Sujet pleinement d’actualité, l’intelligence artificielle se fait progressivement une place dans notre quotidien. En dépit de certains doutes et controverses, cette technologie s’intègre dans de multiples usages et présente des atouts certains. Le monde de l’aftermarket automobile l’a bien compris alors que toutes les strates de la profession s’y intéressent voir en profitent déjà. Tour d’horizon.
En deux mots comme en deux lettres, l’intelligence artificielle (IA) est partout et tout le temps ! Dans un monde toujours plus digitalisé et connecté, cette technologie a réussi à se faire une place dans notre société à la vitesse de l’éclair. De la théorie à la pratique, des ambitions aux concrétisations, tout un écosystème s’est mis en place depuis une quinzaine d’années pour structurer un sujet désormais au milieu du gué. Car l’IA porte en elle plusieurs paradoxes : omniprésente dans les conversations, capable d’apporter de la valeur ajoutée à de multiples usages et gage d’avancées majeurs pour le futur, elle n’en reste pas moins pourtant difficile à assimiler, s’intègre souvent de façon insidieuse et peine encore à démontrer tout son potentiel. Pour le meilleur comme pour le pire, l’IA véhicule ainsi des doutes et des craintes. Problèmes de confidentialité des données, risques liés à la cybersécurité, suppressions d’emplois… Le sentiment d’angoisse généré par les outils intelligents est tel que le terme d' »IA-anxiété » a même vu le jour. En s’intéressant à cette technologie, il convient peut-être de commencer par le plus évident. De quoi parle-t-on réellement ? Si l’homme, avec un grand H, a commencé à s’intéresser aux machines capables d’imiter ses actions ou son raisonnement depuis des siècles, le terme « intelligence artificielle » est à mettre au crédit de John McCarthy. C’est ce mathématicien et informaticien américain qui lui donna naissance en 1955.
Des milliards investis
Au fil du temps et des développements, la notion a évolué et s’est aussi largement enrichit allant du machine learning à la science des données en passant par le deep learning (basé sur des algorithmes conçus pour fonctionner comme le cerveau humain) et l’analyse prédictive. Désormais, les définitions varient d’un continent à l’autre mais s’accordent sur les grandes lignes. L’intelligence artificielle est un outil ou une technologie utilisés par une machine capable de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité. Techniquement parlant, il s’agit là d’un ensemble d’algorithmes conférant à cette même machine des capacités d’analyse et de décision lui permettant de s’adapter intelligemment aux situations en faisant des prédictions à partir de données déjà acquises. L’IA peut ainsi permettre d’automatiser des tâches complexes, répétitives ou sans valeur ajoutée, de résoudre des problèmes technologiques ou encore d’anticiper des soucis à venir. Mais son potentiel réel ne peut être résumé en une phrase tant il s’avère immense. A tel point que plusieurs pays ont misé des centaines de milliards pour devenir des acteurs de pointe du sujet. Entre 2013 et 2022, le Royaume-Uni a investi l’équivalent de 18,2 milliards de dollars dans l’IA contre 95,1 milliards pour la Chine. Deux pays bien installés sur le podium mais encore très loin des numéros un, les Etats-Unis, qui ont engagé sur cette même période environ 250 milliards de dollars pour asseoir un leadership mondial amené à perdurer. Au lendemain de son investiture, Donald Trump frappait un grand coup en dévoilant Stargate, un projet pharaonique de 500 milliards de dollars sur quatre ans. D’autres entendent rattraper leur retard. En février, le président français Emmanuel Macron a partagé lors d’un grand sommet à Paris ses ambitions « d’accélérer » sur cette thématique avec un budget de 109 milliards à la clé. Il a parallèlement annoncé que 35 sites « prêts à l’emploi » avaient été identifiés pour accueillir des data centers, ces gigantesques bâtiments conçus notamment pour permettre l’entraînement des modèles d’IA. Au Maghreb, le Maroc s’est positionné sur cette problématique ces dernières années. Le centre marocain d’intelligence artificielle, baptisé IA Movement, a vu le jour en 2021 dans la banlieue de Rabat. Cet outil de pointe, associé à un écosystème de startups en constante croissance et un soutien étatique avéré, place le Royaume Chérifien dans le wagon de tête des pays africains de l’intelligence artificielle. Invité à Paris, le ministre en charge de la transition numérique et scientifique renommée, Amal El Fallah Seghrouchni, a déclaré que « l’intelligence artificielle n’est plus un luxe. Il ne faut pas en avoir peur. Il faut que tout le monde s’y mette aujourd’hui ». En Tunisie, un programme