IA dans l’automobile : expérimentation et industrialisation

• Distinguer expérimentation et industrialisation de l’IA
• Sélectionner des cas d’usage à valeur pour l’automobile
• Passer d’un prototype à une solution déployée et maintenue

Directeurs innovation, DSI, responsables transformation auto

Connaissance générale du numérique en milieu industriel auto

• Cartographier les cas d’usage de l’IA le long de la chaîne automobile
• Évaluer la valeur, la faisabilité et la disponibilité des données
• Structurer une preuve de concept avec des critères de réussite chiffrés
• Choisir entre solution du marché, partenariat et développement interne
• Préparer les données : qualité, accès, propriété et conformité
• Évaluer la performance d’un modèle sur des données de production
• Planifier le passage à l’échelle : architecture et supervision
• Organiser l’équipe produit avec métiers, données et cybersécurité
• Gérer les risques de biais, de dérive et de conformité réglementaire
• Piloter la valeur réelle générée et décider d’arrêter ou d’étendre

• Noter douze cas d’usage de l’IA selon valeur et faisabilité
• Cadrer une preuve de concept de contrôle visuel des pièces
• Rédiger le plan d’industrialisation de ce modèle prédictif

• Modèle de fiche de cadrage d’un cas d’usage d’IA en atelier
• Check list de passage du prototype à la production en série
• Méthodologie de priorisation de vos projets d’IA automobile