Révolutionner la gestion de projets automobiles grâce à l’automatisation par IA
L’essor de l’IA transforme rapidement l’industrie automobile. Des voitures autonomes à l’automatisation de la gestion de projet, chaque étape du processus est en évolution. Pour suivre ce rythme effréné, le processus de gestion des besoins évolue aussi en automatisant des tâches comme l’obtention, la rédaction, le résumé, etc.
La rationalisation pilotée par l’IA aide les gestionnaires de projet, les assistants en chef et les assistants en assurance qualité à gagner du temps et à améliorer l’efficacité dans une industrie en pleine évolution. Cela augmente également l’alignement des parties prenantes avec les objectifs d’affaires.
Cet article traite de l’impact de l’IA dans l’industrie automobile, de ses avantages et d’un outil qui aide à l’automatisation de la gestion de projet.
Prévisions du marché mondial de l’IA automobile
Source : Deloitte
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Table des matières
Voyez comment ça fonctionne :
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1. Rationaliser la gestion des exigences grâce à l’automatisation par IA
Un avantage clé de l’IA dans toute gestion des exigences est qu’elle réduit une quantité significative de travail manuel. Idéalement, cela réduit aussi un peu le travail d’analyse. Ce faisant, les utilisateurs peuvent alors se concentrer sur des tâches stratégiques de plus haut niveau, accomplir les tâches manuelles plus rapidement et augmenter la qualité globale des produits produits par votre équipe. Voici comment faire :
A. Efficacité et réduction des coûts grâce à l’automatisation de la gestion de projet
La réduction des coûts est sans doute le plus grand avantage de l’automatisation de la gestion de projet. Cela peut avoir un impact sur la conception à plusieurs niveaux.
- La conception est une étape cruciale dans la création d’une voiture qui influence chaque étape suivante. Mais l’infinité de conceptions allers-retours peut influencer de nombreux facteurs en aval. Les outils de gestion de projet en IA peuvent s’attaquer aux goulots d’étranglement courants en conception comme la génération d’exigences, aider à l’élicitation, à l’identification des lacunes et à clarifier les objectifs de projet qui empêchent des refontes sans fin.
Source : L’industrie automobile à la croisée des chemins | CEDEFOP (europa.eu)
- L’industrie fait face à une pénurie massive de compétences à tous les niveaux d’ancienneté. Le secteur automobile devrait connaître un déficit mondial de 2,3 millions de travailleurs qualifiés d’ici 2025 et de 4,3 millions d’ici 2030. Cette pénurie est particulièrement aiguë dans le secteur des compétences numériques. Une solution immédiate à la pénurie de compétences est d’intégrer l’IA dans l’industrie automobile. Cela peut aider à répondre aux besoins sans nécessiter une formation ou une expérience approfondies.
B. Qualité et conformité
Les outils de gestion des besoins en IA peuvent exécuter des travaux manuels et certains travaux analytiques plus rapidement et plus efficacement que les humains. Leur accès à de plus grandes bases de données peut aussi vous donner de meilleurs résultats, ce qui en fait d’excellents assistants pour les gestionnaires de projet souhaitant améliorer la qualité de leurs besoins. Voici quelques façons spécifiques dont les outils d’IA peuvent aider à améliorer la qualité et la conformité :
- La génération des besoins peut aider à identifier des aspects du projet que les humains ont peut-être négligés. Les entreprises peuvent utiliser le temps, l’argent et les ressources économisés sur des projets nécessitant une supervision et un jugement humains critiques. Par exemple, un gestionnaire de projet expérimenté peut documenter les risques potentiels du marché pour une nouvelle voiture électrique en se basant sur son expérience et ses connaissances antérieures dans l’industrie. Mais ce n’est pas toujours le cas. Un nouveau gestionnaire peut utiliser l’automatisation de la gestion de projet pour aider à peupler, catégoriser et classer les risques selon le contexte. Pour le projet suivant, il peut mettre à profit ses apprentissages et créer des exigences encore meilleures.
- Les produits automobiles modernes doivent respecter des dizaines de normes de conformité, y compris des normes de sécurité, des normes de fabrication, des normes environnementales et des normes logicielles. En capturant les exigences liées à la conformité, un système d’IA peut éviter des refontes coûteuses et des poursuites judiciaires futures.
