Industrie automobile : chez Alpine, l’aérodynamisme est testé grâce à l’IA

Ce matin-là, Rodolphe Gelin, « expert leader IA » de Renault Group , dispensait une formation de trois heures sur l’intelligence artificielle (IA) aux équipes d’Ampere, la nouvelle filiale du groupe consacrée aux voitures électriques. Reste que cette technologie et ses sous-catégories, tels le machine learning et le deep learning, font déjà partie du quotidien des salariés dans certaines activités.

C’est le cas dans la fabrication des véhicules des différentes marques, où des outils intégrant de l’intelligence artificielle assistent les collaborateurs dans les tâches de contrôle et de vérification. « Grâce à des caméras qui détectent les pièces éventuellement défectueuses, l’opérateur sait où il doit concentrer son attention », résume Rodolphe Gelin, insistant sur le fait que « l’IA est une assistance pour l’opérateur, elle n’a pas vocation à le remplacer ».

L’IA est une assistance pour l’opérateur, elle n’a pas vocation à le remplacer.

Rodolphe Gelin, expert leader IA chez Renault Group

D’autant que c’est l’humain qui est chargé de l’apprentissage des machines. « L’identification de l’usage se fait dans les usines : l’opérateur fait part de son besoin, puis partage son expertise avec le réseau de neurones », détaille l’expert, ajoutant que le projet est ensuite industrialisé au sein de l’entité Renault Digital.

L’objectif ? En faire une solution générique qui puisse être adoptée dans les 34 usines que le groupe compte dans le monde. Mais avant la production, l’IA s’invite aussi dans l’ingénierie, aux stades de la conception, de la modélisation et des opérations de simulation des véhicules. Et Rodolphe Gelin d’évoquer les crash-tests…

Tester l’assistance à la conduite virtuelle

« Historiquement, les crash-tests étaient très coûteux, puisque cela revient à sacrifier une voiture contre un mur », pointe-t-il. C’est la raison pour laquelle ces essais de choc ont d’abord été remplacés par des écrasements virtuels, modélisés via une simulation physique de la déformation des structures « très coûteuse, elle aussi, mais cette fois en temps de calcul », explique-t-il.

Le machine learning, lui, permet d’accélérer cette étape. « Grâce à des jumeaux numériques, basés sur l’intelligence artificielle, nous gagnons en agilité pour calculer le niveau de déformation mécanique et faire évoluer notre conception en vue d’optimiser la protection du conducteur », remarque-t-il.

Chez Alpine, ce sont les essais en soufflerie, visant à tester l’aérodynamisme des véhicules, qui ont cédé la place à des expérimentations virtuelles basées sur l’IA, « un domaine où Alpine est en avance de phase », dixit Rodolphe Gelin. Egalement source d’opportunités, l’IA générative permet, par exemple, de créer les images ou environnements nécessaires à d’autres types de tests.

« Pour valider le bon fonctionnement de l’assistance à la conduite, nous ne rencontrons pas toujours les conditions que nous cherchons dans la vraie vie, comme la neige ou le passage d’un cycliste sur la chaussée : en créant ces scénarios à la demande, l’IA nous permet de vérifier que le système détecte ces dangers », dit-il.

Evaluer les impacts d’une campagne publicitaire

Hors processus de conception et de fabrication, ces nouvelles technologies revêtent d’autres cas d’usage, par exemple pour l’optimisation des chargements dans la logistique. Ou encore pour l’évaluation des impacts d’une campagne publicitaire côté marketing. Sans oublier la facilitation de l’accès aux notices des véhicules.

Autant d’applications où la data fait office de pierre angulaire de toute la chaîne de valeur, d’où la nécessité d’une culture de la donnée en interne. « Toutes les usines du groupe ont effectué un travail de standardisation et de centralisation de la donnée : celle-ci est collectée et stockée de la même manière d’un site à l’autre », souligne-t-il.

Une démarche qui, selon lui, « relève moins de l’innovation que de la conduite du changement ». « Capter, soigner et ranger la data selon le même modèle relève d’une discipline industrielle et passe par des nouvelles procédures, mais cela demande surtout un investissement et un accompagnement de la part du management, pour convaincre, acculturer et former », conclut-il.