Les méthodes traditionnelles montrent souvent leurs limites en matière d’efficacité et d’innovation. Notre équipe a lancé une solution puissante exploitant l’Intelligence Artificielle (IA) pour accélérer et simplifier l’analyse des rapports dans les processus de test Hil pour les systèmes ADAS.
Qui est le client ?
Notre client est un grand constructeur automobile allemand ayant des exigences complexes en matière de test Hardware-in-the-Loop (HIL), utilisés pour valider les logiciels embarqués et les fonctions ADAS. Il traite de grands volumes de rapports de test continus nécessitant une analyse minutieuse afin de garantir le respect des standards de qualité.
Quel était le problème ?
Le client faisait face à des difficultés majeures dans son processus d’analyse des tests. Les ingénieurs passaient un temps considérable à analyser manuellement des rapports de test remplis de données numériques. Ces méthodes, basées sur Excel, étaient chronophages et sujettes aux erreurs. Il était difficile d’identifier des tendances à travers plusieurs rapports, et le processus manquait de sophistication pour détecter rapidement les problèmes dans des zones de test spécifiques. Un des objectifs clés du projet était donc de réduire la charge de travail et de libérer du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Quelle a été la solution d’Expleo ?
Nous avons développé un outil d’analyse de test basé sur l’IA, spécifiquement conçu pour l’environnement de test et les besoins de reporting du client. La solution utilise le service de Large Language Model (LLM) d’OpenAI via Microsoft Azure et fonctionne sur une plateforme cloud, tout en respectant des protocoles de sécurité des données stricts.
Notre outil permet une interaction intuitive avec les données de test via des requêtes en langage naturel, en agrégeant automatiquement les informations issues de plusieurs rapports de test, pour identifier les tendances et anomalies de manière bien plus efficace qu’une méthode manuelle.
Le projet a été mené en étroite collaboration entre nos équipes de spécialistes techniques Expleo en Allemagne et en Inde.
Au-delà des défis techniques, l’aspect légal a été essentiel. L’équipe projet a dû s’assurer que l’application respectait les exigences strictes du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) ainsi que la loi européenne sur l’IA. Toutes les données sont hébergées dans un environnement cloud sécurisé géré par Expleo, avec des capacités de suppression complète garantissant la conformité.
Quels ont été les bénéfices de cette solution ?
- Interaction utilisateur : L’outil d’IA a fondamentalement transformé la manière dont le client interagit avec ses données de test. Il a renforcé les capacités d’analyse au-delà de ce que permettent les outils conventionnels et offert une expérience utilisateur améliorée grâce à l’usage de requêtes en langage naturel. Le système permet par exemple de demander tous les tests ayant échoué la veille dans une zone spécifique, au lieu de consulter un rapport figé.
- Gain de temps : Automatisation des tâches fastidieuses d’évaluation des cas de test réussis/échoués, réduisant drastiquement le temps d’analyse.
- Identification des causes : Aide les ingénieurs de test à identifier les causes profondes des échecs.
- Comparaison inter-campagnes : Compare facilement les résultats de test entre différentes exécutions pour suivre les tendances de performance.
- Requêtes pilotées par IA : Utilise l’IA pour répondre aux questions liées aux tests, rendant l’analyse plus intuitive et réduisant l’effort manuel.
- Vision des données : Offre des insights sur les rapports et résultats des tests, simplifiant la prise de décision et améliorant les stratégies de test.
Quels ont été les résultats ?
Notre client a constaté une réduction significative du temps consacré aux tâches d’analyse routinières, une précision accrue dans l’évaluation des rapports de test et une détection plus rapide des problèmes critiques dans les processus de test. Cette efficacité a permis d’améliorer la qualité globale de l’analyse, de réduire le risque d’erreurs humaines, et de libérer du temps pour que les ingénieurs puissent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Et pour vous, est-ce que cela peut fonctionner ?
Oui. Bien que cette solution ait été personnalisée pour les tests HiL dans le secteur automobile, la technologie sous-jacente et l’approche sont hautement adaptables à d’autres secteurs et environnements de test. Toute organisation traitant de gros volumes de données de test, avec des exigences d’analyse complexes, des processus d’évaluation répétitifs et un besoin d’interaction utilisateur avancée peut tirer profit d’une approche similaire basée sur l’IA. L’architecture cloud permet une personnalisation selon les besoins spécifiques de chaque industrie, tout en garantissant la sécurité des données.
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