Le dernier rapport du Capgemini Research Institute, intitulé « Redéfinir le développement de produits automobiles : remporter la course à l'IA d'entreprise », indique que les entreprises du secteur s'empressent de faire passer les applications d'IA agentique (Agentic AI) des phases pilotes aux opérations réelles de développement de produits. Le rapport a montré qu'environ sept entreprises sur dix adoptent actuellement cette technologie, avec une utilisation effective de 33 % et des phases pilotes de 35 %, les prévisions indiquant une hausse du taux d'adoption dans les activités d'ingénierie non essentielles pour atteindre 68 % au cours des prochaines années.
Ces évolutions reflètent des valeurs tangibles, puisque 83 % des dirigeants estiment que l'IA agentique est capable de permettre aux ingénieurs de se concentrer sur les tâches d'ingénierie fondamentales plutôt que d'être accaparés par les tâches administratives et de coordination. En revanche, une proportion minime ne dépassant pas 5 % des organisations a indiqué posséder un modèle de gouvernance de l'IA totalement avancé, ce qui met en lumière la persistance des défis liés à la qualité des données, à la traçabilité et à la responsabilité directe.
Écart de performance et disparité régionale
Le rapport s'est appuyé sur une étude mondiale menée auprès de 800 cadres supérieurs du secteur automobile dans 12 pays. Il a expliqué que les entreprises ayant généré le plus de valeur ont réussi à accélérer les cycles de développement de 17 %, à augmenter la productivité en ingénierie de 19 % et à réduire le délai de mise sur le marché des produits de 19 %. Cette supériorité n'est pas seulement imputable à la technologie, mais aussi à la possession de piliers de données plus solides et de modèles opérationnels et de gouvernance plus rigoureux.
Sur le plan de la répartition géographique, les marchés des États-Unis et de l'Europe enregistrent les niveaux les plus élevés de mise en œuvre des stratégies d'IA, 53 % des équipementiers aux États-Unis et 46 % en Europe appliquant déjà des initiatives d'IA. En revanche, quatre entreprises participantes sur dix en Chine indiquent qu'elles sont encore au stade de la mise en œuvre, tandis que la proportion d'entreprises y ayant atteint un développement stratégique similaire n'a atteint que 7 %.
Que représentent l'obstacle de la confiance et celui des données ?
Avec l'élargissement de la portée de l'utilisation de l'IA agentique, les niveaux de confiance varient fondamentalement selon les étapes de développement ; le confort s'élève ainsi à 59 % dans la recherche aux premiers stades et la formulation des concepts, tandis qu'il chute à 40 % lors des étapes de développement réel qui affectent directement les résultats d'ingénierie et les normes de sécurité. Le rapport a également souligné un défi supplémentaire résidant dans la difficulté à convertir les données massives des véhicules connectés sur route en améliorations immédiates des produits, 64 % des entreprises utilisant les leçons apprises pour orienter les programmes futurs plutôt que de modifier les voitures actuelles.