour d’actualités grâce à cette technologie, qui comprendra la reconnaissance vocale automatique et la compréhension du langage naturel.
Un autre exemple est celui d’Amazon qui travaille à l’intégration de son assistant vocal Alexa, basé sur l’intelligence artificielle, dans une variété de véhicules. Pour les systèmes d’infodivertissement des véhicules BMW, Toyota, Ford et Audi, l’intégration d’Alexa est désormais disponible.
3. Chaîne d'approvisionnement
Il est essentiel pour les constructeurs automobiles de pouvoir suivre chaque étape du parcours d'un composant et de savoir quand il arrivera à sa destination finale. Par conséquent, les technologies de pointe IoT, blockchain et IA sont fréquemment utilisées dans les chaînes d'approvisionnement modernes.
Les constructeurs automobiles peuvent notamment utiliser des solutions basées sur divers algorithmes d’apprentissage automatique et des analyses prédictives basées sur l’IA. Les fabricants peuvent ainsi évaluer la demande de composants et prévoir les évolutions potentielles de la demande avec leur aide. Blue Yonder, par exemple, utilise l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer la visibilité des stocks et permettre aux producteurs d’anticiper les retards de livraison.
4. Contrôle de la qualité
L’IA peut aider à détecter diverses difficultés technologiques en temps réel. Un système d’IA peut avertir un utilisateur qu’un composant ou un système donné nécessite une maintenance ou un remplacement dès que le besoin s’en fait sentir, en se basant sur les données acquises par les capteurs embarqués. Les systèmes de contrôle qualité basés sur l’IA sont également utilisés par les fabricants pour détecter d’éventuels défauts dans les pièces avant leur installation.
Les systèmes de contrôle qualité embarqués s’appuient principalement sur des méthodes de traitement et d’analyse des données, tandis que les solutions de fabrication utilisent la reconnaissance d’images et le traitement du son basés sur l’IA.
BMW utilise des solutions basées sur l'IA pour diverses opérations, notamment les pinces à souder, la maintenance prédictive et le contrôle de la qualité de la peinture. La plateforme basée sur l'IA de Predii recommande des réparations automobiles en fonction de l'analyse des données des capteurs.
5. Assurance automobile
Les solutions basées sur l'IA ont un grand potentiel dans le traitement des demandes d'indemnisation. Du côté du conducteur, les capacités d'IA embarquées peuvent être utilisées pour collecter des données sur les incidents et remplir les demandes d'indemnisation. Un tel système devrait combiner l'analyse intelligente des données, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et le traitement et la génération de texte.
Du côté de l’assureur, les systèmes d’IA exploitant les technologies de traitement d’images et de détection d’objets peuvent être d’une grande aide pour améliorer la précision de l’analyse des dommages aux véhicules.
L'application Ping An Auto Owner utilise des capacités d'IA pour évaluer les photos téléchargées par les utilisateurs qui font des réclamations d'assurance. Le système de gestion de flotte intelligent de Nauto dispose d'une fonction de détection de collision alimentée par l'IA qui permet un traitement plus rapide et plus précis des réclamations d'assurance.
6. Assistance au conducteur
Enfin, ne négligez pas les améliorations apportées à l’expérience de conduite par les technologies d’IA. Certains systèmes d’IA aident les conducteurs à assurer leur sécurité en les alertant des changements de circulation et de météo, en leur recommandant les itinéraires les plus efficaces et en leur permettant de payer des biens et des services pendant qu’ils sont sur la route.
CarVi est un système avancé d'aide à la conduite (ADAS) qui analyse les données de trafic à l'aide de l'intelligence artificielle. Il avertit également les conducteurs en temps réel des dangers potentiels tels que les mauvaises conditions de conduite, les écarts de voie et les collisions frontales. La reconnaissance d'images et de vidéos en temps réel, la détection d'objets et la détection d'actions sont toutes largement utilisées dans ces solutions, mais les technologies de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel peuvent également être utilisées.
D'autres systèmes ont pour objectif de prendre en charge les tâches du conducteur, soit temporairement, comme avec les fonctions de pilotage automatique de certaines voitures Tesla, soit totalement, comme avec les voitures autonomes de Waymo et les véhicules robotisés de covoiturage de Zoox. Dans ces systèmes, des compétences complexes en vision par ordinateur sont fréquemment combinées à l'analyse de données volumineuses en temps réel et au traitement du langage naturel.
L’apprentissage automatique a un large éventail d’applications potentielles dans l’industrie automobile. Les fabricants peuvent utiliser la technologie de l’IA pour développer et créer de nouveaux prototypes, améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement et permettre la maintenance prédictive des équipements de fabrication et des véhicules routiers.
Alors que les modèles commerciaux traditionnels sont perturbés par les changements de comportement des consommateurs et les avancées technologiques, il ne fait aucun doute que le secteur continuera de croître à mesure que les technologies nouvelles et avancées continueront d'offrir une expérience utilisateur améliorée.
Par conséquent, les constructeurs automobiles, les concessionnaires et les autres organisations de l’écosystème automobile doivent réagir rapidement à l’évolution de l’environnement, en relevant les défis et en saisissant les opportunités en exploitant les données.
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