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Nov 17, 2023

Gilles Mabire, patron de la technologie continentale, parle de l'IA et du virage numérique

"Grâce à l'étiquetage automatique alimenté par l'IA, nous pouvons désormais simuler des cas d'utilisation réels

"Grâce à l'étiquetage automatique alimenté par l'IA, nous pouvons désormais simuler des cas d'utilisation réels sans conduire", a déclaré Gilles Mabire, directeur technique de Continental.

BERLIN – Le directeur de la technologie de Continental, Gilles Mabire, a une façon unique d'expliquer la difficulté de la transition de l'industrie vers les véhicules définis par logiciel. "Nous ne gravissons plus les Alpes. Nous sommes dans l'Himalaya", a-t-il déclaré, comparant le défi à l'ascension des hauts sommets de la célèbre chaîne de montagnes, le mont Everest étant le plus élevé. Cela signifie que le fournisseur allemand doit développer ses produits d'une manière complètement différente, a-t-il déclaré. Sous la direction de Mabire, Continental aide également les constructeurs automobiles à maximiser les avantages des mises à jour en direct et à exploiter la puissance de l'intelligence artificielle pour réduire le temps nécessaire à la résolution de tâches complexes. Il en a discuté et plus encore avec le rédacteur en chef d'Automotive News Europe Douglas A. Bolduc et le correspondant Nathan Eddy.

Quels sont les principaux défis de la transition vers des véhicules définis par logiciel ?

Nous devons comprendre l'ampleur de la transformation. Nous ne gravissons plus les Alpes. Nous sommes dans l'Himalaya. Nous avons besoin d'équipements différents et nous devons nous entraîner différemment. Dans l'approche du véhicule défini par matériel, nous avons développé le matériel en fonction des spécifications écrites plus ou moins par nos clients. Nous développions et produisions des produits selon une approche très descendante. Dans une approche définie par logiciel, nous commençons par nous demander : "Comment répartir les fonctions logicielles dans la voiture pour permettre la mobilité du futur ?" Cet avenir comprend des mises à jour fréquentes et l'ajout de nouvelles fonctions après la vente initiale de la voiture. Ces nouvelles fonctions auront un impact sur la manière dont les gens utiliseront, achèteront et consommeront et sur ce qu'ils consommeront à l'avenir. Par conséquent, nous devrons développer nos produits d'une manière complètement différente qu'auparavant. Vous devez avoir une compréhension approfondie de l'architecture du véhicule et, bien sûr, comment développer votre logiciel. Nous devons y penser même si le matériel n'existe pas encore, ce que nous pouvons faire grâce à des méthodes de virtualisation et de jumelage.

Nom:Gilles MabireTitre:Directeur de la technologie ContinentalÂge:50Défi principal :Amener le fournisseur à développer ses produits d'une manière totalement différente.

Allez-vous travailler avec des partenaires ?

Nous avons un partenariat avec Amazon Web Services pour développer ce que nous appelons notre framework Continental H, qui est un environnement pour développer des logiciels ouvertement sans le matériel et mettre progressivement le matériel dans la boucle dans la deuxième étape, en réduisant les coûts et en réduisant la complexité. Pour nous, le véhicule défini par logiciel signifie anticiper un changement, prouver à nos clients que nous le comprenons, puis nous pouvons les soutenir en apportant les bonnes capacités à la table pour rendre ce changement possible.

Comment les mises à jour logicielles en direct vont-elles évoluer ?

Pour un développement complexe, une mise à jour OTA est comme une assurance-vie car vous pouvez développer votre voiture tout en vous assurant qu'elle pourra être mise à niveau avec de nouvelles fonctions par la suite. Le premier élément est de normaliser et de démocratiser la connectivité, ce que nous faisons en déployant la 5G sur le marché. Cela garantira que le tuyau d'alimentation du logiciel dans le véhicule continuera d'être amélioré. Le deuxième aspect, qui s'aligne sur l'évolution vers le véhicule défini par logiciel, est que vous devez définir l'architecture à l'avance pour vous assurer que vous mettez à niveau votre voiture et ses fonctions de manière holistique. Les performances du matériel s'améliorent rapidement grâce aux composants SoC (système sur puce) et à plus de mémoire. Cela vous permettra de proposer des mises à jour OTA plus fréquentes qui incluront des mises à niveau partielles.

Quel est le principal avantage ?

