6 façons dont l’IA et le Big Data transforment l’industrie automobile

Cette technologie personnalisera tout ce qui concerne l’automobile, de l’assurance à la maintenance.

Big Data Mar 12, 2024

Cette technologie personnalisera tout ce qui concerne l’automobile, de l’assurance à la maintenance.

L’industrie automobile change de vitesse et s’oriente vers l’avenir à mesure que les nouvelles technologies repoussent les limites de l’efficacité, de la durabilité et de la sécurité.

La prochaine phase est déjà là : l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et du Big Data dans toutes les facettes de l'industrie. Depuis l'usine jusqu'à l'expérience de conduite elle-même, l'IA et le Big Data permettent de produire des véhicules plus sûrs, plus efficaces et plus intelligents, ainsi que de meilleurs processus de fabrication et de maintenance. 

Voici six façons passionnantes par lesquelles l’IA et le Big Data remodèlent le paysage automobile.

  • Prédire l'avenir

Chaque propriétaire de voiture comprend l’importance de vidanges d’huile et d’inspections de freins régulières, dans l’espoir d’éviter un entretien plus coûteux à l’avenir. Aujourd’hui, le Big Data et l’IA dynamisent la santé proactive des véhicules. 

Entrez : maintenance prédictive .

La maintenance prédictive donne aux concessionnaires la possibilité de surveiller les données de performances des véhicules à distance et en continu. Les capteurs intégrés à la voiture collectent des données sur l'état de santé d'une voiture donnée et exploitent l'IA et l'analyse des mégadonnées pour évaluer les problèmes en temps réel, tenant ainsi les concessionnaires et les conducteurs informés de ce qui se passe sous le capot. Les concessionnaires peuvent être automatiquement alertés des problèmes potentiels ou en cours sur un véhicule donné et peuvent les contacter et proposer un entretien de manière proactive, avant qu'une voiture ne se détériore ou même tombe en panne. 

Une pratique connexe est la maintenance préventive, dans laquelle des systèmes de vision par ordinateur alimentés par l'IA sont utilisés pour détecter des problèmes qui passeraient inaperçus à l'œil humain, les empêchant ainsi de s'aggraver et d'endommager davantage le véhicule.

La gestion de flotte bénéficiera particulièrement de ces technologies de maintenance. En identifiant de manière proactive les problèmes tels que les composants défectueux, les pneus usés ou les fuites de liquide, les entreprises peuvent savoir quels problèmes rechercher sur l'ensemble de la flotte et planifier les réparations à l'avance, économisant ainsi des sommes considérables d'argent et des frustrations en cours de route. Les flottes commerciales, des taxis aux camions de livraison en passant par les bus, peuvent minimiser les temps d'arrêt et les perturbations, garantissant ainsi que les colis (et les personnes) sont livrés à temps. 

  • Des routes écologiques

Les émissions ne constituent pas à elles seules le seul impact environnemental des voitures. La fabrication d'un seul véhicule peut nécessiter jusqu'à 151 mètres cubes d'eau et 11 millions de voitures sont retirées de la circulation chaque année rien qu'en Europe, ce qui représente autant de tonnes de déchets.

L'analyse des mégadonnées permet aux constructeurs automobiles d'optimiser la conception et la fabrication des véhicules en mettant l'accent sur la durabilité. L'analyse des données sur les matériaux et les processus d'assemblage les plus efficaces et les plus respectueux de l'environnement permettra aux constructeurs de garantir que chaque véhicule a été fabriqué avec la plus petite empreinte environnementale possible. Les fabricants peuvent également anticiper les fluctuations de la demande avec plus de précision, réduisant ainsi le gaspillage en minimisant les stocks excédentaires.

En rationalisant la logistique et en maximisant l'efficacité de la fabrication, les constructeurs automobiles peuvent également garantir qu'ils obtiennent les bonnes pièces aux bons endroits. L'élimination des surplus et la réduction du nombre de pièces mises au rebut permettront non seulement d'économiser du temps et de l'argent, mais créeront également un processus de fabrication automobile plus durable.

Au-delà de la chaîne de montage, l’IA permet des simulations de conduite pour n’importe quel modèle ou conception donné, permettant aux constructeurs de concevoir des véhicules pour améliorer le rendement énergétique et réduire les émissions.

L'IA peut également suivre et analyser les données tout au long du cycle de vie d'un véhicule et faciliter une gestion durable même après qu'une voiture a suivi son cours. Les algorithmes d'IA conçus pour comprendre l'état des véhicules, de la production à la fin de vie, peuvent identifier les opportunités de réutilisation et de recyclage des composants, optimiser les ressources, maximiser la récupération des matériaux précieux et réduire l'impact environnemental. Ces informations peuvent également être intégrées dans les futurs modèles, permettant aux constructeurs de créer des véhicules conçus pour un démontage et une recyclabilité plus faciles.

  • Sécurité en conduite autonome

Le développement des véhicules autonomes (VA) est alimenté par l’IA et le big data. Ces outils puissants permettent aux véhicules utilitaires autonomes de visualiser et de naviguer dans leur environnement sans pilote, grâce à des algorithmes de fusion de capteurs et d'apprentissage automatique entraînés pour prendre des décisions en temps réel pour naviguer en toute sécurité dans des environnements routiers complexes. 

Les véhicules autonomes créent jusqu’à 1 téraoctet de données par heure. En conséquence, les améliorations apportées à la collecte, au stockage et à l’analyse des données rendront la conduite autonome plus sûre. En tant que technologie capable de prendre des décisions en temps réel, l’IA jouera un rôle essentiel en apprenant aux voitures à apprendre les règles de la route et à améliorer continuellement leurs performances. 

De plus, à mesure que les véhicules utilitaires continuent de parcourir de plus en plus de kilomètres, les systèmes d’IA qui les alimentent reçoivent de plus en plus de données sur les environnements routiers, créant ainsi des cartes et des protocoles plus granulaires. Plus les cartes sont précises et précises, plus les AV sont équipés pour naviguer dans ces environnements en douceur et en toute sécurité.

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