ambitieux alliant transition numérique et développement de l’intelligence artificielle a été présenté fin 2024. Il aspire à accélérer la modernisation du pays notamment en intégrant de l’IA dans des secteurs clés tels que la santé, l’éducation, l’environnement et les transports. Cette stratégie prévoit également le développement de centres de recherche en IA et d’incubateurs, pour accompagner les startups locales et former des compétences spécialisées. Plus globalement, le cabinet McKinsey notait récemment dans son rapport « The State of AI » que ces investissements dans l’IA s’étendent à tous les secteurs, passant de l’industrie manufacturière aux services. Son adoption croissante, 2,5 fois plus élevée en 2022 qu’en 2017, se retrouve dans d’autres chiffres. Si en 2017, 40 % des personnes sondées par McKinsey appartenant à des organisations utilisant l’IA avaient déclaré que plus de 5 % de leurs budgets numériques étaient consacrés à cette technologie, la proportion est aujourd’hui de plus de 50 %, et 63 % s’attendent à ce que leur organisation augmente ses investissements en la matière au cours des trois prochaines années. Certains spécialistes affirment ainsi que, d’ici 2030, le monde comptera un demi-milliard d’utilisateurs de technologies liées à l’IA, ce qui contribuera à hauteur de 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale.
Ruissellement technologique
Ces investissements d’ampleur ont eu l’effet escompté en boostant l’innovation et en créant des conditions de marché incitant de grandes multinationales, de véritables locomotives de l’économie mondiale, à s’y lancer des deux pieds. Tous les Gafam (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) ont développé leurs propres solutions d’intelligence artificielle. Sur nos Smartphones, nos ordinateurs, nos assistants connectés (type Alexa), cette technologie nous accompagne au quotidien. Et à mesure que le marché grossit, la concurrence se développe et se renforce. Portés par cette dynamique, des petits sont devenus des grands et des moyens des géants. ChatGPT, Mistral AI, Copilot sont autant de noms devenus des références du genre et de l’économie dans son ensemble. Quelques-unes de ces mêmes solutions ont progressivement essaimé leurs atouts dans les systèmes embarqués des voitures. Stellantis et Mistral AI collaborent ainsi depuis près d’un an sur différents projets. Un exemple parmi d’autres d’une première étape vers tout autre chose. Car le monde de l’automobile a compris depuis bien longtemps tout le potentiel de ce sujet. Les constructeurs s’en sont emparés et Capgemini estimait en 2024 que, au niveau mondial, 10 % des entreprises du secteur avaient déployé l’IA à grande échelle. Renforcement de la sécurité (avec les ADAS) et de l’expérience de conduite (grâce aux solutions de conduite autonome ou semi-autonome selon les pays et les législations), interactions avec le véhicule (reconnaissance vocale permettant de donner des instructions), optimisation de la navigation (avec des systèmes capables d’avoir en temps réel avec l’intelligence artificielle des données sur le trafic ou sur les itinéraires à adopter )… L’apport de cette technologie révolutionne donc en profondeur la voiture.
Des capacités infinies
Mais si les utilisateurs y gagnent beaucoup, tous les « faiseurs », ceux impliqués dans la chaîne de valeur de l’industrie automobile, ont également énormément à tirer de l’IA. Car entre l’amont (R&D, logistique…) et l’aval (recyclage, revalorisation), celle-ci peut offrir des réponses pertinentes à l’univers de l’après-vente. « L’IA est partout dans l’industrie automobile, résumait en début d’année Rodolphe Gelin, expert leader en intelligence artificielle de Renault Group, dans les colonnes du journal français Les Echos. Elle est principalement derrière le rideau, c’est-à-dire tout ce que nous faisons avant que le client n’accède à sa voiture, quand elle est conçue, fabriquée, préparée, jusqu’au suivi de sa vente et même bien après ». Les outils sont désormais capables d’améliorer l’efficacité et la rentabilité des entreprises du secteur, en combinant analyse de données, automatisation et prise de décision basée sur des modèles prédictifs. Dans les ateliers, chez les réparateurs, les carrossiers, ou les pneumaticiens, comme dans les centres de distribution (points de vente, plateformes logistique…), l’intelligence artificielle peut devenir le nouvel allié du quotidien. C’est tout l’enjeu du dossier proposé dans ce numéro qui vise à faire un état des lieux, forcément non exhaustive tant les choses évoluent vite, et montrer des solutions concrètes. Parce que les concrétisations sont là et peuvent considérablement soutenir l’activité des professionnels.
