L’IA générative dans le secteur automobile

Une récente enquête de McKinsey auprès de dirigeants du secteur automobile et de la fabrication a révélé que plus de 40 % des personnes interrogées investissent jusqu'à près de 6 millions de dollars dans la recherche et le développement de l'IA générative. Plus de 10 % des personnes interrogées investissent plus de 23 millions de dollars.¹

Les technologies d’IA prennent en charge toute une gamme de technologies dans le secteur automobile, notamment l’analyse prédictive et les capacités de conduite autonome. Cette page est spécifiquement dédiée à l’IA générative et à son impact croissant sur la conception, l’ingénierie et l’expérience client des véhicules.

À un plus grand niveau, l’IA générative fait référence à des systèmes d’IA capables de produire du contenu original, comme du texte, des images, des vidéos ou des logiciels, en fonction de modèles qu’ils ont appris à partir de grands jeux de données. 

L’IA générative est alimentée par des techniques avancées de machine learning (ML), en particulier l’apprentissage profond, qui imite la façon dont le cerveau humain reconnaît et traite les informations. Bon nombre de systèmes génératifs s’appuient sur de grands modèles de langage (LLM) et le traitement automatique du langage naturel (NLP), ce qui leur permet de comprendre les prompts et de générer un texte ressemblant à une communication humaine.

Les modèles d'IA générative apprennent à prédire quel contenu devrait suivre. Les domaines qui enregistrent le plus d’utilisation de l’IA générative sont notamment le développement de produits, l’engagement client, l’efficacité opérationnelle et la modernisation des technologies.²

Dans le secteur automobile, l’IA générative transforme la façon dont les véhicules sont imaginés et construits. Les concepteurs peuvent soumettre des croquis préliminaires ou des contraintes techniques à des outils d'intelligence artificielle qui génèrent des visualisations raffinées, proposent des formes aérodynamiques ou suggèrent des améliorations structurelles, le tout beaucoup plus rapidement qu'avec les méthodes traditionnelles. Ces résultats pilotés par l’IA reflètent la nature itérative de la conception des véhicules modernes. De nombreux outils permettent également de simuler virtuellement des essais de collision, des flux d'air et des conditions météorologiques, ce qui réduit le besoin de prototypes physiques et accélère le développement.

En coulisses, l'IA générative apporte des avantages aux équipes d'ingénierie et de fabrication. Elle contribue notamment à identifier les meilleurs matériaux et agencements pour équilibrer résistance et poids. Elle peut détecter les problèmes de qualité sur la chaîne de production à l'aide de la vision par ordinateur et améliorer la planification de la chaîne d'approvisionnement en prédisant les perturbations et en gérant les stocks avec plus de précision. Ces applications réduisent les erreurs et révèlent les vulnérabilités cachées dans les processus de production.

75 % des dirigeants du secteur automobile affirment que l’expérience définie par logiciel sera au cœur de la valeur de la marque d’ici 2035.³ L’IA générative dans le développement de logiciels est désormais utilisée par les constructeurs automobiles pour écrire, réviser et remanier le code, en particulier pour les systèmes intégrés qui alimentent les fonctionnalités de sécurité et l’infodivertissement.

Les outils d'IA générative utilisent des modèles d'apprentissage et des algorithmes pour rationaliser le développement et gagner du temps sur la documentation, le prototypage et les contrôles de conformité. Cependant, l'intégration de l'IA dans des systèmes essentiels à la sécurité nécessite de nouveaux processus de validation et une supervision qualifiée.

L’IA générative transforme également la manière dont les constructeurs automobiles interagissent avec leurs clients potentiels et actuels. Pour les acheteurs potentiels, l’IA peut créer du contenu personnalisé tout au long du parcours de l’acheteur, qu’il s’agisse de publicités ciblées ou de pages de destination personnalisées. Des marques comme Mercedes-Benz et BMW s’intéressent à ces types de cas d’utilisation d’IA personnalisée pour améliorer le marketing et la sensibilisation.

Au sein du véhicule, l’IA générative améliore l’expérience de conduite en elle-même. Les assistants embarqués apprennent les préférences du conducteur et ajustent automatiquement les itinéraires, la température et les options de divertissement. Par exemple, Mercedes-Benz a intégré ChatGPT dans plus de 900 000 véhicules dans le cadre d’un programme bêta, offrant ainsi des interactions vocales plus avancées et plus personnalisées.⁴ Certains systèmes peuvent même générer des expériences visuelles ou audio immersives personnalisées pour les passagers.

