Le rôle stratégique de l’IA dans l’industrie automobile

Qu'est-ce que l'IA dans l'industrie automobile et pourquoi est-elle importante ?

Alors que l'industrie automobile se transforme en un écosystème axé sur la technologie, l'intelligence artificielle (IA) devient un catalyseur stratégique tout au long du cycle de vie du développement des produits. L’intelligence artificielle s’impose désormais comme un levier essentiel pour optimiser l’ingénierie, accélérer les phases de test, renforcer la prise de décision fondée sur les données et améliorer l’expérience client ; elle constitue aujourd’hui un atout concurrentiel incontournable.

L’intelligence artificielle contribue à accroître les capacités humaines et à automatiser des tâches complexes, ce qui aide les équipementiers et les fournisseurs à produire des produits plus rapidement et avec une réduction du nombre d’erreurs.

Intégration de l'IA et de l'ALM

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Comment l'IA transforme-t-elle le développement automobile ?

L'intelligence artificielle sert de catalyseur pour extraire des informations pertinentes et automatiser les processus opérationnels, permettant aux professionnels d’optimiser leur efficacité et leur productivité. Elle permet de partager les connaissances entre des systèmes disparates, donnant ainsi accès au savoir institutionnel. L'IA réduit l'effort nécessaire pour effectuer des tâches répétitives telles que la documentation, la mise en forme et la vérification du travail. En fin de compte, elle favorise l'innovation en permettant aux ingénieurs de gagner du temps, afin qu'ils puissent se concentrer sur des tâches plus créatives et collaboratives.

L’IA simplifie la complexité :

Gestion/validation des exigences

• Assistant aux exigences : Améliore l'efficacité et se concentre sur les besoins des clients

• Garantit la conformité des exigences aux normes industrielles grâce à des contrôles qualité automatisés
• Améliore la qualité des exigences grâce à des suggestions de réécriture basées sur l'IA
• Simplifie la révision et les mises à jour de contenu grâce à une expérience d'édition intuitive

L'IA peut être utilisée pour vérifier la qualité, suggérer des améliorations et générer du contenu conforme.

• Rédaction de cas de test : Vérifie que les conceptions et les produits répondent aux exigences

• Accélère la création et la standardise
• Les cas de test sont élaborés à partir du contenu des exigences
• Ancre le contenu dans les directives et les données du projet

L'IA génère rapidement et de façon cohérente des cas de test structurés et fiables à partir des exigences et données du projet.

Optimiser la conception

• Assistant d'automatisation de la conception : Réduit les tâches répétitives pour améliorer la productivité

• Effectue des tâches complexes et répétitives à l'aide de scripts d'exécution basés sur les invites utilisateur
• Fournit une assistance en temps réel et contextuelle en exploitant les bases de connaissances existantes
• Identifie les goulots d'étranglement du système, les problèmes de dépannage et les efficacités de conception

Un assistant IA fournit des réponses en temps réel aux questions et automatise les tâches CAO répétitives, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs dans le processus de conception.

• Optimisation des modèles 3D : Explore et fait évoluer les options de conception pour trouver de meilleures solutions

• Utilise des algorithmes et des méthodes de calcul pour explorer diverses options de conception en fonction de contraintes et d'objectifs spécifiques
• Prend en compte des paramètres tels que les propriétés des matériaux, les méthodes de fabrication et les performances

L'IA peut être utilisée pour générer et évaluer instantanément plusieurs alternatives géométriques en fonction des performances, du coût et de la fabricabilité.

Rationalisation des pièces

• Réutilisation et classification des pièces : Identifie et réduit la création de pièces en double

• Recherche des pièces similaires pendant la conception afin de réduire la création de doublons
• Recherche les doublons dans vos données afin de réduire les coûts de stockage
• Rationalise la classification à l'aide de l'IA pour attribuer des catégories et des attributs aux pièces

L'IA peut être utilisée pour trouver des composants existants, détecter les doublons et recommander des composants réutilisables plus tôt dans le processus de développement.

• Accès aux informations contenues dans les documents : Accédez rapidement aux connaissances essentielles contenues dans votre coffre-fort de documents
• Permet de poser des questions et d'obtenir des réponses en libre-service à partir des données compilées
• Résume les documents volumineux pour une analyse plus approfondie
• Trouve facilement des réponses qui ne sont pas disponibles dans les rapports standard ou l'interface de l'application

L'IA peut être utilisée pour fournir des réponses instantanées à partir de documents techniques, facilitant ainsi l'accès aux informations critiques et leur exploitation.

Les défis liés à l'adoption de l'IA dans le secteur automobile

Si l'IA offre un potentiel révolutionnaire dans le développement de produits automobiles, son adoption n'est pas sans obstacles. De nombreux équipementiers et fournisseurs sont impatients de tirer parti des promesses de l'IA, mais les systèmes hérités, les barrières culturelles et les contraintes techniques ralentissent souvent la dynamique.

Voici les principaux défis que de nombreux leaders du secteur automobile doivent relever pour exploiter pleinement la valeur de l'IA :

Infrastructure héritée et données cloisonnées

L'IA se nourrit de données, mais le développement automobile traditionnel repose sur des systèmes fragmentés et des chaînes d'outils déconnectées. Les données d'ingénierie, de fabrication et de qualité sont souvent cloisonnées, ce qui rend difficile la formation de modèles d'IA robustes. Des ensembles de données incomplets limitent la précision et l'évolutivité de l'IA.

