Automobile

L’écosystème de l’automobile ne se limite plus aux constructeurs (Renault, PSA, Ford, Mercedes…) et à leurs partenaires traditionnels : fournisseurs, concessionnaires, financiers, loueurs.

L’automobile est de plus en plus un objet technologique : de nouveaux entrants bouleversent l’écosystème avec leur culture d’innovateurs agiles, qu’ils soient constructeurs comme Tesla, éditeurs de logiciels et/ou spécialistes de la data (Google), ou plus globalement opérateurs de mobilité, comme Uber.

Ces nouveaux entrants maîtrisent les briques technologiques à même de révolutionner l’automobile, tant dans les capacités des véhicules (électricité, autonomie) que dans leurs usages : mobilité à la demande, autopartage, intégration de la voiture dans des parcours multimodaux.

Face à ces évolutions, les acteurs traditionnels de l’automobile ne sont pas désarmés :

  • les difficultés de Tesla en matière d’industrialisation et de logistique montrent que le métier de constructeur automobile requiert un savoir-faire et un outil industriel complexes ;
  • la distribution automobile, si elle recourt de plus en plus à des outils de vente digitaux, ne peut se passer de relais physiques permettant d’essayer, de livrer et d’entretenir les véhicules, activités nécessaires pour toute forme de mobilité ;
  • le constructeur dispose d’un accès privilégié à l’ensemble des données générées par le véhicule (données techniques, données d’usage – par heure de conduite, etc.), ce qui en fait un acteur incontournable de la mobilité.

Leviers technologiques clés

Nouvelles technologies de couverture

La multiplication de réseaux (cellulaires, par satellite, mesh…) avec une couverture élargie permettent un déploiement de projets basés sur la collecte et le transfert de données en continu, à l’échelle locale comme internationale.

Capteurs & MEMS

La micro-électronique a engendré des progrès fondamentaux dans les capteurs et les actionneurs. Des capteurs plus compacts, moins coûteux, disposant d’intelligence embarquée, avec davantage d’autonomie et parfois autosuffisants en énergie permettent de piloter plus finement les actifs et les chaines de production ou le fonctionnement de systèmes complexes.

Batteries & récupération d’énergie

L’amélioration des vitesses de charge, des capacités de stockage d’énergie permettent le développement d’équipements électroniques plus autonomes et performants, pouvant pour certains capter de l’énergie à partir de leur environnement.

Cloud

Le Cloud rassemble toutes les technologies permettant le stockage et le traitement à distance, souvent sur des solutions partagées. La mutualisation des coûts matériels et le développement de plateformes donnent accès à toute entreprise à des infrastructures et à des services informatiques flexibles, performants et économiques.

Nouveaux Matériaux

Les progrès en chimie moléculaire, nanotechnologie et biotechnologie permettent l’émergence de matériaux « intelligents » : programmables, à mémoire de forme, miniaturisés et à meilleures propriétés physiques.

Robotique

Les technologies robotiques permettent de confier à la machine des opérations nécessitant une interprétation du problème – là où l’automate exécute des opérations répétées et systématiques. La multiplication de machines programmables et interconnectées permettent d’élargir drastiquement le champ de l’automatisation, voire d’associer robot et humain avec la « Cobotic ».

Impression 3D

Autrement appelé « Impression 3D », cette technologie consiste à créer un objet ou une pièce par ajout progressif de matière. Les techniques d’ajout de matière et la démultiplication des matériaux utilisables permettent de raccourcir les cycles de prototypage et d’en réduire les coûts, mais aussi de fabriquer directement et de manière décentralisée de plus en plus de pièces.

Machine Learning

Le Machine Learning rassemble toutes les technologies permettant de calibrer automatiquement un modèle pour le rendre plus fiable. L’amélioration de la puissance de calcul et l’augmentation de la quantité de données exploitables permettent d’une part aux ordinateurs d’ajuster automatiquement leurs prédictions et leurs comportements, et d’autre part le développement d’algorithmes prédictifs et décisionnels plus précis et efficaces.

Exemples d’accompagnement d’eleven auprès d’acteurs du secteur

Définition de use cases et d’une gouvernance pour les données collectées dans les véhicules

Analyse de marché et perspectives stratégiques pour un outil digital de gestion des ventes destiné aux concessions automobiles