En dehors du véhicule, les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA améliorent l’expérience client. Ils répondent aux questions, recommandent des options de financement et planifient des rendez-vous d’entretien. Ces outils rationalisent les interactions entre les sites Web, les applications et les systèmes des concessionnaires.

L’IA générative alimente également les systèmes de maintenance prédictive, qui surveillent les données du véhicule en temps réel pour alerter les conducteurs avant qu’une pièce ne tombe en panne, réduisant ainsi les temps d’arrêt et renforçant la confiance à long terme.

L'IA générative est passée du stade expérimental à celui de la mise en œuvre dans le secteur automobile ; elle rationalise les opérations, génère de nouvelles idées et permet des réponses plus rapides et plus adaptatives. À mesure que le secteur évolue, cette technologie joue un rôle central dans la conception, le développement et la livraison des véhicules.

L'IA générative est importante pour le secteur automobile, car elle s'inscrit dans la transformation fondamentale de ce secteur vers un écosystème axé sur les logiciels et centré sur le client.

Alors que le secteur passe de l’ingénierie mécanique à des opérations numériques et basées sur les données, l’IA générative, elle, joue un rôle croissant. Elle devient un outil stratégique qui aide les entreprises à évoluer plus rapidement. Elle prend également en charge une personnalisation plus approfondie et génère de la valeur à partir de systèmes de plus en plus complexes. L’IA permet de gérer cette complexité en accélérant tout, de la génération de code à la simulation.

Par exemple, McKinsey a constaté que l’intégration de l’IA générative dans les environnements de développement peut réduire de 40 % le temps consacré aux tâches de codage telles que l’écriture, la traduction et la documentation.¹ Cela permet aux entreprises de dimensionner efficacement leurs ambitions numériques et d’acquérir un avantage concurrentiel en termes de rapidité, de coût et d’innovation.

L'IA générative contribue à redéfinir la voiture, non seulement en tant que produit, mais également en tant que service et expérience. Les véhicules électriques, les véhicules autonomes et la connectivité changent ce que signifie la mobilité. L’IA générative permet aux constructeurs automobiles de s’adapter rapidement. Elle permet des expériences embarquées personnalisées, des cycles de conception plus rapides et un support client plus intelligent qui se sent humain, le tout grâce aux progrès rapides de la technologie d’IA. Ce type d’adaptation en temps réel était presque impossible à grande échelle il y a quelques années seulement.

Dans ce contexte, l’IA générative n’est pas seulement un outil, c’est un multiplicateur de force. Elle aide les constructeurs automobiles traditionnels à rivaliser avec des concurrents agiles, nés avec la technologie. Elle permet également aux start-ups d’entrer dans l’espace automobile avec moins de capital. À mesure que le secteur se tourne vers les logiciels, l’IA générative devient essentielle. Elle soutient la compétitivité, contribue à répondre aux attentes croissantes des clients et permet de concevoir de nouveaux véhicules et modèles économiques.

Les principaux fournisseurs soutiennent cette évolution. Par exemple, Microsoft investit massivement dans les outils NLP et LLM pour l’automobile. AWS s’associe à BMW et Toyota pour développer des plateformes automobiles connectées et des assistants vocaux. Et le système d’exploitation Android Automotive d’Alphabet comprend l’intégration de Google Assistant pour l’infodivertissement et la navigation à commande vocale.

Voici quelques cas d’utilisation clés de l’IA générative dans le secteur automobile :

• Systèmes Advanced d’aide à la conduite (ADAS)
• Support et service client
• Jumeaux numériques et simulation de conduite autonome
• Optimisation de la fabrication et de la chaîne d’approvisionnement
• Marketing et localisation
• Expériences personnalisées à bord des véhicules 
• Maintenance prédictive et diagnostics
• développement de logiciels
• Automatisation de la formation
• Conception et prototypage de véhicules

L'IA générative joue un rôle croissant dans l'amélioration des systèmes ADAS en optimisant la manière dont les véhicules perçoivent leur environnement. Elle devrait permettre de réduire de près de 40 % les workloads liés aux tests et à la simulation des véhicules définis par logiciel au cours des trois prochaines années, améliorant ainsi l'efficacité du développement des systèmes autonomes.⁵

Grâce à un apprentissage sur de grands ensembles de données d'images, l'IA générative est capable de détecter, reconnaître et suivre avec précision et en temps réel des objets tels que des piétons, des véhicules et des panneaux de signalisation. Elle permet également une segmentation sémantique, aidant les systèmes ADAS à comprendre et à différencier les éléments de la route tels que les voies, les trottoirs et les panneaux de signalisation. Ces capacités prennent en charge des fonctionnalités telles que les avertissements de collision, les alertes de sortie de voie et le freinage d'urgence, qui rendent la conduite plus sûre et plus prévisible.

