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L’augmentation des services connectés à destination des conducteurs propose aujourd’hui un large éventail d’options de la prédiction précise des embouteillages aux tarifs d’assurance individuelle. Selon des études, le marché mondial des voitures connectées devrait s’élever à environ 54 milliards de dollars en 2020 et atteindre 166 milliards en 2025. Cependant, pour que les applications de ces voitures soient sûres, efficaces à développer et à utiliser, les constructeurs automobiles doivent disposer de stratégies et de solutions puissantes pour lire, combiner et utiliser de manière fiable les données relatives aux véhicules et à l’environnement. BlackBerry, l’un des principaux fournisseurs de logiciels et de services de sécurité pour les applications automobiles, résume les points principaux à prendre en compte sur ce sujet.

1. Lire avec fiabilité les données du véhicule pour se concentrer sur la sécurité

Les avantages des voitures connectées sont nombreux, comme par exemple les avertissements de dangers ou d’accidents, ou encore la détection des vols. Selon Capgemini, il y avait 119,4 millions de véhicules connectés dans le monde en 2018, mais ce chiffre devrait passer à 352 millions d’ici 2023, soit une augmentation de près de 200 %. Cette évolution s’accompagne d’une immense augmentation de la quantité de données à collecter, à gérer et à utiliser. Selon l’étude, seuls 56 % des consommateurs disposent actuellement de services connectés à leur véhicule et seuls 51 % d’entre eux les utilisent fréquemment ou très fréquemment. Un autre problème est que de nombreuses entreprises et conducteurs s’inquiètent de la sécurité des données recueillies par les capteurs. Ils craignent que ces données ne soient manipulées ou volées. Il est donc important de trouver une méthode fiable et sécurisée pour lire les données des capteurs du véhicule. Si les constructeurs automobiles peuvent utiliser les interfaces d’application (API) de la plateforme pour partager des données avec leurs équipes de développement, ils sont plus innovants et plus flexibles qu’auparavant. Parallèlement, ils protègent la vie privée et la sécurité de leurs clients conducteurs en contrôlant qui peut accéder aux données des véhicules et des applications et à quel moment.

2. Fusionner différentes données et solutions intelligentes

Les nouveaux véhicules sont constitués d’innombrables composants, de technologies, de capteurs et de logiciels provenant de divers fournisseurs. À cela s’ajoutent une multitude de différents formats de données à prendre en compte. Les données du véhicule relatives aux freins, aux feux ou à la vitesse, par exemple, influencent les applications (commande du moteur ou assistants d’attention) sans oublier les informations environnementales sur les conditions météorologiques ou de circulation. Toutes ces informations doivent être harmonisées de manière centralisée. Cela représente un défi majeur pour les entreprises automobiles et entrave généralement aussi le déploiement de nouveaux systèmes. L’utilisation de deep learning est utile pour accéder aux données et les utiliser de façon optimale. Une plateforme de données soutenue par le deep learning permet d’effectuer des prévisions et des analyses. L’objectif est d’améliorer l’utilisation des véhicules, la sécurité et le plaisir de conduire. En outre, la solution prenant en charge les différentes données doit également prendre en compte les différents systèmes d’exploitation de véhicules. Elle doit également intégrer les implémentations multi-cloud et être capable d’utiliser différents types de données comme blocs de construction communs pour de nouveaux services à travers une gamme de modèles.

3. La connectivité du cloud améliore la flexibilité, la visibilité des données et surtout le contrôle

Si la plateforme de données est intégrée aux systèmes d’un véhicule et qu’elle est contrôlée, gérée et configurée depuis le cloud, les constructeurs automobiles bénéficient d’une meilleure vue d’ensemble des données de celui-ci. En analysant les données de performance en temps réel, ils peuvent, par exemple, détecter les premiers signes de pièces potentiellement défectueuses, avertir les conducteurs concernés et mener des actions de rappel ciblées. De plus, ils peuvent davantage gérer l’accès aux données. Des capacités intégrées supplémentaires leur permettent de proposer aux conducteurs de nouvelles caractéristiques, fonctions et options via le cloud. Pour les constructeurs automobiles, en revanche, de nouvelles sources de revenus et de nouveaux business models basés sur les données des véhicules s’ouvrent à eux. Par exemple, une analyse des données du véhicule fournit des informations sur le comportement du conducteur et sur les conditions dangereuses (routes verglacées ou un trafic intense). Le conducteur reçoit des recommandations pour des fonctions utiles comme une alerte de franchissement de ligne ou le réglage de la vitesse. Le constructeur automobile, quant à lui, apprend comment et quand ces fonctions de sécurité sont utilisées pour adapter et améliorer en permanence les véhicules. On peut également imaginer des informations sur la possibilité d’activer automatiquement un dispositif de sécurité pour enfants dès qu’un siège auto est détecté à l’arrière.

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