L’intelligence artificielle révolutionne l’industrie automobile. Découvrez comment des acteurs français comme Renault, Valeo et Navya intègrent l’IA dans leurs véhicules autonomes, optimisent la production et transforment l’expérience des conducteurs.

Si l’industrie automobile a longtemps été associée à la mécanique et à l’industrie lourde, elle connaît aujourd’hui une profonde transformation grâce aux systèmes intelligents. La technologie est au cœur de la conception, de la production et des services après-vente.

En France, Renault, Valeo, ou Navya, à l’avant-garde de cette révolution, intègrent l’IA dans leurs véhicules. À l’échelle mondiale, 10 % des entreprises du secteur automobile déploient l’IA à grande échelle, en France, le taux d’adoption s’élève à 43 % parmi les équipementiers, d’après les estimations de Capgemini.
L’IA redessine le secteur automobile avec des véhicules plus sûrs, plus intelligents, plus respectueux de l’environnement. L’industrie va maintenant devoir trouver des réponses en termes de sécurité, d’éthique et de réglementation. 

IA : quels avantages pour les constructeurs automobiles et les conducteurs ?

L’IA trouve des applications multiples dans l’industrie automobile comme la conduite autonome, la personnalisation des services ou les systèmes embarqués dans les véhicules. Tesla utilise l’intelligence artificielle pour proposer une conduite semi-autonome ; Renault et PSA investissent massivement dans la recherche et le développement pour équiper leurs futurs véhicules ; Valeo développe des systèmes d’assistance à la conduite pour renforcer la sécurité des usagers.

Conduite semi-autonome ou autonome ? Définitions

Conduite semi-autonome : le véhicule est équipé de technologies d’assistance à la conduite, par exemple le maintien de voie ou le freinage d’urgence automatique. Le conducteur doit rester attentif et intervenir si nécessaire. Véhicules de niveau 2 et 3 sur l’échelle d’autonomie.

Conduite autonome : le véhicule est en conduite totalement autonome (niveau 4 et 5). Il peut gérer tous les aspects de la conduite sans intervention humaine, même dans des environnements complexes. Le conducteur n’a pas besoin de prendre le contrôle du véhicule, même dans des situations critiques. 

Personnalisation de l’expérience des conducteurs : reconnaissance vocale et services connectés

Les avancées en intelligence artificielle permettent de personnaliser l’expérience des conducteurs, en intégrant des systèmes capables de s’adapter à leurs préférences. Un exemple marquant est l’intégration de la reconnaissance vocale dans les véhicules. Cette fonctionnalité permet de gérer la navigation, d’ajuster les paramètres de confort (comme la température, la position des sièges ou l’ouverture des fenêtres) ou de passer des appels simplement via des commandes vocales.

Les constructeurs automobiles, comme Peugeot avec son système i-Cockpit® 3D ou Citroën avec la Ë-C4, proposent des systèmes d’infodivertissement avancés intégrant un assistant vocal. Ces outils permettent aussi d’accéder à divers services connectés comme les prévisions météo ou les actualités. 

Contrôle prédictif de l’état des véhicules : entretien, réparation et conformité

L’IA ne se contente pas d’améliorer l’interaction entre le conducteur et le véhicule. Elle permet également d’anticiper les problèmes mécaniques. En analysant les données issues des capteurs embarqués, elle permet de détecter les pannes avant leur apparition. Renault, par exemple, utilise des solutions intelligentes pour optimiser les opérations de maintenance, réduire les coûts et les temps d’immobilisation des véhicules.

Sécurité routière : détection des dangers et des défaillances

L’une des contributions majeures de l’IA dans le secteur automobile réside dans la sécurité routière. Grâce à des technologies comme la vision par ordinateur ou les capteurs intelligents, les véhicules peuvent anticiper, éviter les collisions. Les systèmes d’aide à la conduite (ADAS), comme le freinage d’urgence automatique ou l’alerte de franchissement de ligne, détectent les piétons, cyclistes ou obstacles sur la route. 

Grâce à la collecte et l’analyse de grandes quantités de données en temps réel (trafic, conditions météorologiques, comportements des conducteurs), l’IA aide à identifier les zones à risque et à mettre en place des mesures préventives. Par exemple, les systèmes de détection avancés de Valeo, équipés de capteurs radar et de caméras, surveillent en permanence l’environnement du véhicule. Elles alertent le conducteur en cas de danger imminent.

L’avenir de la mobilité : l’IA pour la conduite autonome

Le marché de la voiture autonome est en pleine expansion, estimé à 41,10 milliards de dollars en 2024 et avec une croissance fulgurante prévue (source : Mordorintelligence). En raison d’un environnement de marché aussi favorable, les constructeurs automobiles introduisent de nouveaux modèles de véhicules semi-autonomes pour attirer les consommateurs. En 2021, Citroën dévoile le SUV C5 X avec une conduite de niveau 2 conformément à la législation en vigueur. 

