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Actualité des entreprises

Voitures connectées : quand le machine learning bouscule l’industrie automobile

Publication: 28 mai

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La donnée automobile est précieuse et soulève de nombreuses questions du côté des institutions européennes, notamment en termes de cybersécurité...
 

Seules 48 % des nouvelles voitures au niveau mondial sont actuellement équipées d’une connectivité intégrée, mais ce chiffre passera à 96 % d’ici 2030 d’après le rapport du conseil Expériences Per Mile Advisory Council. Cette même année, 79 % des véhicules expédiés dans le monde entier devraient avoir une autonomie de niveau L2 ou supérieure (le conducteur peut déléguer le contrôle du véhicule mais reste responsable de la supervision) d’après la grille créée par le SAE.

Les consommateurs souhaitent vivre une expérience connectée et l’automobile en fait partie. Par exemple, pour 57 % des répondants européens et 80 % des répondants nord-américains, la détection précoce des réparations est ainsi jugée nécessaire et 80 % des répondants, toutes régions confondues, sont d’ailleurs prêts à partager des données anonymes ou personnelles sur les véhicules pour avoir accès à ces services. Ces données permettent aux constructeurs automobiles de prévoir les besoins d’entretien et de réparation des véhicules, afin d’optimiser les concessions et de réduire au minimum les temps d’immobilisation.

Pour Alexander Moiseev, CBO de Kaspersky, « l’analyse prédictive, fondée sur un grand nombre de données, permet aux constructeurs de gérer à distance de nombreuses fonctions du véhicule, ainsi que les opérations qui y sont liées. A titre d’exemple, le machine learning dans l’industrie automobile permettant la maintenance prédictive, influence tout le processus de gestion des stocks et de la logistique des pièces de rechange. Le machine learning peut également modifier l’expérience de conduite, en ajustant les paramètres électroniques du moteur en fonction du style de conduite ou par l’optimisation d’autres paramètres. Le système est alors capable d’anticiper les besoins, les ajustements nécessaires plutôt que de simplement réagir aux problèmes.

Bien que ces technologies pour les véhicules connectés ne soient qu’au début de leur développement, il faut déjà songer aux potentiels risques de sécurité auxquels ils pourraient être exposés. Le machine learning peut notamment être compromis par des techniques d’opposition, telles que celles dites « par empoisonnement » soit lorsque des données altérées sont utilisées pour la formation d’algorithmes.

Un autre risque possible pour les systèmes pilotés à distance demeure la sécurité et l’intégrité des différents types de données clients ; des paramètres de conduite aux données personnelles. Ces données sont collectées par le constructeur automobile et transférées à des prestataires de services tiers, tels que les compagnies d’assurance ou les centres d’entretien automobile. Il peut en résulter un nouveau problème de sécurité lié à l’exfiltration des données privées d’un véhicule et des éléments associés de l’écosystème.

Ces risques doivent être pris en compte alors que la connectivité des voitures passe à un nouveau niveau, comme l’a révélé le récent rapport du conseil Experiences Per Mile Advisory Council. Kaspersky s’attache également à répondre aux besoins de cybersécurité pour les voitures connectées et développe des solutions de protection dédiées et une expertise pour l’industrie automobile. ».

Dans ce sens, Kaspersky a notamment mis au point une offre dédiée au secteur automobile. Le but ? Sécuriser le véhicule, pour éviter toute perte de contrôle et aussi sécuriser les données qui sont collectées. Les solutions Kaspersky permettent également de prévenir les menaces, à la fois dans le véhicule et au sein même du centre où les données sont collectées. Kaspersky a conçu cette solution comme une plateforme complète, protégeant l’utilisateur, ses données personnelles et son véhicule.

http://www.kaspersky.fr/

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