Pour les réparateurs, un soutien au quotidien
Simplification de tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, optimisation des diagnostics, amélioration de la productivité et des conditions de travail… Dans les ateliers, les avantages de l’intelligence artificielle s’avèrent protéiformes. Si tout reste encore à écrire, de nombreuses solutions existent déjà.
Le monde de la réparation automobile va devoir changer son logiciel. Au propre comme au figuré ! Selon une constante bien établie, les professionnels de l’après-vente ont pris l’habitude de regarder d’un œil dubitatif ou circonspect les grands bouleversements technologiques. Considérant chaque changement comme un caillou potentiel dans sa chaussure, cet univers a toujours eu besoin de temps pour assimiler la nouveauté et comprendre ses bienfaits. L’intelligence artificielle n’échappera sans doute pas à cette logique. Mais alors qu’un renouvellement générationnel s’opère progressivement dans les garages, et plus généralement dans de nombreuses entreprises du monde de l’automobile, au Maghreb, les atouts de ce type de technologies disruptives font déjà sens dans l’esprit de nombreux professionnels. Plus connectée que ses ainés, la jeune génération comprend que les outils informatiques ne sont pas réservés aux cols blancs et à des tâches basiques. Que ce soit chez les constructeurs, dans des réseaux ou chez des indépendants, l’IA a beaucoup à apporter à chacun et va considérablement transformer le quotidien des garages. Paradoxalement, le sujet n’a rien d’une évidence pour une raison très simple : si déjà beaucoup de choses sont à écrire et à mettre en lumière, le potentiel de cette thématique est tel qu’au bout du compte on aura toujours l’impression d’être passé à côté d’éléments très importants.
L’enjeu du diagnostic
Il n’empêche que de nombreuses solutions existent déjà et contribuent à changer les ateliers. L’atout de l’intelligence artificielle le plus évident pour l’après-vente, le plus anciens aussi, tient au diagnostic. Une tâche courante, incontournable dans le processus de maintenance ou de réparation, et pourtant très fastidieuse, parfois longue, et quelque peu hasardeuses. Les outils de diagnostic développés avec l’IA, et nourris par une quantité massive de données, sont aujourd’hui en mesure d’identifier rapidement et précisément un problème. La solution IDC6 de Texa guide ainsi pas à pas le technicien. Sa fonctionnalité « AI Smart Diagnosis » l’oriente pendant toutes les phases de diagnostic, depuis la sélection automatique du véhicule jusqu’à la solution du dysfonctionnement. En support, le mode « Recherche AI » lui permet de mener des recherches préventives. Pour les professionnels, les avantages sont assez faciles à comprendre. Ce type de solution va non seulement accélérer le processus de réparation, et donc d’immobilisation du véhicule, mais aussi fiabiliser l’analyse et la réparation. Certains fabricants – comme Hella Gutmann, par exemple – vont encore plus loin. Considérant le diagnostic comme le point de départ, leurs dernières machines vont non seulement trouver le problème mais aussi aider le réparateur à identifier les pièces ou le plan de réparation et, tout prochainement, les barèmes horaires pour telle ou telle opération.
