Le cloud, l’avenir de l’automobile

Cette transformation concerne autant la production que la distribution des véhicules et s’étend au produit automobile lui-même. Si on regarde les différents cas d’usage métier, on peut voir que non seulement le cloud peut permettre de répondre aux différents besoins via les services technologiques qu’il propose mais qu’il est à chaque fois l’enabler indispensable à la mise en œuvre du changement.

Sans le cloud, pas de vraie capacité à répondre de manière industrielle aux besoins du secteur automobile !

La chaine de production

C’est toute la chaine de production qui a besoin d’améliorer non seulement sa productivité mais aussi sa flexibilité.

Les constructeurs automobiles ont de tous temps cherché à optimiser leur processus de production. Ce n’est pas nouveau. Ce qui est nouveau, c’est le besoin exacerbé de flexibilité et de pilotage entre les différentes usines mais aussi plus largement avec les fournisseurs. On arrive donc aux limites des systèmes Legacy monolithiques. Les systèmes de pilotage industriel de type « Shop Floor » ne sont pas des candidats naturels pour le cloud compte tenu de leurs enjeux de disponibilité. La donne change aujourd’hui avec la combinaison du cloud et de la technologie Edge, disponible en mode « As a service », sans parler des capacités de redondance apportées par les hyperscalers. On peut désormais envisager d’avoir le meilleur des deux mondes avec les capacités d’optimisation, de résilience et de flexibilité du cloud associées à la disponibilité et la sécurité apportées par des serveurs de proximité. Le Edge, connecté au cloud et déployé au sein des unités de production prend tout son sens.

La mise en place d’un véritable digital twin en temps réel ouvrirait en outre de nouvelles possibilités en termes de capacité de simulation et de rapidité d’adaptation à des enjeux externes (nouveau produit à lancer, changement de processus de fabrication, intégration plus facile avec l’ingénierie…). Son fonctionnement en temps réel permettrait de connecter les différents robots et outils de contrôle (inspection visuelle, …) et de détecter des besoins de maintenance prédictive. Sans les services cloud, ce type de cas d’usage est quasiment impossible à implémenter à des coûts raisonnables.

Le besoin d’agilité de l’outil de production est non seulement induit par les marchés mais aussi par les soubresauts dans l’approvisionnement en matière première et en pièces provenant de sous-traitants. La crise des semi-conducteurs en est l’exemple le plus frappant. La mise en œuvre d’une supply chain connectée, Data Driven et intelligente devient une nécessité pour être capable d’optimiser en temps réel les approvisionnements et routes logistiques. Le cloud apporte la flexibilité en termes d’ingestion des données et de capacité IA. Les constructeurs ont appris lors des crises à affecter à la main les composants vers les canaux et les produits les plus rentables. Ce type d’allocation dynamique aurait intérêt à être fait de manière automatisée. Le cloud offre les outils de ML et d’AI permettant de répondre à ce besoin.

L’importance de la connaissance client

En premier lieu, il est nécessaire d’avoir une vue 360 degrés des clients dans leurs différentes interactions avec la marque voire avec les marques pour les groupes multimarques. Ce n’est pas un besoin nouveau mais cela prend une nouvelle dimension avec la multiplication des canaux de contact (centre d’appel, site internet, application mobile et la produit lui-même). La distribution automobile va en être affectée avec la perspective pour certaines marques de faire de la vente en ligne avec un nouveau rôle de « sales agency » au niveau distribution. La capacité du cloud à mettre en place très rapidement des infrastructures de données de type Datalake, mais aussi à collecter, nettoyer, processer et distribuer de manière fluide et en temps réel des données entre les outils des constructeurs et les DMS dans le réseau, le rende incontournable.

