Stellantis mise sur l’IA pour détecter les défauts industriels en amont

La qualité ne se limite plus au contrôle final. Dans l’automobile, l’exploitation des données et des algorithmes pousse les industriels à intervenir avant que les défauts n’apparaissent à grande échelle. Chez Stellantis, cette bascule se traduit par une fonction dédiée au plus haut niveau et un partenariat avec Mistral AI pour accélérer l’analyse et la détection précoce.

Prévenir devient la règle, la confiance client l’enjeu

Les entreprises cherchent de plus en plus à agir avant que les problèmes ne deviennent visibles, en s’appuyant sur les données, les capacités d’analyse et l’intelligence artificielle. La qualité évolue ainsi vers une capacité d’anticipation, dépassant le simple contrôle final. Cette transformation concerne l’ensemble de l’industrie, au-delà du secteur automobile. Dans un contexte où la confiance du client est un avantage concurrentiel, éviter d’avoir à réparer devient un objectif central. Ce changement s’appuie à la fois sur les technologies, l’organisation des équipes et la circulation de l’information. Une détection précoce permet d’intervenir avant qu’un défaut ne touche un grand nombre de produits.

Ce que recouvre désormais la qualité côté client

L’appréciation de la qualité ne porte plus uniquement sur le produit, mais inclut désormais l’ensemble du parcours client. Sont intégrés la fiabilité du véhicule, la rapidité des interventions, la durée d’immobilisation, l’accès aux pièces détachées et la qualité des interactions avec le réseau. Les responsables qualité des sites de production échangent fréquemment avec les concessions et les chefs d’atelier afin de recueillir les retours du terrain et d’accélérer la mise en œuvre des améliorations. Une attention particulière est portée à l’exploitation renforcée des données provenant de l’utilisation réelle des véhicules pour perfectionner en continu les produits et les services. Il s’agit de favoriser l’usage des données au lieu de multiplier les contrôles, afin de simplifier, fluidifier et rendre plus prévisible le parcours client.

Relier les données et accélérer l’analyse avec l’IA

Chaque véhicule produit génère de nombreuses informations issues des contrôles en production, des essais, des retours des opérateurs et de l’après-vente. Le défi consiste à relier ces différentes sources pour détecter des signaux d’alerte, comme la convergence entre une anomalie lors d’un essai, une variation en fabrication et des remontées après-vente. L’intelligence artificielle joue ici un rôle d’accélérateur : les algorithmes analysent des volumes de données inaccessibles manuellement, font émerger des corrélations discrètes et aident à hiérarchiser les alertes. L’IA ne prend pas les décisions à la place des ingénieurs, mais elle leur fait gagner du temps dans l’analyse des causes racines et l’identification de signaux faibles.

Automobile, gouvernance et IA : le cas Stellantis

Le secteur automobile concentre les contraintes qui imposent une détection précoce des défauts, avec l’électrification, les logiciels embarqués et l’accélération des cycles de développement. Les véhicules combinent des éléments mécaniques, électroniques, des logiciels et des services connectés. La qualité est désormais prise en compte dès la phase de conception, tout au long du processus de fabrication et après la livraison. Chez Stellantis, la création d’une fonction de Chief Quality Officer au sein du comité de direction mondial marque l’importance stratégique de la qualité, considérée comme un levier de compétitivité. Stellantis, qui regroupe notamment Alfa Romeo, Citroën, DS Automobiles, Opel et Peugeot, a noué un partenariat avec Mistral AI pour exploiter des modèles d’intelligence artificielle dans le but d’améliorer le développement des véhicules, la qualité de fabrication et l’analyse des retours terrain. L’objectif est de détecter les défauts avant qu’ils n’affectent l’expérience client. Si la logique de vérification finale reste présente, elle ne suffit plus face à ces nouveaux enjeux.