L'IA dans les transports – 10 avantages et cas d'utilisation pour les entreprises modernes

L’industrie du transport a fait l’objet de plusieurs recherches, études, essais et améliorations pour en arriver là où elle en est aujourd’hui. Depuis le premier jalon du bateau à vapeur en 1787 jusqu'à l'invention du vélo au début du 19e siècle, de l'automobile dans les années 1890, du train au 19e siècle et de l'avion en 1903, le secteur a connu une transformation significative ces dernières années.

Aujourd'hui, l'industrie du transport a atteint un niveau sans précédent où les véhicules ne nécessitent même pas d'intervention humaine pour se déplacer sur la route. De toute évidence, les progrès technologiques ont contribué à son remarquable parcours d’innovation et d’évolution. Nous sommes désormais à l’ère où l’IA dans les transports contribue à réaliser des avancées majeures, attirant l’attention des patrons des transports du monde entier.

Le marché mondial de l’IA automobile était évalué à 2,99 milliards de dollars en 2022 et devrait croître à un TCAC de 25,5 de 2023 à 2030.

Approfondissons pour comprendre les multiples avantages de l'IA dans les transports ainsi que leur utilisation pratique dans l'industrie.

Comprendre les avantages infinis de l’IA dans les transports

L’IA pour les transports apporte de nombreux avantages, révolutionnant l’industrie et améliorant divers aspects de l’écosystème des transports. L'IA, en tandem avec d'autres technologies émergentes comme l'IoT, l'apprentissage automatique, le cloud computing, l'analyse des mégadonnées et la 5G, ouvre un monde d'opportunités et de nouveaux horizons pour l'interconnectivité entre les véhicules, ouvrant la voie à des transports plus efficaces, avancés et plus sûrs. systèmes.

Avec l’IA à l’avant-garde, la vision des voitures autonomes devient une réalité, promettant un changement révolutionnaire dans la façon dont nous percevons et expérimentons les transports. Cela marque un pas important vers un avenir où la mobilité n’est pas seulement une source d’atteinte d’une destination mais un écosystème intelligent qui donne la priorité à la sécurité, à la commodité et à la durabilité.

Sans surprise, l’utilisation de l’IA dans les transports aide le secteur à minimiser les embouteillages, à accroître la sécurité des passagers, à réduire le risque d’accidents, à réduire les émissions de carbone et à diminuer les dépenses financières globales.

En bref, l’IA a fait entrer l’industrie dans une nouvelle ère d’innovation, offrant une multitude d’avantages qui transforment la façon dont nous naviguons et gérons les systèmes de transport.

Conscientes du rôle transformateur de l’IA dans le secteur des transports, les entreprises du secteur réalisent des investissements importants pour acquérir un avantage concurrentiel et rester en avance sur leur temps.

Jetons un coup d'œil rapide à quelques avantages remarquables de l'IA dans les transports :

Alors que l’intelligence artificielle dans l’industrie des transports continue d’évoluer et de laisser sa marque sur le secteur, nous pouvons nous attendre à voir davantage d’applications de l’IA dans l’industrie automobile. Explorons quelques cas pratiques d'utilisation de l'IA dans les transports.

Top 10 des cas d’utilisation de l’IA dans les transports

L’intelligence artificielle dans le secteur des transports remodèle l’ensemble du paysage. De l’optimisation de la gestion du trafic à l’amélioration de la sécurité des véhicules, les multiples applications de l’IA dans les transports justifient pourquoi le secteur connaît une croissance exponentielle et pourquoi les organisations adoptent cette technologie.

Découvrons les 10 principaux cas d'utilisation de l'IA dans les transports, en explorant comment la technologie est un moteur de révolution du secteur.