Technologies de l’IA derrière la conduite autonome

Les principales technologies à l’œuvre dans la conduite autonome :

• La vision par ordinateur, utilisée par Tesla dans son système Autopilot, repose sur l’analyse de flux vidéo capturés par plusieurs caméras embarquées. Ce système peut détecter des objets ou des obstacles avec une grande précision. Tesla utilise un réseau de huit caméras avec une vue à 360 degrés autour du véhicule pour détecter les piétons, les véhicules ou les panneaux de signalisation.
• L’apprentissage profond est un élément clé, il s’apparente à une forme avancée de machine learning. Il permet au véhicule de reconnaître des motifs complexes dans l’environnement, comme les mouvements ou les changements de voie des véhicules. En France, des acteurs comme Navya utilisent ces technologies pour leurs navettes autonomes. 
• La reconnaissance d’objets en temps réel permet aux véhicules autonomes d’identifier instantanément les éléments de la route, même dans des conditions de visibilité difficiles. Par exemple, des capteurs qui utilisent la lumière appelée LiDAR cartographient l’environnement en 3D pour anticiper les obstacles.

Exemples d’entreprises françaises dans le domaine de la voiture autonome

Navya s’est donc spécialisée dans le développement de navettes autonomes équipées de capteurs LiDAR, de caméras et d’algorithmes de traitement de données. Ces véhicules naviguent dans des environnements complexes comme les zones urbaines ou les parcs industriels, sans intervention humaine. En 2023, Navya a renforcé sa position sur le marché en collaborant avec des villes européennes pour intégrer ces véhicules autonomes dans leurs systèmes de mobilité urbaine. 

Valeo, autre acteur majeur dans la fourniture de solutions technologiques pour les véhicules autonomes, développe des systèmes avancés de détection des objets. Sa technologie Valeo SCALA est le premier capteur LiDAR commercialisé en série dans les voitures autonomes de niveau 3. Cette innovation permet de détecter à grande vitesse des obstacles avec beaucoup de précision. Valeo est en partenariat avec plusieurs constructeurs pour intégrer ces technologies dans des véhicules commercialisés à l’échelle mondiale.

Optimisation de la production automobile grâce à l’IA

L’automatisation des usines transforme radicalement le secteur. Les constructeurs français utilisent des robots intelligents pour améliorer l’efficacité des lignes de production. Ces robots sont capables d’adapter leur comportement en fonction des données reçues pour optimiser la production.

Automatisation et robotique dans les usines automobiles

Les robots collaboratifs (cobots) sont un pilier des usines modernes, ils remplacent les tâches manuelles répétitives par des opérations automatisées plus précises. Renault utilise des cobots dans ses usines pour automatiser le montage des véhicules (pose de composants ou soudure des châssis). L’intelligence artificielle basée sur ces machines peut détecter des défauts jusqu’à 90 % plus précisément que les humains (source : McKinsey). Elles peuvent repérer des imperfections comme des anomalies dans les soudures, des erreurs d’assemblage ou des défauts de surface sur les pièces peintes, garantissant ainsi un niveau de qualité élevé avant que les véhicules ne quittent l’usine.

Maintenance prédictive grâce à l’IA

Les approches basées sur les langages intelligents pourraient réduire ces erreurs de prévision de 30 à 50 %, selon Capgemini. La maintenance prédictive est l’un des atouts majeurs de l’intelligence artificielle dans la production automobile. En intégrant des capteurs intelligents dans les équipements de production, les constructeurs peuvent surveiller l’état des machines en temps réel. Les impacts sont nombreux : détection des anomalies, réduction des coûts de maintenance (ou d’interruption), meilleure disponibilité des équipements… 

L’IA au service des constructeurs automobiles : services après-vente et relation client

L’intelligence artificielle transforme la relation client et les services après-vente dans le secteur automobile. Grâce à des solutions comme les assistants virtuels, les chatbots ou l’analyse des données utilisateurs, les constructeurs automobiles automatisent les interactions tout en personnalisant les services. Cela permet de répondre aux attentes des clients en temps réel, d’anticiper les besoins de maintenance et de réduire les coûts à long terme.

Assistants virtuels et chatbots dans le secteur auto

Les chatbots et/ou assistants virtuels sont de plus en plus courants dans le secteur automobile. Ils permettent aux constructeurs d’automatiser les interactions avec les clients. Renault utilise des chatbots pour répondre aux questions sur les fonctionnalités des véhicules ou pour planifier des rendez-vous d’entretien du véhicule. Les réponses sont générées en temps réel, les délais d’attente sont réduits avec la garantie pour le client d’un accès 24/7 aux services après-vente.

Personnalisation des services après-vente dans le secteur automobile

Avec l’analyse des données utilisateurs, les services après-vente se personnalisent grâce à l’IA. En étudiant les habitudes de conduite et l’utilisation des véhicules, les constructeurs peuvent anticiper les besoins de maintenance. Pour obtenir rapidement une réponse sur son véhicule, le client de PSA utilise des assistants virtuels, bénéficie d’une offre de services personnalisés avec ses données comportementales comme conducteur. Le concessionnaire peut proposer des révisions anticipées, par exemple. L’expérience client se réinvente, les coûts d’entretien à long terme, pour les utilisateurs et les constructeurs, se réduisent. 