Un autre cas d’usage est la volonté des constructeurs de monétiser les données concernant leurs clients et véhicules. Cela pourra concerner pour commencer les données de gestion de parc véhicule à destination des grands comptes et des sociétés de leasing ou encore les offres d’assurance basées sur l’usage des conducteurs. Pour ce type de besoin, qui va reposer sur une analyse des données en provenance du véhicule, et de celles plus statiques concernant l’utilisateur et sa vie dans l’univers de la marque, le cloud permet la mise en œuvre de services innovants sans délai ni coût important de mise en œuvre.

Un dernier use case consiste à pouvoir suivre le cycle de vie complet des véhicules pour pouvoir gérer le renouvellement des batteries pour les véhicules électriques, faire de la maintenance prédictive ou encore envisager des opérations de remise à niveau des véhicules pour leur donner une seconde voire une troisième vie. Ce type de service va s’appliquer naturellement aux flottes opérées par les constructeurs ou avec engagement de buy-back mais aussi pour des clients particuliers soucieux d’optimiser la valeur de leur véhicule sur la durée. Là encore, le cloud offre des capacités inégalées en termes d’ingestion de données ou d’algorithmes IA pour détecter voire prévenir les pannes potentielles, gérer au mieux les rappels constructeurs par exemple.

Le produit automobile

Le produit automobile voit son barycentre passer des aspects mécaniques vers le logiciel. C’est une véritable révolution symbolisée par le succès de Tesla. Les constructeurs symbolisent cette transformation en souhaitant devenir des tech compagnies. Elon Musk a dit récemment qu’il considérait Tesla comme « l’agrégation d’une douzaine de startups technologiques, dont beaucoup ont peu ou pas de corrélation avec le business traditionnel de l’automotive.[1] »

Là il s’agit de développer des services End To End qui combinent des fonctionnalités onboard et offboard pour offrir une expérience client fluide et différenciante. Cela va passer aussi par des échanges de données permanents entre la voiture et son écosystème : les outils des constructeurs bien entendu mais pas uniquement. Cela peut aussi être des services proposés par des acteurs externes comme des fournisseurs de contenu éditorial mais aussi des compagnies d’assurance. Les fonctionnalités de conduite accompagnée vont aussi nécessiter des échanges avec l’environnement : mobilier urbain ou autres véhicules. Et il faudra mettre en œuvre et maintenir ces catalogues de services.

A une époque où la prophétie de Marc Andreessen datant de 2011 « le software mange le monde »[2] est toujours valable et où les données sont considérées comme l’or noir du 21^ème siècle, on ne peut que relever la similitude entre les différentes couches de l’industrie automobile et les grandes plateformes Cloud des hyperscalers. La voiture en tant que plateforme mécanique, la couche de middleware avec ses capteurs, ses circuits électroniques, ses processeurs, ses outils de connexion de type 5G ou API et enfin la couche applicative, répartie entre de l’on-board et de l’off-board, rappellent furieusement les modèles de service de base du Cloud IaaS [3]/ PaaS [4]/ SaaS [5]et leur déclinaison depuis leur établissement par le NIST en 2011 (CaaS [6]/ FaaS [7]/ DaaS[8]).

L’analogie pourrait même être poussée jusqu’à comparer les modèles de déploiement du cloud :  l’on-board se référant a du Cloud privé « On premises » pour assurer l’autonomie et la sécurité en mode déconnecté, l’off-board étant son pendant public, centralisé et mutualisé en Datacenter mais aussi disponible en mode Edge pour assurer la connexion en tout lieu et en tout temps.

En matière de services connectés, la capacité à innover est clé et cette innovation a besoin de plateformes connectées, résilientes, agiles dont la scalabilité est garantie sans nécessité d’investir massivement au démarrage. C’est presque la définition même du cloud !

[1] https://techcrunch.com/2020/10/21/tesla-is-a-chain-of-startups-elon-musk-explains/
[2] https://a16z.com/2011/08/20/why-software-is-eating-the-world/
[3] Infrastructure as a Service
[4] Platform as a Service
[5] Software as a Service
[6] Container as a Service
[7] Function as a Service
[8] Data as a Service