Vous n'avez pas besoin de mettre à niveau complètement le système logiciel du véhicule. Vous venez de mettre à niveau certaines fonctionnalités. Tout cela est possible d'un point de vue technique, il vous suffit de créer la bonne architecture dès le départ.

Quel sera l'objectif du nouveau laboratoire d'IA de Continental à Berlin ?

L'un des objectifs est de développer des compétences sur la technologie autour de l'IA pour aider nos projets à avancer dans la conduite assistée, la mobilité autonome, la vision par ordinateur et le soutien des projets industriels que nous avons au sein de l'entreprise. Le deuxième objectif est d'aborder des sujets et des problèmes sociaux qui vont au-delà des activités habituelles de Continental.

Tel que?

Nous croyons que notre ADN peut être un catalyseur pour aider à résoudre certains problèmes liés à la durabilité, à la réduction de CO2, aux opportunités de mobilité et au transport de marchandises. Cela inclut la livraison du dernier kilomètre avec des robots et d'autres choses qui ne font pas partie de notre cœur de métier aujourd'hui.

Comment Continental intégrera-t-il la technologie basée sur l'IA dans l'entreprise ?

Il s'agit de prendre les bonnes décisions. L'accent est mis sur les employés dotés d'IA, ce qui implique des économies d'échelle et une augmentation de l'efficacité et de la productivité, du point de vue de la conception à la fabrication. Nous recherchons les points les plus douloureux.

Pouvez-vous donner un exemple?

L'un serait le nombre croissant d'exigences pour les véhicules. Il n'y a pas que les composants. Cela inclut les ordinateurs hautes performances et le système d'infodivertissement, qui sont extrêmement complexes. Plus de 80 000 ou 100 000 exigences différentes doivent être écrites. Vous avez besoin de capacités incroyables pour les trier et les présenter à votre équipe de développement. Cela prend des mois. En formant l'IA à apprendre à interpréter les exigences, à les décomposer et à les organiser, ce processus pourrait prendre des semaines, voire des jours à l'avenir. Cela accélérerait le processus de développement, réduirait considérablement les coûts et augmenterait l'efficacité, ce qui laisserait plus de temps pour se concentrer sur les principaux défis à relever dans le cadre du projet.

Continental entraîne son algorithme d'IA pour reconnaître un objet dans la rue avec une probabilité de 90 %.

Avez-vous d'autres exemples?

En matière de fabrication ou de maintenance prédictive, l'IA peut anticiper, sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, qu'un problème va créer un problème de qualité. Il peut le faire simplement en surveillant les paramètres clés de la machine pour déterminer ce qui pourrait créer un gros problème plus tard. En introduisant ces données dans votre usine, vous pouvez régler et améliorer la situation. Un autre domaine dans lequel l'IA peut aider est la pénurie de composants, qui a touché tout le monde au cours des deux dernières années. Nous mettons en place des modèles prédictifs utilisant l'IA pour voir comment le marché évolue. Nous pouvons déterminer comment maximiser la production tout en optimisant le calendrier de production pour s'aligner sur les besoins du client. En bref, cela rend la machinerie complète de la chaîne d'approvisionnement plus contrôlable et plus prévisible. Cela est maintenant alimenté par un algorithme d'IA développé par notre équipe.

Comment intégrez-vous l'IA dans le développement de produits ?

Nous utilisons l'IA pour améliorer nos technologies ADAS, de la fusion de caméras à l'étiquetage de modèles informatiques. Pour reconnaître un objet dans la rue avec une probabilité de 90 %, vous devez entraîner votre algorithme. Par conséquent, vous devez collecter de nombreuses données et étiqueter manuellement ce qu'est une personne, ce qu'est un vélo, ce qu'est un animal et de quel type d'animal il s'agit, etc. Grâce à l'étiquetage automatique alimenté par l'IA, nous pouvons désormais simuler des cas d'utilisation réels sans conduire. Vous pouvez reproduire de nombreux cas d'angle que vous ne verrez probablement jamais ou qu'il est très peu probable que vous rencontriez dans la vie réelle. Mais vous pouvez entraîner votre algorithme des millions de fois, ce qui rend le développement plus court mais plus sûr. Nous pouvons parcourir des millions de kilomètres en quelques jours avec une simulation complète. Nous pouvons élaborer le plan de test en conséquence, ce qui nous donne une profondeur en termes de testabilité bien supérieure à ce qui est possible avec un être humain. Tous ces éléments améliorent la qualité du produit que nous mettons sur le marché.

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