Par exemple, BMW crée un nouveau système d’aide à la conduite pour ses véhicules Neue Klasse 2025 à l’aide d’Amazon Web Services (AWS). Le système s’appuie sur des outils basés sur le cloud, notamment l’IA générative, pour améliorer la sécurité et les fonctionnalités.⁶

L’IA générative rend les interactions clients avec les concessionnaires et les centres de services plus accessibles, personnalisées et efficaces. Au lieu d'attendre ou de fouiller dans les manuels, les conducteurs peuvent bénéficier d'une assistance intelligente en temps réel grâce à des outils alimentés par l'IA.

Chez les concessionnaires et dans les centres de maintenance des OEM, des agents virtuels dotés alimentés par l’IA générative traitent des sujets tels que les recommandations de véhicules, les questions de financement et la programmation des services. Ces assistants comprennent le langage naturel, répondent instantanément et adaptent leur ton et les détails à l’intention du client. Tout cela améliore la satisfaction des clients et réduit les coûts d’assistance.

L'IA transforme également les manuels automobiles traditionnels en guides interactifs et conversationnels. Les conducteurs peuvent poser des questions spécifiques et obtenir des réponses précises et spécifiques à leur véhicule sans avoir à parcourir des pages de documentation.

Pour l’assistance routière, des agents dotés d’une IA générative analysent les données du véhicule ou interprètent la description d’un problème réalisée par le conducteur, ce qui permet de localiser les problèmes rapidement et avec précision. Cette initiative d’IA accélère la résolution, réduit les appels inutiles au service de maintenance et améliore la planification de la maintenance de la flotte.

Les données issues des interactions avec les clients aident les constructeurs automobiles à comprendre les problèmes courants des véhicules et à améliorer les conceptions futures, tout en renforçant la confiance entre les marques et les conducteurs.

L’IA générative produit des jumeaux numériques détaillés de véhicules, de lignes de production ou d’environnements de circulation. Ces modèles virtuels peuvent effectuer des milliers de kilomètres virtuels d’essais routiers, y compris des scénarios précis tels que l’apparition soudaine de piétons soudains ou des conditions météorologiques extrêmes. C’est un atout précieux pour la formation et la validation des logiciels de conduite autonome, réduisant ainsi la dépendance aux tests en conditions réelles.

Dans les environnements de production, l'IA générative aide à prévoir les besoins de la chaîne d'approvisionnement, à repérer les perturbations potentielles et à optimiser les stocks. Elle permet de suivre et de gérer les matériaux en temps réel afin de s'assurer que les bonnes pièces sont disponibles au bon moment et d'éviter les retards de fabrication.

Elle améliore également le contrôle qualité en analysant les images ou les données des capteurs afin de détecter les défauts sur la chaîne de montage. Ces capacités rationalisent la fabrication tout en réduisant les déchets et les coûts.

Les entreprises du secteur automobile utilisent l'IA générative pour produire des contenus hyperciblés à l’échelle, qu'il s'agisse de publicités vidéo personnalisées, de pages d'arrivée ou de brochures de véhicules localisées. Elle permet la localisation en traduisant et en adaptant les contenus à différentes régions ou populations, et en personnalisant les messages en fonction des profils clients spécifiques. Cela permet un marketing plus rapide et plus pertinent sur les marchés internationaux.

Les marques l'utilisent également pour optimiser leurs stratégies de tarification en fonction du comportement des clients. Par exemple, Toyota et Ford utilisent ces outils pour personnaliser leurs messages en fonction des différents segments de clientèle.

Les dirigeants du secteur automobile prévoient une hausse de 7 % de la productivité dans le domaine du service client et une augmentation de 5 % des budgets marketing globaux et des indicateurs d'acquisition de clients grâce à l'intégration de l'IA.⁵

Les chatbots et assistants vocaux alimentés par l'IA générative permettent des interactions adaptatives et quasi humaines entre les passagers et leurs véhicules. Ces assistants comprennent le contexte et l'intention, répondent aux commandes vocales et interagissent avec le conducteur de manière conversationnelle. Ils permettent aux conducteurs de rester concentrés sur la route tout en activant la navigation, en écoutant de la musique, en envoyant des messages et en contrôlant d'autres fonctions du véhicule à l'aide de leur voix.