Source : Résultats officiels de la cote de sécurité de la VW Golf Cabriolet 2011 (euroncap.com)
Les fonctionnalités connexes de gestion des exigences peuvent aussi aider les entreprises à s’assurer que les exigences de conformité ne sont pas négligées sur plusieurs itérations d’exigences produit. Par exemple, la traçabilité définit la relation de bout en bout entre les exigences, s’assurant que les équipes répondent aux exigences liées à la conformité. La gestion des versions les aide à s’assurer que le projet respecte les exigences de conformité sur plusieurs versions des exigences.
- Si un constructeur automobile identifie correctement les besoins des clients, les transforme en cas d’utilisateur réalistes et en histoires d’utilisateur, et finit par proposer des produits bien testés, les clients sont satisfaits. Des véhicules mieux évalués entraînent plus de revenus pour les constructeurs automobiles et un accès plus facile à une meilleure technologie et à un meilleur financement pour élargir leur avantage concurrentiel.
C. Innovation et technologies avancées
L’industrie automobile est l’une des plus innovantes et compétitives. Ces dernières années, la numérisation croissante des voitures et la diffusion lente mais régulière des fonctionnalités de conduite autonome ou semi-autonome ont rendu nécessaire une approche plus agile dans les projets automobiles.
Source : Top 10 des tendances et innovations de l’industrie automobile 2023 | StartUs Insights (startus-insights.com)
Côté conception et développement de produits, les assistants IA peuvent fournir aux équipes des idées et des recommandations basées sur l’analyse des données, aidant les constructeurs automobiles à rester compétitifs dans un marché en rapide évolution et à gérer les risques.
Les applications d’IA et les modèles d’apprentissage automatique (ML) peuvent détecter des risques non identifiés appelés risques « zero-day » en incluant des exigences pertinentes que les humains ont peut-être négligées. Par exemple, un système d’IA peut inclure l’étanchéité dans des conditions météorologiques locales qui changent rapidement.
2. Présentation de Copilot4DevOps
Copilot4DevOps est un outil révolutionnaire de gestion des besoins en IA développé par Modern Requirements, utilisant les capacités d’OpenAI pour améliorer la productivité des chefs de projet, développeurs, QA et analystes de financement. En automatisant le travail manuel et en exploitant la technologie IA, Copilot4DevOps offre les fonctionnalités suivantes :
- Analyse des données des items de travail
- Réécriture des exigences
- Génération des besoins
- Conversion de cas d’utilisation et d’histoire utilisateur
- Gherkin Format Conversion
- Résumé des éléments du travail
- Génération de cas de test
- Interrupteur marche-arrêt pour s’adapter à toute politique d’entreprise qui inclut ou exclut les outils d’IA.
Tous les produits Modern Requirements, y compris Copilot4DevOps, sont rigoureusement conformes aux normes de conformité automobile pertinentes telles qu’ASPICE, ISO 26262:2018 (sécurité fonctionnelle). ISO/SAE 21434 /SAE J3061, ISO/PAS 21448:2019 et IEC 60812.
3. Microsoft, OpenAI et sécurité
Parce que Modern Requirements est intégré au puissant cadre collaboratif d’Azure DevOps, il transforme ADO en une solution polyvalente de gestion du cycle de vie des applications et des exigences , intégrée à l’écosystème Microsoft plus large.
Notre relation avec Microsoft signifie que Copilot4DevOps bénéficie des normes de sécurité de pointe de Microsoft et OpenAI ainsi que d’une stricte adhésion aux protocoles de confidentialité. Les utilisateurs peuvent avoir confiance que leurs données sont protégées et qu’ils bénéficient des mises à jour régulières de sécurité fournies par Microsoft et OpenAI.
Copilot4DevOps est conçu pour être mis à jour afin d’inclure les dernières mises à jour de GPT4 et pour intégrer les dernières avancées en technologie d’IA. En restant à la pointe de l’innovation en IA, nous nous efforçons d’offrir à nos clients l’outil de gestion des besoins le plus sûr et le plus avancé sur le marché. Pour en savoir plus, lisez les mises à jour sur la confidentialité et la sécurité d’OpenAI.
4. L’avenir est là
L’intégration de la technologie IA dans les voitures, leur fabrication et la gestion de projet révolutionne l’industrie automobile. Avec des outils d’IA dans l’industrie automobile comme Copilot4DevOps, les PM, BA et QA doubleront leur productivité et connaîtront des niveaux d’efficacité croissants.
Avec ses fonctionnalités avancées et son intégration fluide dans Azure DevOps, Copilot4DevOps est un outil d’une puissance unique pour l’automatisation de la gestion de projet.