Un vrai plus pour la gestion
Tout cela renvoie directement à l’apport de l’IA dans la gestion des garages. Optimisée par les outils de diagnostic, celle-ci est surtout renforcée par les solutions informatiques courantes, progressivement « upgradées » par des logiciels intelligents. Outre la problématique des barèmes, forcément cruciale pour la rentabilité de l’entreprise, un réparateur peut désormais optimiser ses stocks de pièces avec des modèles prédictifs. L’IA est notamment capable d’analyser en profondeur les entrées atelier, le parc roulant local ou encore les pics d’activité. En anticipant mieux son activité, le réparateur va ainsi optimiser toutes ses charges variables mais aussi s’offrir plus de flexibilité pour répondre aux urgences et aux imprévus. Il pourra en outre se concentrer davantage sur la partie commerciale avec des solutions lui permettant de relancer ses clients en amont de la révision de leur voiture, par exemple, une manière de se montrer proactif et à l’écoute. Toute cette partie de l’IA a d’ailleurs déjà été très largement explorée par les constructeurs. Avec l’analyse des données des utilisateurs, leurs services après-vente se personnalisent. En étudiant les habitudes de conduite et l’utilisation des véhicules, ils peuvent anticiper les besoins de maintenance. Pour obtenir rapidement une réponse sur son véhicule, le client d’un modèle Stellantis ou Renault utilise des assistants virtuels, bénéficie d’une offre de services personnalisés avec ses données comportementales comme conducteur.
Les réseaux constructeurs ont pris le lead
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. Toujours dans une logique d’optimisation de l’expérience, mais aussi de modernisation et de simplification de celle-ci, les solutions intelligentes permettent de gagner du temps lors de la prise en mains par le technicien du véhicule. Pour le client, plus besoin d’attendre que le tour soit fait. Le professionnel s’en charge lui-même grâce à une tablette, note les éventuels problèmes, prend des photos et tout est « mouliné » par le logiciel et retraduit par l’IA pour donner à l’automobiliste un bilan et au besoin un devis automatisé. L’enjeu de l’automatisation s’avère d’ailleurs très important dans les réseaux constructeurs et de plus en plus dans ceux indépendants. Assistants virtuels ou chatbots deviennent progressivement la norme sur les sites internet. Certains diront, à juste titre, que cela casse ce qui fait le sel de ce métier – proximité, contact, échange… – mais ces outils ont le méritent de répondre aux attentes des clients en temps réel, d’anticiper les besoins de maintenance et, encore une fois, d’optimiser les coûts. A l’heure où les clients se montrent de moins en moins fidèles avec leur réparateur, il n’est pas dit que l’IA inverse fondamentalement la tendance. Mais elle aura pour grande vertu d’améliorer le service proposé tout en faisant passer les professionnels dans une nouvelle dimension technologique.
VE et IA, un duo prometteur
Avec des perspectives déjà très encourageantes. Reprenant cet exemple, le cabinet MotorK estime qu’un réparateur contactant en amont son client pour la révision de son véhicule réussit à convertir son appel dans 10 à 15 % des cas. Mais cette même démarche va aussi améliorer le panier moyen avec, dans ce cas de figure, une augmentation de 25 à 30 % des services après-vente et des ventes d’accessoires. De quoi donner un ordre d’idée de la puissance des solutions connectées et intelligentes. Cette puissance sera d’ailleurs décuplée à moyen-long terme. Car le développement des véhicules électriques, segment qui demeure certes encore une niche au Maghreb, va de pair avec cette problématique. Là où leur recours demeure assez aléatoire sur les modèles thermiques, exceptés sur les plus premium du marché, les technologies de mises à jour OTA (over-the-air) et de diagnostics à distance sont quasi systématiquement intégrées dans le VE. Cela représente nécessairement un défi pour l’après-vente mais surtout une opportunité. Et derrière ces solutions se trouvent de vastes plateformes informatiques alimentées par l’IA qui peuvent permettre aux réparateurs de surveiller, ou plus concrètement étant considéré qu’ils ont bien d’autres choses à faire d’être alertés, en temps réel d’un problème à venir ou en cours. De quoi agir de manière proactive, de réduire les pannes imprévues et, in fine, d’améliorer la satisfaction des clients. Sans devenir une sorte de laboratoire informatique, le garage de demain va donc profondément muter en s’appuyant sur toutes ces technologies. Cela demandera du temps et nécessite à date un certain effort de projection mais la réalité est là et bien là : l’IA deviendra bientôt le nouvel allié de la réparation.
