Comment Renault intègre l’IA de confiance dans ses processus

De la conception à la production, en passant par le marketing et la supply chain, l’IA irrigue l’ensemble des métiers du groupe Renault. Pour en faire un levier de performance fiable, le constructeur mise sur un principe fondamental : la confiance. Celle-ci se construit sur la robustesse des modèles, la qualité des données et surtout l’acceptabilité par les utilisateurs.

La confiance envers l’intelligence artificielle est au cœur des préoccupations de Renault. L’entreprise ne considère pas l’IA comme un outil magique, mais comme un ensemble de modèles statistiques imparfaits, construits à partir de données. Ces systèmes, bien que généralement performants, sont susceptibles d’échouer dès lors qu’ils sont confrontés à des situations inédites ou mal représentées dans les jeux de données d’origine.

« Il est important de rappeler que la plupart des systèmes d’IA utilisés aujourd’hui ont appris à partir de données. Pour simplifier, ce sont tous de gros modèles statistiques. Par nature, ils sont conçus de façon à être bons, voire très bons… en moyenne. Cela signifie qu’ils sont toujours susceptibles de faire des erreurs. La confiance, c’est déjà d’avoir conscience que les systèmes d’IA sont imparfaits », déclare Vincent Feuillard, expert en data science et machine learning chez Renault, lors du salon SIDO qui s’est tenu à Lyon en septembre dernier.

Une position de prudence sur la conduite autonome

Les cas d’usage de l’IA chez Renault couvrent deux grands champs : les systèmes embarqués dans les véhicules et les applications internes visant à améliorer la performance opérationnelle sur toute la chaîne de valeur. « Il y a tout d’abord l’IA dans le véhicule, c’est-à-dire l’IA que nos clients finaux vont utiliser. C’est principalement tout ce qui concerne les ADAS, les Advanced Driver Assistance Systems, et la conduite autonome. Pour les usages industriels, le panel des applications est très large : design, ingénierie, logistique, production, qualité, marketing, formation. Ici, la confiance repose sur la performance du système et l’acceptabilité par les utilisateurs internes », affirme Vincent Feuillard.

Concernant la conduite autonome, Renault reste prudent, limitant ses ambitions — comme la majorité des constructeurs européens — au niveau L2+. Cela correspond à une conduite assistée avancée grâce à des systèmes ADAS tels que le régulateur de vitesse adaptatif, le centrage dans la voie et l’assistance intelligente à la conduite. Le conducteur doit rester attentif et garder les mains sur le volant, car la responsabilité reste humaine et la délégation complète de la conduite n’est pas permise. Pour le transport public, le groupe développe toutefois des navettes pouvant atteindre le niveau 4 (L4, conduite hautement automatisée sur itinéraires prédéfinis, sans conducteur).

Un large panel d’usages au cœur des usines

En ce qui concerne les usages industriels, Renault utilise des systèmes d’IA tout au long du cycle de développement de ses véhicules : pour le design, avec des logiciels du type Midjourney ; pour l’ingénierie, afin d’accélérer les simulations et les tests ; mais aussi pour la supply chain, dans le but d’optimiser le transport des pièces ou le chargement des camions. Les usines proprement dites sont quant à elles toutes munies de capteurs et de caméras afin de contrôler la production. Les systèmes d’IA sont également présents au sein du département qualité, du marketing et dans d’autres fonctions support comme la formation.

« Rien de tout cela ne serait possible sans une matière première de qualité : les données. Renault a mis en place une stratégie rigoureuse de data gouvernance, structurée autour de plusieurs critères comme la complétude, la validité, l’unicité, la fraîcheur, la précision et la cohérence, sans oublier la conformité réglementaire. Cette rigueur dépasse le cadre des projets d’IA, mais elle est indispensable à leur succès », précise Vincent Feuillard.

La confiance dans l’intelligence artificielle chez Renault ne se limite pas à la sécurité des véhicules ou à la fiabilité des algorithmes. Elle se construit aussi dans la diversité des cas d’usage, qui irriguent l’ensemble des métiers du groupe, où l’IA s’impose comme un levier transversal de performance. C’est précisément cette intégration à grande échelle, combinée à une gouvernance rigoureuse des données, qui permet de faire émerger une IA robuste, explicable et surtout utile.