Déroulement
Il y a 1 an
Il y a 12 mois
Il y a 1 an
Citation
Les auteurs
Freddy LONTCHI TABOUA
(taboua.freddy@gmail.com) - (Pas d'affiliation)Abilash Veerasingam
(abilashpro@outlook.fr) - (Pas d'affiliation)Baruch Loick GNONHOUE
(bagnonhoue@gmail.com) - (Pas d'affiliation)
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Contenu
L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur automobile représente un tournant majeur dans la transformation numérique de l’industrie. Cette technologie révolutionnaire redéfinit non seulement la manière dont les véhicules sont conçus, fabriqués et utilisés, mais pose également des questions nouvelles sur l’éthique, la sécurité et l’emploi. L’un des impacts les plus visibles de l’IA est le développement de véhicules autonomes. Ces véhicules, équipés de systèmes intelligents, sont capables de percevoir leur environnement, de prendre des décisions en temps réel et de naviguer de manière autonome, promettant ainsi de transformer radicalement notre conception de la conduite et de la mobilité.
Par ailleurs, l’IA joue un rôle crucial dans l’amélioration de la sécurité des véhicules. Grâce à des systèmes avancés d’aide à la conduite, l’IA contribue à prévenir les accidents et à améliorer l’expérience de conduite. Elle permet également d’optimiser la conception et la production des véhicules. En analysant de grandes quantités de données, l’IA facilite la conception de véhicules plus efficaces et plus respectueux de l’environnement.
Dans le domaine de la maintenance, l’IA apporte une innovation majeure avec la maintenance prédictive. En analysant les données issues des capteurs des véhicules, l’IA peut prévoir les pannes avant qu’elles ne se produisent, notamment les coûts de maintenance et l’amélioration de la durabilité des véhicules.
Cependant, l’adoption de l’IA dans l’industrie automobile soulève des questions éthiques et réglementaires importantes. La gestion de la sécurité des données, la confidentialité des utilisateurs et les implications en termes de responsabilité en cas d’accident impliquant des véhicules autonomes sont des sujets de responsabilité majeure. De plus, l’impact sur l’emploi, avec l’automatisation croissante des processus de production, nécessite une attention particulière en termes de formation et de redéploiement des compétences de la main-d’œuvre.
En conclusion, l’IA transforme l’industrie automobile en offrant des opportunités d’innovation et d’efficacité, tout en posant des défis en termes de sécurité, d’éthique et d’emploi. Comprendre et naviguer dans ces changements est essentiel pour les acteurs de l’industrie afin de tirer pleinement parti des avantages de cette révolution technologique.
Appel à contributions
Chercheurs, professionnels, experts aidez-nous à mieux comprendre les implications managériales et stratégiques de l’Intelligence Artificielle dans le secteur automobile !
- Comment l’IA transforme-t-elle la conception et le développement de nouveaux modèles de véhicules ?
- Quel est l’impact de l’IA sur le développement et la mise en œuvre des véhicules autonomes et semi-autonomes ?
- De quelle manière l’IA améliore-t-elle la sécurité des véhicules et des passagers ?
- Quels sont les défis éthiques et juridiques associés à l’usage de l’IA dans les systèmes de conduite autonome ?
- Comment l’intégration de l’IA dans l’industrie automobile influence-t-elle les emplois et les compétences requises dans ce secteur ?
- De quelle façon l’IA peut-elle contribuer à rendre l’industrie automobile plus durable et respectueuse de l’environnement ?
- Quel est le rôle de l’IA dans l’amélioration de l’efficacité des chaînes d’approvisionnement et des processus de production automobile ?
- Comment l’IA est-elle utilisée pour personnaliser l’expérience de conduite et répondre aux attentes des consommateurs ?
- Quels sont les enjeux de la maintenance prédictive et du diagnostic des véhicules assistés par l’IA ?
- Comment l’IA façonne-t-elle l’avenir de l’industrie automobile, notamment en termes d’innovations technologiques et de nouveaux modèles économiques ?
Voici quelques-unes des interrogations (non exhaustives) auxquelles cet appel à contributions tente d’apporter une ensemble de réponses à la fois théoriques et opérationnelles.
Les propositions sont courtes (entre 1000 et 2000 mots, voir le guide des auteurs). Les articles seront publiés après validation au fil de l’eau.
L’ensemble des formats de réponses ci-dessous sont acceptés :
Les contributions doivent se faire directement via la plateforme Management & Datascience à partir de l’onglet « Participer ».
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