Les enjeux et les défis de l’IA dans l’industrie automobile

Des défis émergent, en termes de sécurité et d’éthique. Les voitures autonomes doivent être sûres, les normes strictes de sécurité doivent être respectées par les constructeurs, les salariés du secteur doivent être formés… La réglementation européenne encadre le développement des technologies intelligentes pour s’assurer de leur fiabilité, mais il reste encore des questions pour finir de s’approprier ces nouvelles technologies. 

Sécurité et éthique de l’IA dans l’automobile

Des questions sur la responsabilité en cas d’accident impliquant un véhicule autonome par exemple : le conducteur, le fabricant ou le développeur du logiciel doivent-ils être tenus responsables ? En France, plusieurs initiatives comme celles de la Commission européenne tentent de définir un cadre pour assurer la transparence et la responsabilité des systèmes autonomes. Des audits réguliers des algorithmes utilisés dans ces véhicules sont pratiqués.

Régulations et législation de l’intelligence artificielle dans le secteur auto

En Europe, le Règlement sur l’intelligence artificielle (IA Act) vise à imposer des normes strictes pour garantir que les systèmes autonomes soient sécurisés et transparents. Ce cadre législatif impose aux fabricants de prouver, avant leur mise en circulation, la conformité de leurs systèmes avec les normes de sécurité. En France, l’utilisation des véhicules autonomes de niveau 3 a été autorisée. Les conducteurs laissent la technologie gérer la conduite sous certaines conditions spécifiques, sur les autoroutes par exemple. L’adoption à grande échelle des véhicules autonomes de niveau 4 ou 5 dépendra de l’évolution des régulations et de l’acceptation sociale de ces technologies.

Gestion du trafic et mobilité

Des algorithmes intelligents sont capables de gérer les flux de trafic en temps réel pour réduire les embouteillages. Pour y parvenir, les itinéraires des véhicules autonomes connectés sont optimisés en permanence. Des villes comme Paris ou Lyon testent déjà ces technologies pour fluidifier le trafic urbain, notamment lors des heures de pointe. Des solutions de mobilité partagée sont déjà en place, comme le covoiturage ou les services de véhicules autonomes à la demande. Moins de véhicules en circulation pour assurer une meilleure efficacité des transports publics.

IA et industrie automobile : alliées du développement durable ?

Les systèmes intelligents jouent un rôle clé dans l’optimisation de la consommation de carburant et de la gestion de l’efficacité énergétique, en particulier pour les véhicules électriques ou hybrides. Ces technologies permettent, par exemple, de gérer de manière optimale les cycles de recharge des batteries, en tenant compte de paramètres comme la température, la durée de vie des batteries et la demande énergétique. De plus, ces systèmes contribuent à la réduction des gaz à effet de serre en maximisant l’efficacité des moteurs et en limitant les pertes d’énergie lors de l’utilisation du véhicule.

En parallèle, les entreprises françaises, engagées dans la décarbonation de l’industrie, investissent dans des processus automatisés qui permettent d’optimiser en permanence l’utilisation des matériaux. Elles explorent également des solutions autour des biocarburants et des énergies renouvelables pour alimenter les véhicules, réduisant ainsi leur dépendance aux carburants fossiles et leur impact environnemental. Ces innovations favorisent une réduction significative des émissions de CO2, tout en rendant les transports plus durables.

L’autre réalité, ce sont les systèmes utilisés pour l’apprentissage profond. Ils nécessitent une énorme puissance de calcul, donc une consommation énergétique colossale. Les data centers et les infrastructures nécessaires pour faire fonctionner ces systèmes peuvent partiellement contrebalancer les gains écologiques réalisés par l’optimisation des flux énergétiques des véhicules. Beaucoup d’aspects sont à mettre en balance pour répondre à cette question.

L’IA dans le secteur automobile : points à retenir et perspectives  

La conception des véhicules, leur production ou leur maintenance, les services après-vente… Les entreprises françaises montrent déjà le chemin en intégrant des solutions d’IA innovantes. Les projections de cette technologie dans le secteur automobile promettent une industrie plus sûre, plus efficiente. La sécurité des véhicules autonomes ou les questions éthiques liées à la responsabilité en cas d’accident sont des préoccupations de premier plan. L’industrie doit éviter de neutraliser les gains écologiques réalisés par les véhicules électriques avec l’empreinte carbone des infrastructures nécessaires à l’IA. L’avenir du secteur repose sur la capacité des acteurs publics et privés à collaborer, car il faut garantir un déploiement sécurisé et éthique de ces technologies. Avec un taux d’adoption élevé de l’IA parmi ses équipementiers, la France est bien positionnée pour devenir un leader européen dans le domaine de la mobilité autonome.

Sources :

Capgemini

Modor Intelligence

McKinsey

EU