{"id":1254,"date":"2018-12-15T06:37:00","date_gmt":"2018-12-15T06:37:00","guid":{"rendered":"https:\/\/expleo.com\/global\/en\/?post_type=insight&p=2044"},"modified":"2022-11-17T09:10:12","modified_gmt":"2022-11-17T09:10:12","slug":"lia-au-service-de-la-transformation-automobile","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/expleo.com\/global\/fr\/perspectives\/blog\/lia-au-service-de-la-transformation-automobile\/","title":{"rendered":"L\u2019IA au service de la transformation automobile"},"content":{"rendered":"\t\t
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Ne nous trompons pas : nous sommes au d\u00e9but, seulement, de l\u2019exploration des pleines potentialit\u00e9s de l\u2019IA dans l\u2019industrie. Data science, Machine Learning, r\u00e9seaux de neurones artificiels, Text Mining, ces technologies, d\u00e9j\u00e0 en partie matures dans le monde du web, du marketing ou encore de la finance, ont beaucoup \u00e0 apporter en particulier \u00e0 l\u2019automobile.<\/p>


De la phase de conception et d\u00e9veloppement \u00e0 la commercialisation, en passant par les essais et la fabrication, l\u2019IA trouve aujourd\u2019hui de nombreuses applications sur l\u2019ensemble du cycle de vie automobile. Les donn\u00e9es issues des multiples capteurs d\u00e9sormais int\u00e9gr\u00e9s aux v\u00e9hicules, extraites des lignes de production dans les usines ou encore de l\u2019exp\u00e9rience client sont un formidable gisement d\u2019informations. Leur analyse et leur interpr\u00e9tation offrent des leviers d\u2019am\u00e9lioration tant pour le design, les essais, et la maintenance que la connaissance des attentes des utilisateurs. A plus longue \u00e9ch\u00e9ance, l\u2019enjeu, aussi d\u00e9licat que stimulant, est naturellement le d\u00e9veloppement de la conduite autonome et la d\u00e9l\u00e9gation compl\u00e8te au v\u00e9hicule de d\u00e9cisions \u00e0 caract\u00e8re s\u00e9curitaire.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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De nouvelles fonctionnalit\u00e9s pour de nouveaux usages<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Les recherches sur le d\u00e9veloppement de l\u2019intelligence du v\u00e9hicule s\u2019orientent notamment vers la question de la perception de l\u2019environnement \u2013 les infrastructures, les autres v\u00e9hicules, les pi\u00e9tons ou tout objet pouvant \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme un obstacle pour la voiture. Radars, capteurs, cam\u00e9ras, mais aussi m\u00e9t\u00e9orologie, zones de travaux et autres \u00e9v\u00e9nements extraordinaires : la machine doit pouvoir reconna\u00eetre l\u2019ensemble des \u00e9l\u00e9ments ext\u00e9rieurs et \u00e9valuer leur incidence \u00e9ventuelle sur sa trajectoire pour adapter en temps r\u00e9el sa conduite. Expleo travaille actuellement sur ce sujet, \u00e0 travers le d\u00e9veloppement d\u2019une solution de stationnement autonome baptis\u00e9e AVP (Automated Vallet Parking). Gr\u00e2ce \u00e0 une application connectant la voiture, l\u2019infrastructure et son conducteur, cette solution permet au v\u00e9hicule d\u2019entrer, de sortir et de se garer seul dans un parking souterrain. Cette innovation interne s\u2019appuie sur des technologies de traitement d\u2019image bas\u00e9es sur du Deep learning et deux algorithmes de type Yolo et de segmentation s\u00e9mantique. Leur association permet au v\u00e9hicule de reconna\u00eetre son environnement, d\u00e9tecter les obstacles et adopter le comportement ad\u00e9quat en mode autonome.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Pr\u00e9venir ou corriger les dysfonctionnements<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Lors de la phase d\u2019essais, la multiplicit\u00e9 des donn\u00e9es disponibles donne acc\u00e8s \u00e0 des informations pr\u00e9cieuses pour le traitement des anomalies. Encore faut-il pouvoir les extraire. En d\u00e9tectant les dysfonctionnements \u00e0 partir d\u2019un volume important de data, les algorithmes permettent aux ing\u00e9nieurs de se concentrer sur l\u2019interpr\u00e9tation et la r\u00e9solution plut\u00f4t que sur la recherche de l\u2019information source. Lors des essais de roulage, les m\u00e9thodes dites de clustering ou classification peuvent ainsi \u00eatre utilis\u00e9es pour analyser et qualifier les r\u00e9actions du v\u00e9hicule. A partir des donn\u00e9es recueillies par les capteurs de la voiture, il devient possible, par exemple, d\u2019identifier les sc\u00e9narios de freinage intempestifs, conna\u00eetre leurs causes et in fine, les corriger. Sans les algorithmes, l\u2019exploitation de ces donn\u00e9es serait bien plus complexe. L\u2019IA, on le voit, ne supprime donc pas l\u2019homme. Elle le recentre, au contraire, sur son expertise.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Capitaliser sur la connaissance client<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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S\u2019il est un domaine o\u00f9 les effets du Big data sont bien connus, c\u2019est celui de la connaissance du client final. Les applications d\u2019analyse de donn\u00e9es des consommateurs sont parmi les plus matures et permettent aux marques d\u2019identifier leurs cibles et les attentes de celles-ci. Cette approche r\u00e9pond \u00e0 une demande croissante de personnalisation des produits et des services. Dans l\u2019industrie automobile, la connaissance client peut \u00eatre exploit\u00e9e pour l\u2019am\u00e9lioration de la fiabilit\u00e9 des pi\u00e8ces. Gr\u00e2ce au Text Mining, on est en capacit\u00e9, par exemple, d\u2019analyser les donn\u00e9es contenues sous forme de texte libre dans les commentaires clients (sites marchands, forums\u2026). En cas d\u2019informations sur des anomalies r\u00e9currentes, le design de certaines pi\u00e8ces peut \u00eatre r\u00e9orient\u00e9, permettant ainsi d\u2019\u00e9viter les campagnes de rappel.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Et demain ?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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L\u2019un des grands enjeux sera la validation des d\u00e9cisions \u00e0 caract\u00e8re s\u00e9curitaire prises par un v\u00e9hicule autonome. Actuellement, la mise en service de tout v\u00e9hicule est conditionn\u00e9e par la d\u00e9monstration de sa s\u00e9curit\u00e9, au regard de standards pr\u00e9d\u00e9finis. Dans le cas de la voiture autonome, la s\u00e9curit\u00e9 sera assur\u00e9e par une IA. Or si \u00e0 ce jour les r\u00e9seaux de neurones artificiels montrent des r\u00e9sultats int\u00e9ressants \u2013 sont capables, par exemple, de la r\u00e9action ad\u00e9quate dans une situation de freinage d\u2019urgence \u2013, ces r\u00e9sultats ne peuvent \u00eatre d\u00e9montr\u00e9s et donc garantis. Faudra-t-il en cons\u00e9quence faire \u00e9voluer les standards de d\u00e9monstration de s\u00e9curit\u00e9 actuels ? La question est pos\u00e9e.