Dans les carrosseries, des atouts et des promesses
Demandant une très fine maîtrise de tous les indicateurs de performance, le monde de la carrosserie d’appuie de plus en plus sur l’intelligence artificielle pour simplifier le chiffrage des sinistres. Si la technologie demeure imparfaite, elle présente un potentiel certain et contribue aussi à la gestion globale des entreprises.
Encore plus que le monde de la réparation, celui de la carrosserie a beaucoup à gagner grâce à l’intelligence artificielle. Cette activité aussi spécifique que technique demeure sujette à de nombreuses variables. Dans la grande majorité des cas, les opérations y sont souvent contraintes, dues à un accident, un choc ou plus globalement un imprévu, et donc soumises à l’interprétation d’un expert et au compte-rendu d’une compagnie d’assurance. Autant de paramètres qui décuplent les zones d’ombre. Piloter une carrosserie s’avère ainsi bien plus complexe que piloter un garage. Les spécialistes du secteur s’accordent à dire que ce métier est souvent le plus rentable de l’après-vente, à condition toutefois de ne rien laisser au hasard. Si depuis plusieurs années, de nombreuses solutions de chiffrages ont essaimé le marché, les fabricants spécialisés ont récemment changé de calibre avec des technologies plus pointues, faisant désormais la part belle à l’IA. L’Allemand DAT ou le Français Lacour, pour ne citer qu’eux, proposent ainsi des outils simplifiant la gestion de dossiers de sinistre et aussi les échanges entre les trois parties prenantes (carrossier, expert, assureur). Le premier nommé commercialise depuis trois ans WeDAT, un outil de chiffrage simple et intuitif, mais aussi FastTrackAI, une solution faisant appel à l’intelligence artificielle pour réaliser, à l’aide d’un simple smartphone, des chiffrages automatiques fiables et précis.
Un chiffrage simplifié
Pour le professionnel, les atouts sont assez faciles à comprendre. Tout devient plus simple, tout est automatisé selon un process par étape qui va l’amener à identifier les dommages du véhicule, à entrer, si ce n’est pas déjà fait, ses coûts horaires, à trouver instantanément les pièces de remplacement et établir finalement en quelques clics un rapport détaillé. Un vrai plus rendu possible par l’immense base de données de l’éditeur, riche de 78 millions de références de pièces (carrosserie et mécanique) de 44 marques et 1 700 modèles de véhicules (VP, VUL, VI et deux roues). Les algorithmes font ensuite le reste. En utilisant les données historiques et chiffrées du marché en question, ces derniers vont pouvoir évaluer les coûts de réparation. Une estimation qui simplifie le travail des experts comme des assureurs. Aussi précieuse soit-elle, cette technologie présente toutefois quelques défauts. En ne prenant pas toujours en compte les effets de l’inflation, et donc en omettant d’intégrer dans leurs calculs tous les coûts en hausse auxquels font face les carrossiers, ces solutions de chiffrage basées sur l’IA sous-évalue souvent le coût réel des réparations.
Une gestion optimisée
C’est ce qu’ont constaté de nombreux professionnels dans plusieurs marchés d’Europe de l’Ouest par exemple. Dès lors, soit le carrossier réajuste la facture estimée par l’IA, obligeant le client à payer la différence, étant considéré que les compagnies d’assurance se basent uniquement sur l’évaluation de la technologie, soit il reste sur cette estimation mais perd ainsi en rentabilité. C’est assurément là un point noir de l’utilisation de l’IA dans l’après-vente mais aussi une piste d’amélioration pour l’avenir. D’autant qu’au-delà du chiffrage, l’intelligence artificielle a d’autres vertus pour les carrossiers. Ces derniers s’en servent ainsi dans le pilotage « courant » de leurs affaires. Les solutions de DAT, interfaçables avec des DMS, se déclinent par exemple sous la forme de tableaux de bord et de synthèses qui permettent de comptabiliser le nombre de dossiers de chiffrage en cours, de connaitre le statut de chaque dossier ou encore de créer des alertes automatiques sur ceux à traiter en priorité. Un plus indéniable pour des chefs d’entreprise qui croulent souvent sous les demandes et dont la productivité est ainsi largement améliorée par le biais de l’IA. Une technologie imparfaite, on l’aura compris, mais très prometteuse pour les carrossiers.
