Valeo, pilier d’innovation dans l’industrie automobile, révolutionne sa production avec l’intelligence artificielle. Face à une *augmentation exponentielle du code* nécessaire pour ses systèmes embarqués, l’entreprise se dote d’outils performants tels que Gemini. La réduction des cycles de développement et l’accélération des mises à jour deviennent des impératifs. Cette quête d’efficacité se concentre sur l’optimisation des ressources humaines, sans remplacer le précieux savoir-faire de ses développeurs. L’intégration de l’intelligence artificielle transforme ainsi le paysage numérique de Valeo, engendrant des solutions audacieuses et adaptées à ses défis contemporains.
Accroître la productivité grâce à l’IA générative
Valeo, acteur majeur de l’équipement automobile, intègre massivement l’intelligence artificielle générative pour optimiser sa production de code. La demande croissante en logiciels embarqués sur les véhicules entraîne une nécessité d’augmenter la quantité et la qualité du code produit quotidiennement.
Cédric Merlin, directeur de l’IA chez Valeo, a souligné que l’augmentation des logiciels dans les voitures, ainsi que leur capacité à bénéficier de mises à jour continues, a bouleversé le secteur. Cette pression croissante se traduit par un besoin exponentiel de lignes de code. En parallèle, les cycles de développement se sont réduits à deux ans, un défi pour la production de code.
Une collaboration stratégique avec Gemini
L’équipementier français a résolument choisi Gemini de Google comme la principale plateforme pour ses enjeux technologiques. Valeo a équipé environ 5 000 de ses 9 000 ingénieurs systèmes et logiciels de Code Assist, un assistant de code révolutionnaire. Cette stratégie vise à augmenter l’efficacité des développeurs, non à les remplacer.
La fonction de Code Assist est d’augmenter la productivité des développeurs en leur permettant de se concentrer sur des tâches stratégiques. Le résultat est une augmentation de la production de code tout en maintenant une équipe stable, faisant de l’intelligence artificielle un complément indispensable pour les experts.
Réduction des cycles de développement
Valeo déploie l’IA générative pour simplifier l’ensemble du processus de développement logiciel. Grâce à des workflows semi-automatisés, l’entreprise renforce ses procédés, réduisant significativement le temps de mise à disposition des produits. Les agents d’IA agissent notamment lors de la génération de tests unitaires et de la détection d’anomalies.
Cédric Merlin met en avant que l’IA ne sert pas uniquement à produire du code, mais à garantir sa robustesse. Les corrections automatiques proposées par l’IA représentent un avancé significatif. Le développeur a la possibilité d’accepter ou de rejeter ces propositions, améliorant ainsi le processus de validation.
Ce modèle offre des cycles de développement réduits et une capacité à gérer des projets de plus en plus complexes, tout en respectant les normes sécuritaires et qualitatives.
Défis rencontrés avec le code bas niveau
Malgré les avancées, un défi demeure : le développement de code bas niveau, essentiel dans l’industrie automobile. Les modèles génératifs, bien que performants sur des langages comme Python, connaissent des limites avec le code embarqué spécialisé. Ce défi nécessite une approche proactive pour contourner les limitations.
Valeo collabore étroitement avec Google pour affiner les modèles d’IA, notamment Gemini, pour les adapter aux exigences spécifiques du code automobile. Ce fine-tuning permet de former l’IA sur des corpus de code bas niveau, augmentant ainsi son efficacité.
Partenariats stratégiques et innovations technologiques
Valeo bénéficie également d’un partenariat de proximité avec Google Cloud. Ce lien leur permet d’accéder aux nouvelles technologies avant leur mise sur le marché. L’anticipation des besoins spécifiques et l’adaptation des solutions aux impératifs de l’entreprise constituent un avantage concurrentiel significatif.
Cette démarche s’inscrit dans une vision plus large d’intégration de l’IA au sein de diverses fonctions, visant à accroître la productivité générale. Une synergie entre l’automatisation et l’expertise humaine promet de redéfinir les contours du développement logiciel dans l’industrie automobile.
Questions fréquemment posées sur l’augmentation de la productivité de Valeo grâce à l’intelligence artificielle
Comment Valeo utilise-t-il l’IA générative pour accroître sa production de code ?
Valeo exploite l’IA générative principalement à travers l’outil Code Assist, basé sur Gemini de Google, afin d’augmenter l’efficacité des développeurs et de générer un volume de code plus important tout en respectant les normes de sécurité.
Quels sont les principaux bénéfices de l’adoption de l’IA par Valeo ?
L’adoption de l’IA permet à Valeo de raccourcir les cycles de développement, de produire des codes plus robustes et de s’adapter plus rapidement aux besoins croissants de code complexe dans l’industrie automobile.
Quel rôle joue Gemini dans la stratégie de développement de Valeo ?
Gemini est le principal modèle d’IA générative utilisé par Valeo pour divers cas d’usage. Il permet d’améliorer la productivité des ingénieurs et de générer automatiquement des tests et des corrections dans le code.
Comment Valeo gère-t-il le développement de code bas niveau avec l’IA ?
Valeo rencontre des défis dans le développement de code bas niveau, essentiel dans l’industrie automobile. En collaboration avec Google, Valeo travaille sur le fine-tuning de modèles pour adapter Gemini aux besoins spécifiques du code automobile.
Quelles tâches sont désormais déléguées à l’IA chez Valeo ?
L’IA chez Valeo est utilisée pour la génération de tests unitaires, la revue de code et la détection d’anomalies, permettant ainsi aux développeurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme la conception et la validation.
Valeo a-t-il observé un impact mesurable de l’IA sur sa productivité ?
Bien que Valeo ne partage pas de KPI spécifiques concernant les gains de productivité grâce à l’IA, l’entreprise affirme que l’utilisation de l’IA a permis des cycles de développement plus rapides et une capacité accrue à gérer des projets complexes.
Comment l’IA aide-t-elle à maintenir les standards de sécurité et de qualité chez Valeo ?
En renforçant les processus avec des workflows semi-automatisés, l’IA permet à Valeo de produire du code qui respecte les standards de sécurité et de qualité, tout en facilitant l’identification d’éventuelles erreurs grâce à des interventions automatiques.
Quels autres modèles d’IA Valeo utilise-t-il en parallèle de Gemini ?
Valeo utilise également des modèles tels que Claude, Llama et Mistral pour divers domaines, sélectionnant toujours le modèle le plus adapté à chaque besoin à partir de la palette disponible sur Vertex AI.