L'IA générative prend également en charge les systèmes d'infodivertissement dynamiques qui sélectionnent des divertissements en fonction de l'humeur et de l'emplacement. Les outils d'intelligence artificielle générative sont intégrés à des fonctionnalités intelligentes qui ajustent les préférences en matière de climatisation, d'éclairage et de navigation. Ces outils constituent la prochaine étape vers l'hyperpersonnalisation et la « mobilité définie par logiciel », conçues pour améliorer l'expérience utilisateur et faire en sorte que la voiture soit davantage perçue comme un compagnon numérique que comme une machine.

Grâce à la télématique (une technologie qui utilise le GPS et le diagnostic embarqué pour collecter des données sur les véhicules) et aux données des capteurs en temps réel, les modèles d’IA générative peuvent prédire quand une pièce est susceptible de tomber en panne avant que des problèmes ne surviennent. Cela permet de réduire les temps d’arrêt, de prolonger la durée de vie des véhicules et de faciliter la gestion des flottes de voitures.

Ces systèmes génèrent des alertes de service personnalisées, analysent les données du véhicule pour une meilleure prise de décision et peuvent même recommander le meilleur moment et le meilleur endroit pour les réparations. Ils sont de plus en plus intégrés aux systèmes de mise à jour en direct (OTA). Par exemple, les véhicules Tesla utilisent des diagnostics basés sur l'IA pour détecter les premiers signes de problèmes de batterie ou de moteur.

L'IA générative automatise les aspects critiques du développement logiciel pour les véhicules, en particulier les systèmes embarqués tels que les systèmes ADAS, les systèmes d'infodivertissement et les systèmes de gestion de batterie. Elle est capable de rédiger, de refactoriser et de documenter du code, de générer des cas de test et de rédiger des cahiers des charges techniques.

Une enquête McKinsey a révélé une amélioration de 44 % de la productivité grâce à l’utilisation combinée de l’IA générative et de mesures d’assurance qualité des logiciels, telles que la création et l’automatisation de tests pour améliorer l’efficacité et la fiabilité du code.¹

Ces capacités accélèrent considérablement le développement tout en rationalisant les workflows de développement logiciel et en réduisant la workload des ingénieurs. Cependant, la plupart des systèmes nécessitent encore une validation rigoureuse pour répondre aux normes de sécurité.

Les constructeurs automobiles utilisent l'IA générique pour générer des guides de formation, des procédures de maintenance et de la documentation technique à l'intention de leurs employés. Ces outils permettent de simplifier des procédures complexes, de simuler des questions d'assistance réelles et de localiser rapidement le contenu. Cela aide le personnel de première ligne à se tenir au courant des technologies automobiles en constante évolution, telles que les véhicules électriques (VE) et les voitures connectées.

L’IA générative remodèle la conception des véhicules en aidant les ingénieurs à se tourner vers des structures plus efficaces et plus innovantes. En introduisant des contraintes telles que le poids, les matériaux et les exigences de sécurité, les équipes peuvent générer des conceptions optimisées, souvent plus légères, plus résistantes ou plus rentables que les versions créées par l’homme. On retrouve par exemple l’optimisation de la topologie (l’amélioration de la disposition et de la structure des matériaux dans un espace de conception géométrique 3D particulier), des stratégies de réduction du poids et des composants imprimés en 3D. Ces outils accélèrent également les essais virtuels, rendant le prototypage plus rapide et moins coûteux tout en favorisant la durabilité.

Plusieurs avantages de l’IA générative dans le secteur automobile ont déjà été décrits, tels que des cycles de conception plus rapides, un développement logiciel plus efficace et des expériences embarquées plus personnalisées. Ces exemples démontrent que l’IA générative peut accélérer les workflows, réduire les coûts et améliorer l’expérience client.

En plus de ces domaines, l’IA générative offre plusieurs avantages plus larges et émergents :