Maintenance prédictive

L’IA joue un rôle central dans la maintenance prédictive des véhicules et des infrastructures. Cela permet de détecter les problèmes sous-jacents et d’agir de manière préventive plutôt que réactive. En analysant les données historiques et en temps réel, l'IA peut prévoir les problèmes potentiels liés aux véhicules ou aux infrastructures de transport, permettant ainsi une maintenance proactive pour éviter les pannes et réduire les temps d'arrêt. Cette approche prédictive améliore la sécurité et contribue aux économies de coûts pour les entreprises de transport.

Chatbots du service client

Les chatbots basés sur l'IA redéfinissent la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Ces chatbots, équipés de capacités de traitement du langage naturel (NLP), peuvent comprendre et répondre aux requêtes des clients sur les caractéristiques des voitures, fournir des informations et même aider à la résolution des problèmes.

Les chatbots IA peuvent prendre en charge les tâches banales des employés, comme aider les clients à sélectionner un modèle de voiture, planifier des essais routiers et recueillir les commentaires des clients, tout en libérant les agents humains pour gérer des problèmes plus complexes.

En tirant parti des chatbots basés sur l'IA, les entreprises peuvent améliorer l'efficacité de leur service client, réduire les temps de réponse et offrir une expérience utilisateur plus personnalisée et plus engageante.

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Véhicules autonomes

L’une des applications les plus transformatrices de l’IA dans les transports concerne les véhicules autonomes ou les voitures sans conducteur. Les véhicules autonomes, un concept qui était un fantasme de science-fiction il y a quelques années, sont désormais devenus une réalité. Tokyo peut être un excellent exemple de cette vision où les voitures sans conducteur circulent avec succès sur la route. Cependant, pour des raisons de sécurité, le conducteur s'assoit dans le véhicule pour contrôler la voiture en cas d'urgence.

Grâce à l’apprentissage automatique et aux capteurs avancés, l’IA permet aux véhicules de percevoir et de réagir à leur environnement, faisant ainsi de la conduite autonome une réalité. Alors que les gens étaient sceptiques quant à cette vision au cours de ses étapes de développement, les voitures autonomes ont fait leur entrée dans le secteur des transports.

Sans surprise, les véhicules autonomes seront la norme dans un avenir proche. Imaginez-vous prendre un Uber sans chauffeur. Ce jour arrive bientôt.

Détection de fraude à l'assurance

La fraude est un problème urgent dans le domaine de l’assurance automobile. Les assureurs doivent débourser des milliards de dollars en réclamations frauduleuses. L’IA avec NLP joue un rôle crucial dans la lutte contre la fraude à l’assurance. Les algorithmes d'IA analysent le volume considérable de données pour identifier les anomalies et détecter les schémas suspects d'activités frauduleuses, permettant ainsi aux compagnies d'assurance de prendre des mesures proactives pour prévenir les réclamations frauduleuses en temps réel, économiser des ressources, réduire les pertes financières et maintenir l'intégrité de l'écosystème de l'assurance. . En employant l’IA pour détecter la fraude à l’assurance, les assureurs peuvent rationaliser le traitement des réclamations, améliorer la précision et instaurer la confiance avec les assurés.

Analyse du comportement des conducteurs

L’analyse basée sur l’IA du comportement des conducteurs transforme le paysage de la sécurité des transports. Les appareils télématiques équipés d'algorithmes d'IA peuvent surveiller et analyser divers aspects du comportement du conducteur, notamment la vitesse, les accélérations ou les freinages brusques, les intervalles de vidange d'huile, la consommation de carburant, les temps d'arrêt du véhicule après un accident et le respect des règles de circulation.

Ces données sont inestimables pour la gestion de flotte, les modèles de tarification des assurances et la promotion de habitudes de conduite plus sûres. En fournissant des informations sur le comportement des conducteurs, l’IA contribue à améliorer la sécurité routière, à réduire les risques d’accidents et à optimiser les primes d’assurance en fonction des habitudes de conduite individuelles.

Prévisions de retard de vol

Les retards de vol sont aujourd’hui l’un des problèmes les plus courants auxquels est confronté le transport aérien. Cela a un impact négatif sur l'expérience de vol des passagers, minant la valeur d'une entreprise de transport et entraînant une augmentation du taux de désabonnement des clients.