Logistique : mieux anticiper et mieux gérer
Si l’idée d’avoir toujours le bon produit, au bon endroit et au bon moment à valeur de mantra dans la distribution automobile, le sujet se heurte à de nombreux aléas et demande un vrai savoir-faire. Grâce à l’IA, la logistique va être en mesure de minimiser les zones d’ombre et surtout, clé de voute du succès, de tout anticiper.
Du producteur à l’utilisateur, l’automobile demeure un vaste monde où la pièce passe de mains en mains et de lieux en lieux. Un parcours semé d’embuches où les meilleures des prévisions « humaines » font face aux multiples aléas, de fabrication, de transport ou de douane, par exemple. Chez les distributeurs ou dans les garages, le « non » n’est pas admis et le « oui » est acquis. Une philosophie qui implique d’avoir toujours le bon produit, au bon endroit et au bon moment. Plus facile à dire qu’à faire. D’un point de vue conjoncturel, cet univers a connu un sérieux dérèglement en 2020 avec la crise du Covid-19. Chez les équipementiers, de nombreuses usines ont fermé, parfois partiellement, parfois complètement, et le redémarrage s’est souvent avéré laborieux. Cinq années plus tard, tous les observateurs s’accordent à dire que, parmi les équipementiers, ceux qui étaient déjà bon le sont redevenu, mais ceux qui l’étaient moins sont devenus encore moins. Entre dérèglements industriels et crise économique synonyme de moyens plus limités et de donc de choix à opérer, ces groupes font souffler le chaud et le froid sur leurs clients. Pour les groupements et les centrales d’achat, cette problématique a conduit à des réajustements qui ne sont pas sans conséquences. La fiabilité des partenaires s’étant réduite, ces organisations ont dû revoir leurs référencements. Impossible désormais de ne passer que par un seul fournisseur pour telle ou telle famille de pièces sachant que celui-ci pourra faire défaut. En outre, la gestion des flux devenant plus complexe, les commandes se sont massifiées. Alors qu’elles permettaient auparavant d’assurer deux à trois mois de besoin, ces commandes portent à présent sur six, parfois huit voir même douze mois de stock. Un choix lourd de sens qui implique premièrement d’avoir de la trésorerie et deuxièmement de la place dans les entrepôts.
Des stocks optimisés
Dans tout cela, les plateformes de l’après-vente automobile peuvent et pourront encore plus dans un futur proche compter sur l’intelligence artificielle. Si ce secteur est encore très loin des avancées déjà en place dans l’univers du e-commerce, de la grande distribution ou des produits pharmaceutiques, la modernisation des sites est en bonne voie. Dans cette problématique, l’un des premiers sujets concerne la gestion des stocks. Prévoir, c’est en avoir. Dans cette quête, l’IA en croisant un nombre incalculable de données va pouvoir aller beaucoup plus loin que le plus futé des gestionnaires. Dans des grands groupes comme PHE (Autodistribution, Doyen Auto…), LKQ ou GPC (Alliance Automotive), des systèmes analysent désormais constamment les flux entrants et sortants mais aussi ceux périphériques pour apporter des préconisations toujours optimales. Autodistribution, par exemple, s’appuie notamment sur sa plateforme d’e-commerce Autossimo pour connaitre les requêtes réalisées par ses utilisateurs, celles qui vont aboutir à une commande, mais aussi celles qui n’aboutissent pas ou encore celles qui rebondissent sur un autre produit. Et de faire tout ceci en géolocalisant l’internaute. Multiplié par des centaines de milliers d’autres, ce type d’analyse permet ainsi de savoir sur un territoire donné qu’elles sont les besoins réels des automobilistes et de savoir si les pièces stockées dans l’entrepôt le plus proche sont les bonnes. Au besoin, un ajustement va donc s’opérer. En parallèle, et de façon plus conventionnelle, l’IA permet aussi de connaitre en détail le parc roulant sur une ville, une région ou un pays. Type de véhicule, motorisation ou âge constituent une somme d’éléments complémentaires permettant d’affiner toujours plus les stocks.
