Poser les fondations de l'innovation automobile : sauver des vies, 35 milliards $ et la voie vers l'autonomie niveau 5

Si les véhicules autonomes dominent les gros titres, l'industrie automobile doit d'abord établir un écosystème robuste de voiture connectée. Les mises à jour logicielles et de données par voie hertzienne (OTA) sont la clé de voûte — une étude IHS Markit de 2015 projetait que l'OTA pourrait faire économiser aux constructeurs plus de 35 milliards de dollars dans le monde d'ici 2022. Au-delà de l'avantage financier, l'OTA permet la transmission en temps réel de données centrées sur le véhicule, améliorant la sécurité, la cybersécurité, le diagnostic, l'assurance et même l'intégration à la maison intelligente.

Chronologie vers l'autonomie complète de niveau 5

IoT Now : Où en sommes-nous du niveau 5 ?

Scott Frank : L'autonomie complète SAE niveau 4/5 ne sera pas grand public avant 2030 au minimum. Cependant, nous voyons déjà des essais publics et des déploiements soigneusement gérés dans certains contextes commerciaux depuis fin 2018. Les constructeurs augmenteront progressivement la production, avec un million de véhicules autonomes par an estimé pour 2026 — environ 1 % de la production mondiale de véhicules légers en 2016.

Gains de sécurité, d'efficacité et environnementaux

IoT Now : Quels bénéfices tangibles ce niveau d'autonomie apporte-t-il ?

SF : Les voitures autonomes promettent de réduire les accidents de la route de plus de 50 %, sauvant d'innombrables vies et biens. Leurs capteurs et l'accès aux données en temps réel permettent un routage optimisé, réduisant la consommation de carburant et les émissions jusqu'à 60 % par rapport aux véhicules conventionnels.

Le coût d'ignorer l'OTA

IoT Now : Quelles sont les répercussions financières de ne pas développer l'OTA ?

SF : Sans OTA, les constructeurs perdent des milliards d'économies potentielles. Les mises à jour logicielles manuelles sont intensives en main-d'œuvre — estimées à 50 $ par demi-heure de technicien. Sur des centaines de millions de véhicules, l'économie globale atteint 35 milliards $, selon le rapport IHS Markit 2015. L'adoption de l'OTA s'accélère déjà, avec une prévision de SBD Research qu'un tiers des nouveaux véhicules américains supporteront l'OTA d'ici 2025, et GM s'engageant à activer l'OTA sur toute sa gamme d'ici 2020.

La solution OTA d'Airbiquity

IoT Now : Que fait Airbiquity pour relever ces défis ?

SF : L'OTA représente une pièce à deux faces pour Airbiquity. Elle réduit les coûts de rappel, accélère les réponses en cybersécurité et débloque les améliorations post-vente. Elle alimente aussi la collecte de données et l'analytique, générant des gains d'efficacité opérationnelle et de nouveaux services centrés sur la conduite. OTAmatic™ d'Airbiquity simplifie l'OTA à grande échelle : il gère les mises à jour logicielles multi-ECU, fournit des outils back-end basés sur des politiques et assure une couverture de service mondiale. OTAmatic peut être déployé dans le cloud Choreo™ d'Airbiquity, les clouds publics majeurs comme AWS ou Azure, ou sur site dans les centres de données clients.

Partage de données entre parties prenantes

IoT Now : Quels types de données circuleront entre véhicules, assureurs, propriétaires et fournisseurs de mobilité ?

SF : Deux catégories principales émergent : les données opérationnelles du véhicule et les données de comportement de conduite. Les premières — état des systèmes et composants — appartiennent généralement aux constructeurs ou fournisseurs de mobilité pour la maintenance, les rappels et la cybersécurité. Les secondes — localisation, vitesse, freinage — appartiennent aux consommateurs, qui peuvent accepter ou refuser. À mesure que les écosystèmes OTA mûrissent, le partage de données augmentera, mais des frontières claires de propriété et des incitations pour les consommateurs seront essentielles.

Traitement en périphérie (edge) vs cloud

IoT Now : Combien de traitement de données doit se faire dans le véhicule versus à distance ?

SF : La répartition optimale dépend du type de données, de la complexité analytique et de la bande passante réseau. Une approche équilibrée — tirant parti du edge computing embarqué pour les tâches critiques en temps et des ressources cloud pour l'analytique lourde — sera clé. Orchestrer efficacement ce modèle hybride nécessitera des stratégies avancées edge-to-cloud.

Analytique temps réel et nouveaux constructeurs

IoT Now : L'analyse de données en temps réel élève-t-elle la barre pour les nouveaux entrants ?

SF : Absolument. Constructeurs établis ou émergents qui n'intègrent pas données temps réel et analytique dans leur pile véhicule connecté risquent de perdre l'avantage concurrentiel en sécurité, fonctionnalités, service client et efficacité opérationnelle.

IA et ML : façonner l'expérience conducteur

IoT Now : Comment l'IA et le machine learning influenceront-ils les interfaces et le routage des véhicules ?

SF : L'IA — intégrée aux assistants vocaux comme Alexa et Siri — pilotera le commande et contrôle, tandis que le machine learning suggérera proactivement des itinéraires et fonctionnalités adaptés aux habitudes individuelles. Ces capacités sont cruciales pour des expériences personnalisées dans le partage de véhicules et les services de transport autonome à la demande.

Intégration des véhicules autonomes au trafic existant

IoT Now : Quels défis surgissent quand véhicules autonomes et non connectés partagent la route ?

SF : À mesure que les flottes autonomes grandissent, une période de transition verra un trafic mixte. Des voies dédiées aux autonomes pourraient apparaître sur les axes majeurs pour renforcer la sécurité, mais sur les rues plus petites, les véhicules partageront les voies. Certaines villes pourraient créer des zones autonomes excluant les voitures non autonomes. La collaboration entre constructeurs, régulateurs et gouvernements locaux sera cruciale pour naviguer ces scénarios.

Scott Frank, vice-président Marketing chez Airbiquity aux US, interviewé par Jeremy Cowan, directeur éditorial d'IoT Now et IoT Now Transport.