L’IA vient à la rescousse pour surmonter ces problèmes. En tirant parti de l’analyse des mégadonnées et de l’IA pour le transport, l’industrie peut offrir un service client exceptionnel en réduisant les temps d’attente et en améliorant l’expérience de voyage.

Étant donné que des problèmes techniques ou des intempéries peuvent entraîner des retards de vol, la technologie aide le secteur de l’aviation à obtenir des informations utiles sur les possibilités pouvant entraîner des retards et des annulations de vols. La compagnie peut mettre à jour ces informations et les détails du vol pour les passagers, ce qui peut les aider à éliminer les temps d'attente inutiles et à planifier leurs horaires en conséquence.

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Gestion du trafic

L’un des problèmes de transport les plus importants auxquels les navetteurs sont régulièrement confrontés est la congestion routière. L’IA pour les transports est également là pour relever ce défi. Pour optimiser la circulation, les algorithmes d'IA analysent les données en temps réel provenant de diverses sources, notamment des capteurs, des caméras de circulation et des appareils GPS. Les systèmes intelligents de gestion du trafic ajustent de manière dynamique les horaires des signaux et réacheminent les véhicules, réduisant ainsi les embouteillages et améliorant l’efficacité.

De plus? Les passagers reçoivent des informations essentielles telles que les cas d'accidents possibles, les prévisions de trafic ou les barrages routiers. De plus, ils sont informés de l'itinéraire le plus court, ce qui les aide à atteindre leur destination sans se retrouver coincés dans les tracas de la circulation. De cette façon, l’IA résout non seulement le problème du trafic indésirable, mais réduit également les temps d’attente et améliore la sécurité routière.

Suivi des véhicules en temps réel

Les systèmes de suivi des véhicules basés sur l'IA fournissent des informations en temps réel sur l'emplacement, le statut et l'état d'une flotte. En intégrant les données GPS, les capteurs et les analyses prédictives, les entreprises peuvent optimiser la planification des itinéraires, surveiller l'efficacité énergétique et planifier la maintenance de manière proactive. Cela améliore la gestion de la flotte, réduit les coûts de carburant, améliore les délais de livraison et garantit l'efficacité opérationnelle globale de la flotte de transport.

Quoi de plus? Étant donné que les données sont transmises vers le cloud, elles sont facilement accessibles depuis n’importe quel appareil et à tout moment.

Gestion de l'inventaire

L’IA dans le transport a véritablement révolutionné la gestion des stocks et des entrepôts. En tirant parti des robots d'entrepôt basés sur l'IA et des algorithmes d'apprentissage automatique, les entreprises peuvent prédire la demande, identifier les niveaux de stock optimaux et automatiser les processus de réapprovisionnement de manière plus efficace et plus précise. Cela minimise non seulement le risque de rupture de stock et de surstock, mais améliore également l'efficacité globale de la chaîne d'approvisionnement, réduisant les coûts et améliorant la satisfaction des clients.

L’utilisation de l’IA dans les transports est tout à fait remarquable, car elle permet de faire des prédictions à court et à long terme. Dans les prévisions à court terme, il peut comparer l’offre à la demande tout en garantissant que vous n’avez que l’essentiel dans votre stockage. À long terme, il prédit les tendances et identifie les besoins saisonniers.

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Soins intelligents au conducteur

L’IA révolutionne les soins et la sécurité des conducteurs grâce à des systèmes intelligents qui surveillent le comportement du conducteur et les conditions routières. En tirant parti de la reconnaissance des émotions, de la vision par ordinateur, des capteurs IoT intelligents et de l'IA dans les transports, les véhicules modernes peuvent identifier le comportement des conducteurs pouvant présenter des risques de circulation. L'IA peut déterminer si l'état d'un conducteur est potentiellement dangereux en analysant des facteurs tels que la température corporelle, la fatigue, la somnolence, les mouvements des yeux, la position de la tête, le comportement de conduite et le temps. En réponse, le système d'IA peut prendre des mesures préventives, telles que l'arrêt du véhicule ou le passage à un mode de conduite autonome.