Une gestion simplifiée
Un autre sujet d’importance porte sur le fonctionnement même des plateformes. Savoir qu’on a la pièce est une chose, savoir où elle se trouve dans des espaces pouvant faire des dizaines de milliers de mètres carrées en est une autre. L’IA va ainsi faciliter la vie des gestionnaires d’entrepôt. Dans de plus en plus de sites, l’affectation des pièces est désormais automatisée. Le système sait où se trouve une place de libre, où une pièce pourra être stockée en fonction de sa taille, de son poids et de sa rotation, et il saura aussi guider le préparateur qui n’a qu’à suivre les indications données par son pad ou sa tablette. Tout cela améliore grandement le quotidien des collaborateurs, mais aussi la productivité globale ainsi que la qualité des commandes qui sont prêtes plus rapidement, avec un risque d’erreur nettement moindre, une alerte se déclenchant en cas de mauvaise pièce. Toujours sur le plan de la gestion, l’IA va aussi pouvoir faciliter le travail périodique des inventaires. En revanche, du moins à date, les solutions proposées ne permettent pas d’automatiser les flux dans leur ensemble. Si des zones mécanisées et totalement autonomes existent bien entendu dans certains sites, le monde de l’après-vente n’a pas encore réussi à déshumaniser les phases de mises en rayon et de préparation. Contrairement à ce qui se fait justement dans la grande distribution ou dans le milieu pharmaceutique, l’hétérogénéité des références générées par l’aftermarket rend caduque ce travail. Certaines organisations s’y sont pourtant essayées mais sans résultats probants à date. La seule tâche notable pouvant être exécutée concerne la gestion des palettes, qui peuvent être déplacées grâce à des robots. Mais leur coût est immense et cela refroidit grandement les décisionnaires. Une solution, en forme de compromis, est étudiée dans certains groupes. Elle consiste à automatiser un type bien précis de pièces homogènes pour créer dans des plateformes une zones totalement autonomes où les robots seraient en mesure de les gérer de leur entrée à leur sortie. Cela fonctionne d’ailleurs dans un secteur similaire puisque, dans le pneumatique, des cobots (petits robots collaboratifs) sont utilisés pour amener une enveloppe, ou tout autre produit, d’un point A à un point B, dans des usines comme dans des centres logistiques, et soulager les opérateurs dans une tâche peu valorisante mais à la longue très impactante pour la santé.
Une livraison fiabilisée
Troisième point majeur, l’intelligence artificielle va jouer un grand rôle sur la partie aval de la logistique. Une fois sur le quai de départ, bien packagée et prête à partir, la pièce n’est pourtant pas encore arrivée au garage. La question de la livraison demeure au moins aussi problématique que celle des commandes passées chez les équipementiers. Avec deux impératifs : savoir où se trouve la pièce et quand elle sera livrée. Si le secteur n’a pas encore poussé le curseur jusqu’à géolocaliser chaque produit – ce qui pourrait tout à fait se faire, des solutions de NFC comme celles déployées dans les vêtements de grandes enseignes, le permettant aisément – il a en revanche pris le pli de le faire pour ses véhicules. Lorsque la livraison est assurée en propre, les principales organisations du marché ont équipé leurs camionnettes en conséquence. Ainsi, un garagiste peut désormais savoir précisément où se trouve sa commande et à quelle heure elle va être distribuée. En support de ce type de solution, l’IA permet en outre d’optimiser les tournées. Déjà en jouant le taux de remplissage, pour éviter que des véhicules partent à moitié vide. Ensuite en combattant le trafic routier. Dans les grandes agglomérations, les embouteillages demeurent un casse-tête. Être bloqué dedans constitue du temps perdu, du temps improductif, et un aléa ingérable pour le client. Dès lors, des solutions ont vu le jour pour permettre à un livreur d’avoir toujours l’itinéraire le plus rapide sous les yeux. Ce dernier n’a d’ailleurs rien à faire. Appairé au système de l’entrepôt, le GPS logistique intègre de lui-même les coordonnées des différentes adresses à livrer et, en les croisant avec les données de trafic en temps réel, est capable d’établir le trajet le plus opportun, mais aussi de l’ajuster en fonction d’un éventuel imprévu (accident, travaux…). Le temps est de l’argent et cela n’a donc rien d’anodin. Grâce à ces technologies, la logistique réduit ainsi drastiquement la part d’aléatoire inhérente à son métier et renforce grandement le service proposé aux clients.
