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Düsseldorf, Vienne Si BMW parvient à ses fins, des temps révolutionnaires se lèveront dans le développement de logiciels. « Faites partie du ‘moment iPhone de l’intelligence artificielle’ en tant que notre magicien qui rend les choses possibles avec l’IA générative. » Avec ces mots, le constructeur automobile recherche une offre d’emploi pour un chef de projet pour le domaine, qui n’existait même pas. il y a quelques mois.
Les nouveaux modèles de langage d’IA, qui ont gagné en notoriété plus tôt cette année avec l’émergence du bot ChatGPT basé sur l’IA, pourraient ouvrir de nouvelles opportunités de développement de logiciels pour l’industrie automobile. Selon une étude du cabinet de conseil en gestion Boston Consulting Group, les constructeurs automobiles pourraient utiliser l’IA générative pour accélérer leur propre développement de logiciels jusqu’à 55 % et en même temps réduire leurs coûts jusqu’à 95 %.
Ce sont des perspectives fantastiques pour les constructeurs automobiles tels que BMW, Mercedes et Volkswagen. Car jusqu’à présent, malgré des milliards investis dans le développement de logiciels, ils ont pris du retard par rapport à des concurrents tels que Tesla ou les nouvelles marques chinoises de voitures électriques. Ils dépendent d’entreprises technologiques comme Google et de fournisseurs comme Bosch, Continental et ZF. L’engagement logiciel des constructeurs automobiles allemands se caractérise principalement par des problèmes et des retards.
« Nous sommes convaincus que l’IA générative peut apporter une contribution à valeur ajoutée à l’augmentation de la productivité et du rythme de développement », déclare BMW. Le constructeur automobile utilise déjà des modèles de langage IA pour son manuel d’utilisation numérique, le « Car Expert ».
« Il trouve les bons endroits et cherche la réponse, la résume intelligemment et la rend facilement accessible dans des dialogues de type humain », explique BMW. Le groupe Dax expérimente également l’IA génératrice d’images. Cela pourrait soutenir les processus de conception et les processus de développement de véhicules.
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Les départements de développement de l’unité logicielle Cariad de Volkswagen recherchent également des moyens d’intégrer l’IA générative dans le développement de logiciels et l’automatisation des processus, explique David Ilgener de Cariad. Le responsable dirige le domaine de l’unité logicielle de Volkswagen qui s’occupe de l’introduction de nouveaux outils pour le développement de logiciels. « Par exemple, nous avons constaté que ces modèles de langage peuvent également programmer étonnamment bien dans l’environnement automobile, bien qu’ils ne soient pas explicitement formés pour cela », explique Ilgener.
La principale motivation de VW est probablement d’accélérer le développement de logiciels. Dans un passé récent, Wolfsburg y avait d’énormes problèmes. Des lancements de modèles importants ont dû être reportés car le logiciel n’était pas terminé ou était défectueux.
Le manque notoire de codeurs talentueux en est une des raisons. Toute l’industrie automobile allemande souffre de cette pénurie de personnel depuis des années.
Plus de code avec le même nombre de développeurs grâce à l’IA
Cet aspirateur de travailleurs qualifiés pourrait éliminer au moins partiellement l’IA générative, selon l’étude du BCG. « Avec l’IA générative, le code n’est pas seulement développé en deux fois moins de temps. De plus, plus de code peut être généré avec le même nombre de collaborateurs », écrivent les auteurs. Selon une analyse, 90 % des développeurs se sentiraient plus productifs grâce à l’utilisation de modèles de langage, et 96 % ont remarqué une accélération significative des tâches répétitives.
Du point de vue du BCG, l’IA générative pourrait, par exemple, prendre en charge les tests et la validation des logiciels développés, un domaine important pour les fournisseurs. Après tout, les millions et les millions de lignes de code logiciel pour les constructeurs automobiles sont encore en cours de développement par les fournisseurs. L’équipementier automobile Continental a annoncé qu’il pouvait déjà utiliser l’IA générative pour améliorer le processus jusqu’à l’achèvement du produit.
Un employé teste des trajets avec le Hamburg Truck Pilot.
(Photo : Thiès Raetzke)
L’automatisation des processus complexes joue également un rôle important. Un domaine serait le soi-disant étiquetage des données brutes. Cela est nécessaire dans le développement de la conduite automatisée. Des objets tels que des voitures, des rues ou des piétons ont été tracés et classés dans les images de la caméra dans un processus largement manuel. Une IA est formée avec ces données étiquetées. Selon le BCG, une IA générative génératrice d’images pourrait automatiser ce processus avec une précision jusqu’à 25 % supérieure.
Cependant, l’industrie est encore dans un processus de découverte, également parce que la technologie souffre d’insuffisances. Les modèles de langage ont encore tendance à « halluciner ». Les modèles fonctionneraient de manière plausible et linguistiquement habile, mais pas toujours correctement, explique BMW. Chez Cariad, les applications possibles sont classées afin que les développeurs puissent estimer à l’avance quels produits logiciels sont adaptés à l’utilisation de l’IA générative.
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Elmar Pritsch, associé du cabinet de conseil Deloitte et y travaillant sur le thème des logiciels automobiles, considère l’utilisation des nouveaux modèles de langage comme un début. « L’IA générative ne changera pas immédiatement la donne dans le développement de logiciels dans l’industrie automobile », déclare Pritsch. Les constructeurs automobiles devraient d’abord créer les conditions nécessaires, y compris des architectures logicielles et matérielles standardisées. « Le code généré par l’IA peut alors agir sur cela et être utilisé beaucoup plus efficacement. »
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Pratiquement personne dans l’industrie ne s’attend à ce que la majorité des logiciels de l’industrie automobile soient développés automatiquement à l’aide des modèles à l’avenir. « Nous supposons que les outils seront un outil important pour nos développeurs et, par exemple, les libérerons des tâches de programmation répétitives ou participerons en tant que co-développeurs », explique Ilgener de Cariad.
Selon Pritsch, il faudra encore un certain temps avant que l’IA générative ne soit largement utilisée dans l’industrie automobile. Contrairement aux articles électroniques tels que les smartphones, il existe également des exigences de sécurité plus élevées, car une panne peut entraîner des accidents de la circulation avec des blessures.
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Première publication : 11/06/2023, 13h36