Les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) utilisent des algorithmes d'IA pour détecter les dangers potentiels, fournir des alertes en temps réel aux conducteurs et, dans certains cas, prendre des mesures correctives pour prévenir les accidents. Cela améliore non seulement la sécurité des conducteurs et des passagers, mais contribue également à réduire les coûts d'assurance et à atténuer le risque d'accidents causés par une erreur humaine.

Le gouvernement britannique a identifié la fatigue comme l’une des principales causes d’accidents causées par le comportement des conducteurs.

Exemples concrets d'IA dans les transports

L’IA rend l’industrie automobile plus avancée, automatisée et efficace. C’est pourquoi de nombreuses grandes entreprises et même des startups émergentes utilisent de plus en plus l’IA dans les transports. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des principaux exemples d’IA dans les transports.

Tesla

Tesla exploite l'IA pour activer les capacités de conduite autonome dans sa gamme de véhicules. Ce géant de l'automobile utilise le potentiel de l'IA pour détecter le comportement du conducteur, tel que le niveau de fatigue et de somnolence, évitant ainsi l'apparition d'accidents éventuels sur les routes.

BMW

BMW utilise plus de 400 applications d'IA dans ses processus opérationnels. Certains des derniers modèles de la marque sont équipés d'assistants personnels alimentés par l'IA, améliorant le confort et la sécurité du conducteur en effectuant une multitude de tâches en fonction des préférences et du comportement du conducteur.

Hitachi

Hitachi, le leader du secteur, est réputé pour utiliser l'IA dans les transports. L'entreprise est bien connue pour son logiciel avancé de maintenance prédictive de flotte. Tirant parti de la puissance de l'IoT et de l'IA, Hitachi analyse de vastes quantités de données, offrant une surveillance complète de la flotte et garantissant la longévité des actifs de la flotte.

Waymo

Anciennement connue sous le nom de projet de voiture autonome de Google et opérant désormais en tant qu'entreprise de technologie de conduite autonome, Waymo exploite la puissance de l'IA pour activer des fonctionnalités de conduite autonome dans sa flotte de camionnettes de livraison, de taxis et de semi-remorques.

Audi

Audi utilise l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur pour inspecter la tôle des véhicules. Ces technologies de nouvelle génération peuvent détecter même les plus petites fissures au stade de la production, permettant ainsi à l’entreprise d’éliminer les pièces défectueuses des produits finis.

Quel est l’avenir de l’IA dans les transports ?

Même si l’IA a déjà fait des progrès remarquables dans la transformation du paysage des transports, elle commence encore à effleurer la surface de ses capacités. À l’avenir, le rôle révolutionnaire de l’IA dans le transport est sur le point d’évoluer considérablement, en s’implantant plus profondément dans l’industrie et en assumant de plus en plus de responsabilités plus complexes.

Au-delà de l’automatisation et de la réduction des erreurs, l’IA devrait devenir apte à prédire les tendances à venir, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère de prise de décision proactive. L’avenir de l’IA dans les transports recèle un immense potentiel pour redéfinir la façon dont nous transportons les marchandises et les passagers d’un endroit à un autre.

En outre, la sécurité routière devrait atteindre de nouveaux sommets à mesure que nous nous rapprochons de la réalisation de la vision des véhicules entièrement autonomes. Selon la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), il existe six niveaux d'autonomie de conduite, comme le montre l'image ci-dessous.

Aujourd’hui, la plupart des véhicules pilotés par l’IA se situent dans les niveaux 1 à 3. Au cours des années ou de la décennie à venir, nous atteindrons une autonomie totale, où le conducteur pourra renoncer à tout contrôle de conduite et profiter du trajet comme un passager.