David RENAUD, Head of Data Science chez Expleo<\/em><\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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IA et design m\u00e9canique : une symbiose en d\u00e9veloppement<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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L\u2019Intelligence Artificielle, en d\u00e9pit de ses tr\u00e8s nombreux succ\u00e8s r\u00e9cents dans ses usages traditionnels \u2013 traitement d\u2019image, de la parole et de texte naturel \u2013 n\u2019a pas encore pleinement investi le champ du Design M\u00e9canique et plus g\u00e9n\u00e9ralement de la Simulation Num\u00e9rique. Les raisons sont \u00e0 la fois li\u00e9es \u00e0 leurs outils\u2013 donn\u00e9es vs. \u00e9quations physiques \u2013 et aux savoir-faire difficilement math\u00e9matisable du designer et de l\u2019ing\u00e9nieur m\u00e9canicien. Il existe n\u00e9anmoins de nombreuses applications de l\u2019IA et notamment du Machine Learning \u00e0 la conception m\u00e9canique ; par exemple, pour construire une approximation peu co\u00fbteuse et rapide des calculs \u00e0 r\u00e9aliser dans le process de design. Des techniques de d\u00e9tection d\u2019anomalies bas\u00e9es sur du Machine Learning sont d\u00e9sormais utilis\u00e9es pour d\u00e9celer des endommagements ou contr\u00f4ler les structures. L\u2019optimisation globale coupl\u00e9e \u00e0 du Machine Learning permet de concevoir de meilleures structures plus rapidement que l\u2019approche essai-erreur traditionnelle, en explorant un plus large espace de design. Au-del\u00e0 de ces applications connues, l\u2019IA va lib\u00e9rer le potentiel cr\u00e9atif de l\u2019ing\u00e9nieur m\u00e9canicien en assistant et en facilitant certaines t\u00e2ches co\u00fbteuses en temps, telles que la construction ou reconstruction de mod\u00e8les de CAO param\u00e9trique. Les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs g\u00e9n\u00e9reront automatiquement des design 3D de plus en plus r\u00e9alistes et performants. Enfin, gr\u00e2ce aux capacit\u00e9s de stockage et de traitement distribu\u00e9 de donn\u00e9es volumineuses, il sera possible de lier entre eux les nombreux calculs n\u00e9cessaires au design d\u2019une pi\u00e8ce. De belles perspectives donc !
Dimitri BETTEBGHOR, Data Scientist chez Expleo<\/em><\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Un Chatbot industriel<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fort de son expertise en data science, Expleo a d\u00e9velopp\u00e9 un chatbot industriel qui pourrait demain \u00eatre utilis\u00e9 sur les lignes de production automobile pour assister les op\u00e9rateurs. Cette innovation, gr\u00e2ce \u00e0 des technologies de Deep Learning et de Machine Learning, sera notamment en mesure de comprendre et de r\u00e9pondre \u00e0 des questions humaines naturelles et non standardis\u00e9es.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ne nous trompons pas : nous sommes au d\u00e9but, seulement, de l\u2019exploration des pleines potentialit\u00e9s de l\u2019IA dans l\u2019industrie.<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":1253,"parent":0,"template":"","meta":{"_oasis_is_in_workflow":0,"_oasis_original":0,"_oasis_task_priority":"","footnotes":""},"topic":[137,124],"insights-single-templates":[492],"industry-taxonomy":[24],"content-type":[21],"country":[116],"service":[52,188],"class_list":["post-1254","insights","type-insights","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","topic-artificial-intelligence-and-robotics","topic-quality-assurance-and-software-development","insights-single-templates-old-template","industry-taxonomy-automobile","content-type-blog","country-global","service-big-data-analyse-de-donnees-ia-et-algorithmes-avances","service-transformation-digitale"],"yoast_head":"\nExpleo | L\u2019IA au service de la transformation automobile<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ne nous trompons pas : nous sommes au d\u00e9but, seulement, de l\u2019exploration des pleines potentialit\u00e9s de l\u2019IA dans l\u2019industrie. 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