Le pneumatique y gagne en lisibilité
Souvent réduit à un objet rond et noir, le pneumatique a trouvé en l’intelligence artificielle un précieux. Parallèlement aux développements industriels menés par les manufacturiers, cette technologie va aussi jouer un grand rôle dans les garages spécialisés et auprès des clients en simplifiant notamment la compréhension du produit.
Dans tout l’écosystème de l’automobile, l’activité pneumatique est la seule à couvrir l’ensemble de la chaîne de valeur. De la gestion des matières premières à la R&D en passant par la conception, la distribution, le remplacement puis la collecte, le recyclage et la valorisation, le monde de la gomme s’inscrit dans une vision à 360 degrés. Et de fait, en parlant d’intelligence artificielle, le sujet devient omniprésent. Pas une strate de la profession n’y échappe. Sur le plan industriel, des groupes de premier plan comme Pirelli et Michelin ont récemment annoncé des investissements de grande échelle pour accélérer leurs travaux dans l’IA. Le fabricant italien s’est associé à l’équipementier Bosch quand son homologue français a fait de même avec le spécialiste du freinage Brembo. Dans un cas comme dans l’autre, l’ambition ultime est de rendre les pneumatiques encore plus intelligents. Michelin et Brembo travaillent ainsi conjointement sur une technologie reposant sur un échange continu de données entre les différents éléments, soit le système de freinage Sensify de Brembo, piloté de manière indépendante sur chaque roue avec l’IA, et des capteurs, qui communiquent avec les systèmes connectés de Michelin. De quoi améliorer sensiblement la sécurité des véhicules.
Connaitre le pédigré du pneu grâce à l’IA
A l’opposé du spectre, des recherches sont également menées pour connecter le pneumatique, le rendre identifiable tout au long de son cycle de vie, et plus particulièrement à la fin. Car aujourd’hui, l’un des freins à la valorisation des enveloppes porte sur le manque d’informations liées à leur historique. Grâce aux puces connectées RFID intégrées dans les pneus et grâce à l’intelligence artificielle, l’idée est donc de créer une fiche d’identité numérique pour chaque produit, enrichie tout au long de sa vie par chaque réparateur qui va indiquer s’il a été endommagé, réparé, si oui où et quand, avec quelles solutions et quels process, etc. En créant un écosystème commun, ce qui est en cours en Europe, et en normalisant les données, tous les professionnels impliqués de près ou de loin sur ce sujet pourront ainsi connaitre l’ensemble du pédigré d’un pneumatique. En bout de chaîne, cela facilitera grandement son tri et sa valorisation. Mais le plus concret, le plus identifiable, sur cette activité est ailleurs. Au-delà des recherches industrielles, des solutions pratico-pratiques se développent progressivement sur le marché. Considérant que pour beaucoup d’utilisateurs, le pneu demeure un objet rond, noir, malodorant, peu intéressant voir parfois carrément incompréhensibles, des startups se sont mises en tête de créer des technologies simplifiant tout cela.
Une photo et le tour est joué
CaRool et Apimove ont ainsi créée des applications mobiles permettant à un automobiliste d’identifier ses enveloppes en prenant une simple photo. La base de données de ces applications, comprenant chacun des centaines de milliers de références, permet instantanément de reconnaitre le pneu en question grâce à une analyse automatisée du flanc pris en photo. L’utilisateur n’a ainsi plus à se plier en quatre pour regarder des chiffres et des lettres qu’il ne comprend pas forcément. Adoptées par plusieurs enseignes, ces solutions s’avèrent vertueuse pour les affaires. Car une fois le pneumatique identifié, le réseau peut directement proposer à son client une sélection de nouvelles enveloppes, l’orienter vers le garage le plus proche tout en veillant parallèlement à la disponibilité de la référence en stock, et proposer un rendez-vous. Tout ça grâce à une photo et trois clics. Certains diront que tout ceci tient du bon sens mais encore fallait-il y penser. L’apport de l’IA est indéniable pour le commerce du pneumatique et cette industrie dans son ensemble alors que les perspectives sont, là encore, immenses.