Outre les véhicules sans conducteur, les systèmes de gestion du trafic basés sur l’IA devraient optimiser la mobilité urbaine, réduire les embouteillages et améliorer l’efficacité des réseaux de transport. Qu'il s'agisse de nouvelles avancées dans le domaine des véhicules autonomes ou de l'intégration de l'IA dans l'analyse prédictive pour la planification des infrastructures, le chemin à parcourir promet une exploration continue du potentiel de l'IA pour révolutionner tous les aspects de l'industrie des transports.

À mesure que la technologie progresse, nous pouvons nous attendre à assister à un rôle plus évolutif de l’IA dans les transports, redéfinissant ainsi l’avenir de l’industrie.

Notre expérience dans les services de développement d'IA

Si le rôle transformateur de l’IA dans le transport mentionné ci-dessus vous a inspiré et que vous souhaitez tirer parti de ses capacités dans votre secteur automobile, vous êtes au bon endroit pour réussir. Il vous suffit de vous associer à une société de développement de logiciels de transport fiable comme Appinventiv, qui possède une expertise substantielle dans la fourniture de services de développement d'IA.

Nous pouvons être votre fournisseur de solutions d'IA de confiance, vous aidant à faire progresser vos processus opérationnels et à vous rapprocher de vos objectifs commerciaux en créant des solutions d'IA personnalisées pour vos besoins commerciaux spécifiques.

Nous proposons une large gamme de solutions basées sur l'IA pour les entreprises mondiales de toutes tailles et dans tous les secteurs, notamment le transport et la logistique. Avec une équipe de plus de 150 experts en chaîne d'approvisionnement et en logistique, nous avons fourni plus de 200 logiciels de logistique de transport pour les entreprises du monde entier. Notre portefeuille témoigne de notre compétence dans la fourniture de services de développement d’IA.

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FAQ

Q. Comment l’IA améliore-t-elle la sûreté et la sécurité dans les transports ?

A. L’IA améliore la sûreté et la sécurité des transports de plusieurs manières :

• Premièrement, il utilise des algorithmes avancés pour identifier rapidement les menaces potentielles, améliorant ainsi les mesures de sécurité globales et les capacités de surveillance.
• Deuxièmement, l’IA contribue à la sécurité environnementale en réduisant les émissions en optimisant les itinéraires pour un meilleur rendement énergétique.
• Enfin, l’IA rationalise les processus de collecte des tarifs en utilisant des algorithmes avancés pour détecter et prévenir les activités frauduleuses.

Collectivement, les applications d’IA créent un environnement de transport robuste et sécurisé, répondant à la fois aux problèmes de sécurité et aux considérations environnementales.

Q. Comment l’IA est-elle utilisée dans les transports ?

R. L'exploitation de l'IA dans les transports est un processus à multiples facettes qui implique la collecte et le prétraitement de diverses données, la formation de modèles d'apprentissage automatique et le développement d'algorithmes. Intégrée aux capteurs et appareils IoT, l'IA effectue des analyses en temps réel, prend des décisions autonomes et affine continuellement ses performances grâce à des boucles de rétroaction. Ce processus dynamique améliore la sécurité, optimise le trafic, permet des véhicules autonomes et améliore l'efficacité globale du transport.

Q. Comment l’IA affectera-t-elle les transports ?

A. L’impact de l’IA sur les transports est profond, ouvrant la voie à une ère de progrès sans précédent. Grâce à des algorithmes sophistiqués et à l’apprentissage automatique, l’IA permet aux véhicules de naviguer en toute sécurité, de détecter les obstacles, de respecter les règles de circulation et de prendre les bonnes décisions. Cette capacité de transformation réduit considérablement le besoin d’intervention humaine constante, contribuant ainsi à des systèmes de transport plus efficaces, plus sûrs et plus intelligents. Des véhicules autonomes sur la route à la gestion du trafic pilotée par l’IA, l’influence de l’IA promet de redéfinir la façon dont nous nous déplaçons et interagissons avec l’écosystème des transports.