À un plus grand niveau, l’IA générative fait référence à des systèmes d’IA capables de produire du contenu original, comme du texte, des images, des vidéos ou des logiciels, en fonction de modèles qu’ils ont appris à partir de grands jeux de données. 

L’IA générative est alimentée par des techniques avancées de machine learning (ML), en particulier l’apprentissage profond, qui imite la façon dont le cerveau humain reconnaît et traite les informations. Bon nombre de systèmes génératifs s’appuient sur de grands modèles de langage (LLM) et le traitement automatique du langage naturel (NLP), ce qui leur permet de comprendre les promptset de générer un texte ressemblant à une communication humaine.

Les modèles d'IA générative apprennent à prédire quel contenu devrait suivre. Les domaines qui enregistrent le plus d’utilisation de l’IA générative sont notamment le développement de produits, l’engagement client, l’efficacité opérationnelle et la modernisation des technologies.2

Un outil révolutionnaire pour le secteur automobile 

Dans le secteur automobile, l’IA générative transforme la façon dont les véhicules sont imaginés et construits. Les concepteurs peuvent soumettre des croquis préliminaires ou des contraintes techniques à des outils d'intelligence artificielle qui génèrent des visualisations raffinées, proposent des formes aérodynamiques ou suggèrent des améliorations structurelles, le tout beaucoup plus rapidement qu'avec les méthodes traditionnelles. Ces résultats pilotés par l’IA reflètent la nature itérative de la conception des véhicules modernes. De nombreux outils permettent également de simuler virtuellement des essais de collision, des flux d'air et des conditions météorologiques, ce qui réduit le besoin de prototypes physiques et accélère le développement.

Rationalisation des workflows automobiles

En coulisses, l'IA générative apporte des avantages aux équipes d'ingénierie et de fabrication. Elle contribue notamment à identifier les meilleurs matériaux et agencements pour équilibrer résistance et poids. Elle peut détecter les problèmes de qualité sur la chaîne de production à l'aide de la vision par ordinateur et améliorer la planification de la chaîne d'approvisionnement en prédisant les perturbations et en gérant les stocks avec plus de précision. Ces applications réduisent les erreurs et révèlent les vulnérabilités cachées dans les processus de production.

75 % des dirigeants du secteur automobile affirment que l’expérience définie par logiciel sera au cœur de la valeur de la marque d’ici 2035.3 L’IA générative dans le développement de logiciels est désormais utilisée par les constructeurs automobiles pour écrire, réviser et remanier le code, en particulier pour les systèmes intégrés qui alimentent les fonctionnalités de sécurité et l’infodivertissement.

L’IA générative transforme également la manière dont les constructeurs automobiles interagissent avec leurs clients potentiels et actuels. Pour les acheteurs potentiels, l’IA peut créer du contenu personnalisé tout au long du parcours de l’acheteur, qu’il s’agisse de publicités ciblées ou de pages de destination personnalisées. Des marques comme Mercedes-Benz et BMW s’intéressent à ces types de cas d’utilisation d’IA personnalisée pour améliorer le marketing et la sensibilisation.