Technologie

La conception automobile, traditionnellement réalisée manuellement à travers des esquisses, des maquettes en argile ou des rendus numériques, est en train de subir une transformation radicale grâce à l’intelligence artificielle (IA). Les modèles d’apprentissage automatique ne se contentent pas de prédire l’attrait de nouvelles esthétiques, mais sont également capables de générer des designs attrayants de manière autonome. Après avoir été formés sur de vastes ensembles de données, ces programmes d’IA peuvent fonctionner sur des ordinateurs portables d’entreprise standards. En plus d’améliorer l’efficacité des designers, les modèles d’IA ouvrent la voie à de nouvelles créations.

L’impact de l’IA sur la conception automobile

L’exemple du General Motors Aztek, un SUV crossover lancé en 2000, illustre les risques d’une conception peu attrayante. Bien qu’il ait été doté de nombreuses fonctionnalités prisées par les amateurs de plein air, son apparence a été largement critiquée, le qualifiant d’une des voitures les plus laides jamais produites. Ses ventes n’ont atteint que la moitié de celles du Buick Rendezvous, qui, après une refonte, a été relancé avec succès sous le nom de Buick Enclave. Pour éviter de reproduire une telle erreur, les constructeurs automobiles investissent massivement dans l’IA pour anticiper et générer des modèles séduisants.

Prédiction et génération de designs attrayants grâce à l’IA

Les études de marché traditionnelles coûtent environ 100 000 dollars chacune, mais l’utilisation de l’apprentissage automatique et des réseaux de neurones profonds permet de réduire considérablement le nombre de designs à tester. Les modèles génératifs d’IA créent de nouveaux designs de voitures en fonction des indications des designers, tandis que les modèles prédictifs évaluent les réactions des consommateurs face à ces créations.

Comme l’a souligné John R. Hauser, professeur au MIT Sloan School of Management, le design d’une voiture influence fortement les décisions d’achat des consommateurs. Grâce aux avancées technologiques, les constructeurs peuvent concevoir des modèles attrayants qui répondent plus efficacement à la demande du marché. En intégrant l’IA, ils peuvent maintenir une qualité de design élevée tout en réduisant considérablement les coûts. Par exemple, le coût de conception d’un modèle classique peut dépasser 1 milliard de dollars, et une refonte majeure peut atteindre jusqu’à 3 milliards. Avec l’aide de l’IA, ces dépenses devraient être considérablement allégées.

Un cycle vertueux de l’IA dans la conception automobile

Analyse des données et préférences des consommateurs

L’IA a la capacité d’analyser d’énormes volumes de données consommateurs, y compris l’historique d’achats, les tendances du marché et les retours sur les réseaux sociaux, afin de mieux comprendre les préférences et les besoins des clients. Ces informations aident les designers à prendre des décisions éclairées lors de la création de nouveaux modèles.

Génération de croquis de design

Les technologies de génération d’images basées sur l’apprentissage profond, telles que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), permettent de produire rapidement de nombreux croquis de design, offrant ainsi aux équipes de conception une plus grande créativité et inspiration dès les premières étapes.

Réalité virtuelle (RV) et réalité augmentée (RA)

En intégrant les technologies de RV et de RA, l’IA peut créer des modèles de voitures virtuels que les designers et les clients peuvent visualiser et manipuler dans un environnement numérique. Cela réduit les coûts liés à la fabrication de prototypes physiques et accélère le processus de révision et de modification des designs.

Optimisation du processus de conception

L’IA peut optimiser différentes étapes du processus de conception, allant de la sélection des matériaux à l’analyse aérodynamique. Les algorithmes d’IA peuvent simuler et évaluer rapidement les performances de diverses options de design, permettant ainsi aux designers de prendre des décisions plus efficaces et précises.

Personnalisation utilisateur

L’IA peut également être utilisée pour offrir des services de personnalisation, fournissant des solutions de design et des options de configuration adaptées aux besoins spécifiques des utilisateurs. Cela améliore non seulement la satisfaction des clients, mais renforce également la compétitivité de la marque.

L’application de l’IA générative par Toyota dans la conception automobile

Le Toyota Research Institute (TRI) a intégré la technologie d’IA générative pour renforcer les capacités des designers automobiles. Cette technologie allie les compétences d’ingénierie de Toyota aux fonctionnalités avancées de l’IA moderne, permettant aux designers de réduire le nombre d’itérations nécessaires à partir des croquis initiaux tout en respectant les contraintes techniques. Cela inspire non seulement les designers, mais intègre également des considérations pratiques d’ingénierie et de sécurité dans le processus de conception.

