Les technologies d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning sont de plus en plus utilisées dans le domaine de l'automobile où le champ des applications est très varié : soutien à la conduite (ADAS), prévention des accidents ou encore navigation plus intelligente. Les constructeurs automobiles peuvent également faire appel à des algorithmes de machine learning pour prévenir les problèmes de maintenance. Les capteurs installés dans les véhicules recueillent des données qui permettent de prévenir les dommages avant même qu'ils ne surviennent. Les conducteurs sont ainsi avertis de l'état de leur véhicule, et peuvent ainsi maintenir leur voiture en bon état.

Les progrès de l'IA et du machine learning permettent à l'industrie automobile de se transformer rapidement en un secteur où les véhicules sont capables de penser par eux-mêmes, offrant ainsi aux conducteurs plus de liberté que jamais tout en assurant leur sécurité à tout moment.
Alors que cette tendance s'accélère, les startups innovantes et les entreprises spécialisées dans la tech sont de plus en plus nombreuses à proposer de nouvelles solutions pour répondre aux challenges de ce domaine.

Soniclue développe un produit innovant qui s'appuie sur la technologie du machine learning et le traitement de signal pour aider les techniciens et mécaniciens automobiles à diagnostiquer les dysfonctionnements des véhicules. Soniclue aide ensuite à guider le mécanicien vers le problème spécifique du composant. Grâce à cette solution, les clients bénéficient d'un entretien préventif de leur voiture avant que de graves dommages ne soient causés.

L'application de la technologie de ML dans l'industrie automobile présente de multiples avantages. La technologie ML permet un traitement efficace de grandes quantités de données, conduisant à des décisions plus rapides et mieux informées. En outre, les algorithmes de ML identifient des motifs et font des prévisions basées sur des données historiques, prenant des décisions précises de manière autonome, réduisant le besoin de supervision humaine. Ils sont capables d'analyser de vastes ensembles d'informations, impossibles à appréhender pour un esprit humain. Cela est particulièrement utile pour les organisations traitant de grands ensembles de données. 

Surtout, le ML porte le potentiel d'économies de coûts. L'automatisation des processus réduit les coûts, soulage les employés et augmente leur sécurité. De cette manière, la technologie de ML contribue à la compétitivité, à l'efficacité et à l'innovation dans l'industrie automobile. L'application de l'apprentissage automatique dans le domaine en plein développement des véhicules autonomes (appelé AutoIA ou AutoML) ne doit pas être oubliée. Les algorithmes AutoML apprennent à répondre aux conditions de circulation changeantes, améliorant la sécurité des usagers de la route. À l'avenir, ils pourraient même changer notre manière de voyager.