Déficit de compétences et préparation organisationnelle

L'adoption de l'IA nécessite à la fois une expertise dans le domaine et des compétences en science des données, une combinaison que de nombreuses équipes automobiles sont encore en train de développer. Les ingénieurs peuvent manquer de formation en IA, tandis que les praticiens de l'IA peuvent ne pas comprendre pleinement les systèmes des véhicules ou les normes de sécurité. Ce décalage ralentit le développement et affaiblit l'efficacité des modèles.

Préoccupations en matière de sécurité et de réglementation

L'automobile est un secteur où la sécurité est primordiale, régi par des normes telles que ISO 26262, ASPICE et UNECE R155/156. Les systèmes d'IA, en particulier ceux qui utilisent l'apprentissage profond, peuvent se comporter comme des boîtes noires, ce qui les rend difficiles à vérifier et à certifier. Il est difficile de s'y retrouver dans le réseau complexe des réglementations automobiles mondiales. La mise en œuvre de l'IA doit s'aligner sur ces réglementations afin de garantir la conformité et d'éviter des pénalités coûteuses.

Intégration avec les modèles de développement traditionnels

La plupart des programmes automobiles s'appuient encore sur le modèle en V, l'ingénierie des systèmes et les jalons contrôlés, qui ne correspondent pas toujours à la nature itérative et axée sur les données de l'IA. L'intégration de l'IA dans ces flux de travail nécessite de repenser les processus et d'aligner les chaînes d'outils. Les initiatives en matière d'IA restent isolées des programmes automobiles de base.

ROI incertain et lassitude face aux projets pilotes

De nombreux projets pilotes d'IA peinent à dépasser le stade de la validation de principe. Sans indicateurs de performance clés clairs et sans alignement commercial, les organisations se retrouvent confrontées à un « purgatoire des projets pilotes », où les expériences ne sont pas mises à l'échelle et n'apportent pas de valeur mesurable. La fatigue de l'innovation s'installe tandis que le financement et le soutien des dirigeants diminuent.

Avantages de l'utilisation de l'IA dans le développement automobile

Accélération de la mise sur le marché

Raccourcissez le cycle de conception global et commercialisez plus rapidement des produits innovants. Permettant une prise de décision plus intelligente et plus rapide, l'IA peut traiter de grands volumes de données techniques et fournir des informations exploitables en temps réel.

Renforcement de la qualité et de la sécurité

En détectant les données redondantes et en évaluant la cohérence et l'exhaustivité du contenu, l'IA contribue à garantir que les produits répondent à des normes strictes en matière de sécurité et de conformité. L'IA aide à se conformer aux normes ISO 26262 et ASPICE et à se préparer aux audits réglementaires, tout en améliorant la qualité dès le premier essai.

Augmenter la productivité et minimiser les erreurs

L'IA automatise les workflows complexes et les tâches manuelles répétitives telles que la classification des exigences, la génération de code basée sur des modèles et la génération de cas de test, libérant ainsi les ingénieurs pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Augmenter la fiabilité des logiciels

L'optimisation des processus de test et de validation logicielle permet de réduire l'effort requis et d'accélérer les cycles de certification. L'intelligence artificielle offre la capacité de prédire les défauts, de prioriser les cas de test et de simuler des scénarios réalistes, notamment dans le cadre des systèmes ADAS et de la conduite autonome.

Réduction des coûts et optimisation des ressources

L'intelligence artificielle permet d'abaisser les coûts de développement et de réduire les délais de mise sur le marché, tout en optimisant le retour sur investissement par une gestion plus efficiente des matériaux, des ressources et du temps. Elle améliore également la conception des architectures produits, facilite la prise de décision en matière d'approvisionnement et optimise les plans de production.

Améliorer l'expérience utilisateur

Accompagnez et guidez les utilisateurs dans des processus complexes grâce à une IA générative et agentique intégrée, réduisant ainsi leur frustration et augmentant les résultats positifs.

L'avenir de l'IA dans l'industrie automobile

L'IA n'est pas simplement un outil parmi d'autres, c'est une capacité stratégique qui peut redéfinir la manière dont l'industrie automobile aborde le développement de produits. Lorsqu'elle est intégrée de manière réfléchie tout au long du cycle de vie, l'IA permet aux organisations de :

• Fournir de meilleurs véhicules, plus rapidement
• Répondre de manière dynamique aux évolutions du marché et de la réglementation
• Créer des processus d'ingénierie durables et évolutifs

À l'avenir, l'IA améliorera la connectivité des véhicules, repoussera les limites de la conduite autonome et favorisera les pratiques durables grâce à une utilisation optimisée des ressources et à une réduction des émissions.

L'intégration de l'IA dans l'ingénierie automobile n'est pas seulement une tendance, mais une nécessité pour les équipementiers qui souhaitent rester compétitifs dans ce secteur en rapide évolution. L'adoption de l'IA permettra aux leaders de l'industrie automobile d'accélérer l'innovation, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de proposer des produits qui répondent aux demandes changeantes du marché mondial.

Pour en savoir plus sur la manière dont l'IA façonne l'avenir de l'industrie automobile, visitez la page dédiée à l'IA sur le site de PTC.

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