1. Intégration des contraintes d’ingénierie

La nouvelle technologie de TRI intègre des contraintes d’ingénierie précises dans le processus de conception, telles que la traînée aérodynamique et les dimensions du châssis. La traînée influence l’efficacité énergétique, tandis que les dimensions du châssis (comme la hauteur de conduite et la taille de l’habitacle) affectent la maniabilité, l’ergonomie et la sécurité. Ces contraintes peuvent désormais être intégrées implicitement dans le processus d’IA générative, permettant aux designers d’optimiser les performances tout en tenant compte des attributs stylistiques.

2. Amélioration des capacités créatives des designers

La technologie d’IA générative permet aux designers de demander un ensemble de designs basés sur des croquis prototypes initiaux via des instructions textuelles, en spécifiant des attributs stylistiques tels que « élégant », « SUV » et « moderne », tout en optimisant les performances quantitatives. En réduisant le nombre d’itérations nécessaires pour aligner les considérations de design et d’ingénierie, cette technologie aide les designers à finaliser leurs créations plus rapidement et efficacement.

3. Efficacité dans la conception de véhicules électriques

En intégrant directement les contraintes d’ingénierie dans le processus de conception, les nouveaux outils de TRI aident Toyota à concevoir des véhicules électriques de manière plus rapide et efficace. Takero Kato, président de l’usine BEV de Toyota, a déclaré que « réduire la traînée est essentiel pour améliorer les performances aérodynamiques des BEV et maximiser leur autonomie. » Cette technologie améliore l’autonomie et l’efficacité globale de la conception des véhicules électriques en optimisant les performances aérodynamiques.

Innovations et percées de GAC dans la conception automobile assistée par IA

1. Optimisation de la conception par l’IA

Le groupe GAC a réalisé des avancées significatives dans la conception automobile assistée par l’IA, notamment en matière d’optimisation. En utilisant la technologie d’intelligence artificielle, GAC peut générer et évaluer rapidement plusieurs options de design. Cela accélère non seulement le processus de conception, mais garantit également que chaque design atteint une esthétique et une fonctionnalité optimales. Les modèles d’IA peuvent analyser d’énormes quantités de données pour prédire les tendances du marché et les préférences des consommateurs, aidant ainsi les designers à prendre des décisions plus éclairées.

2. Système d’assistance à la conception intelligent

GAC a développé un système d’assistance à la conception intelligent qui combine l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur. Les designers n’ont qu’à entrer des paramètres de base et des exigences de design, et le système peut générer plusieurs croquis qui répondent à ces critères. Ces croquis prennent en compte non seulement les designs extérieurs, mais aussi des facteurs tels que l’aérodynamisme, l’utilisation des matériaux et les coûts de fabrication. Ce système d’assistance intelligent améliore considérablement l’efficacité et la qualité de la conception.

3. Application des technologies de réalité virtuelle et augmentée

Pour améliorer encore l’expérience de conception, GAC a intégré les technologies de réalité virtuelle (RV) et de réalité augmentée (RA) dans le processus de conception. Les designers peuvent visualiser et modifier les designs de voitures dans un environnement virtuel, et les clients peuvent prévisualiser des modèles personnalisés grâce à la technologie RA. Cette expérience immersive améliore non seulement l’intuitivité du design, mais accélère également le processus de révision et de modification, offrant à GAC un avantage dans un marché hautement concurrentiel.

l’intégration de l’IA dans la conception automobile ouvre la voie à une nouvelle ère d’innovation et d’efficacité. En exploitant les modèles d’apprentissage automatique, les constructeurs peuvent prédire les préférences des consommateurs et générer des designs esthétiquement plaisants plus rapidement et à moindre coût que les méthodes traditionnelles. Ces avancées non seulement renforcent les capacités créatives, mais optimisent également l’efficacité de la conception, garantissant que les nouveaux modèles répondent à la fois aux normes esthétiques et fonctionnelles. À mesure que l’IA continue d’évoluer, son rôle dans la conception automobile devrait s’élargir, permettant aux constructeurs de produire des véhicules à la pointe de la technologie qui séduisent les consommateurs et conservent un avantage concurrentiel sur le marché.