• Meilleur suivi des indicateurs et des performances : les tableaux de bord et les résumés d’analyses générés par l’IA permettent aux parties prenantes d’accélérer la visibilité sur les KPI au sein des équipes d’ingénierie, commerciales et d’assistance. Ces informations aident à améliorer l’alignement et la responsabilité, tout en soutenant une prise de décision plus éclairée.
• Intégration plus rapide : comme indiqué ci-dessus, l’IA générative permet d’acquérir des connaissances institutionnelles et de les transformer en contenu interactif consultable pour la formation des employés. Ce système de formation automatisé aide les nouveaux employés à se perfectionner plus rapidement et à réduire la charge de travail du personnel plus expérimenté.
• Soutien proactif à la cybersécurité : les modèles d’IA peuvent aider à identifier les vulnérabilités potentielles dans les systèmes des véhicules connectés, en signalant des schémas suspects ou des codes faibles qui pourraient autrement passer inaperçus.
• Des stratégies de tarification plus intelligentes : l’IA peut tout analyser, du comportement des clients aux tendances régionales, pour aider les constructeurs automobiles à affiner leurs stratégies de tarification. Elle est particulièrement utile lors du lancement de nouveaux modèles sur les marchés mondiaux.
• Conformité et documentation rationalisées : les outils génératifs peuvent générer ou mettre à jour automatiquement de la documentation technique, des rapports de certification et des soumissions réglementaires. Cette capacité aide les équipes à suivre le rythme de l'évolution rapide des normes, notamment en ce qui concerne le développement des véhicules électriques et des systèmes ADAS.

Les fabricants doivent adopter une approche stratégique et structurée pour révéler le plein potentiel de l'IA générative dans le secteur automobile.

65 % des dirigeants d’OEM automobiles déclarent adopter une approche claire pour intégrer l’IA dans leur stratégie d’innovation à long terme. 79 % affirment également que la direction soutient fortement les investissements dans l’IA.⁵

Voici quelques bonnes pratiques à prendre pour garantir une mise en œuvre de l’IA générative sûre, évolutive et axée sur la valeur :

Concentrez-vous sur les applications d’IA générative qui répondent à des besoins automobiles spécifiques, tels que la génération de logiciels, l’optimisation de la conception des véhicules ou le support client. McKinsey note que les entreprises réussissent en « sélectionnant les bons cas d’utilisation pour l’IA générative », équilibrant ainsi l’impact avec la faisabilité.¹

L'IA générative peut contribuer à optimiser chaque phase de la pile logicielle automobile, des systèmes embarqués tels que la gestion des batteries aux systèmes avancés tels que l'infodivertissement et les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS). Les équipes peuvent l'utiliser pour rédiger des exigences fonctionnelles, concevoir des diagrammes d'architecture pour les réseaux ECU, écrire et réviser du code embarqué et générer de la documentation conforme aux normes de sécurité. L'embedding de l'IA générative tout au long du cycle de vie améliore la rapidité et la traçabilité dans un environnement de développement fortement réglementé.

Pour être efficaces, les modèles génératifs doivent avoir accès à des données d'entraînement de haute qualité et à une infrastructure de ML spécialement conçue, en particulier lorsqu'ils sont utilisés pour la maintenance prédictive, la simulation ou la personnalisation des véhicules. Établissez des jeux de données propres et étiquetés provenant de domaines tels que la fusion des capteurs, les diagnostics de véhicules et les interactions avec les clients.

L’IA générative nécessite de nouveaux workflows, de nouvelles structures collaboratives et de nouveaux talents numériques. Les OEM et les fournisseurs de niveau 1 devront investir dans la formation continue des ingénieurs qui travaillent sur des systèmes comme l’ADAS, la cybersécurité ou la conception d’interfaces homme-machine (IHM), afin de comprendre et de superviser les résultats de l’IA de manière responsable.

McKinsey met l’accent sur l’adaptation des modèles d’exploitation et le renforcement des compétences des employés pour réussir avec l’IA générative, notamment en lien avec les logiciels critiques pour la sécurité.¹

Dans le secteur automobile, en particulier pour les systèmes embarqués et les systèmes ADAS, une validation rigoureuse et des contrôles impliquant l'intervention humaine sont indispensables. L'intégration de l'IA générique doit être conforme aux directives réglementaires telles que la norme ISO 26262 (norme internationale relative aux systèmes électriques et électroniques des véhicules routiers) et aux normes de sécurité internes.

Concevez des solutions d’IA générative sur une infrastructure cloud sécurisée et évolutive. AWS, Azure et les solutions personnalisées favorisent la flexibilité. La modularité des applications d’IA générative permet de les intégrer aux environnements de développement automobile existants, tels que les outils de conception basés sur des modèles ou les systèmes de gestion du cycle de vie des produits (PLM). Cette prévoyance permet des mises à niveau futures sans perturber l’ensemble du pipeline logiciel.

Dans le secteur automobile, il ne suffit pas de suivre la productivité. Les KPI peuvent inclure, par exemple, le gain de temps dans le calibrage de l’ECU, la précision des rapports de diagnostic générés par les logiciels ou la réduction des tickets d’assistance des concessionnaires. Ces indicateurs peuvent aider les équipes à décider comment et où les outils d’IA générative sont déployés.