Frileuses, les entreprises du secteur automobile hésitent sur l’industrialisation des projets IA alors que tous les signaux indiquent qu’elles pourraient en tirer des bénéfices conséquents.

Capgemini Research Institute vient de publier une étude sur les usages de l’intelligence artificielle dans le secteur automobile démontrant qu’après une année 2017 plutôt sur une pente ascendante, le déploiement de projets IA ralentit. À l’échelle régionale, l’étude fait état de grandes disparités avec 25% des entreprises américaines déployant des projets IA à grande échelle, contre 9% seulement en Chine (un chiffre néanmoins en nette hausse, de 5% à 9%), 8% en France, 5% en Italie et 2% en Inde. Plus alarmant, seulement 26% des entreprises du secteur automobile travaillent actuellement sur des projets IA, contre 41% en 2017. Pour Capgemini, cette baisse pourrait être la conséquence des difficultés rencontrées par les entreprises pour atteindre le ROI qu’elles se sont fixées. Une conclusion plutôt paradoxale puisque l’étude souligne aussi les bénéfices concrets constatés par les entreprises. En moyenne, les projets IA pourraient :

– améliorer la productivité des activités de recherche et développement (R&D) de 16%,
– augmenter l’efficacité opérationnelle de 15% de la chaîne logistique et de 16% pour la fabrication et les opérations,
– réduire les coûts directs liés à l’expérience client de 14% et de 17% pour les services informatiques,
– améliorer des délais de mise sur le marché de 15% en R&D et de 13% en marketing/ventes.

Pour Capgemini Research Institute, cette frilosité des entreprises est autant d’opportunités manquées. D’autant qu’une simulation effectuée à partir du profil type de l’un des 50 plus gros constructeurs automobiles (OEM) montre que l’IA à grande échelle pourrait générer une augmentation significative du résultat d’exploitation : de 5% (232 millions de dollars), pour l’estimation la plus basse, à 16% (764 millions de dollars) pour l’estimation la plus optimiste.

Source:
https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2019/03/1-min-–-Key-statistics-1.pdf