Mistral AI et BMW révolutionnent les crash-tests avec l'IA en France

L’industrie automobile franchit un nouveau cap technologique. Le géant allemand BMW noue un partenariat stratégique avec la pépite française de l’intelligence artificielle, Mistral AI, pour transformer radicalement ses méthodes de développement. Cette collaboration inédite vise à exploiter la puissance de l’IA pour accélérer et affiner la conception des véhicules de demain.

Un partenariat franco-allemand au service de l’innovation automobile

Le constructeur munichois et Mistral AI unissent leurs forces pour développer des applications d’intelligence artificielle dédiées au secteur automobile. Cette alliance couvre l’ensemble de la chaîne de valeur, du développement des véhicules jusqu’à leur mise en production.

La première phase de cette coopération se concentre sur l’utilisation de l’IA pour simuler les impacts de véhicules, communément appelés crash-tests. Les deux partenaires prévoient déjà d’étendre leur collaboration à d’autres domaines d’application dans un futur proche.

Des données industrielles au cœur de la stratégie

L’approche repose sur l’exploitation massive des données propriétaires de BMW pour entraîner les modèles d’intelligence artificielle. Franz Decker, directeur des systèmes d’information et vice-président senior du groupe, explique cette vision :

« Pour le groupe BMW, l’utilisation des données industrielles est essentielle pour transformer l’intelligence artificielle en valeur ajoutée, souligne Franz Decker, le DSI et vice-président senior du groupe BMW. En combinant nos jeux de données d’ingénierie avec les capacités d’entraînement de Mistral AI, nous développons une IA spécialisée qui prend en charge des tâches de développement complexes. »

Les crash-tests virtuels : un laboratoire aux dimensions colossales

Le constructeur automobile réalise actuellement plusieurs milliers de simulations chaque semaine. Cette activité intensive génère un volume considérable d’informations : plus d’un pétaoctet de données.

Ces informations numériques contiennent des détails précis sur l’architecture des véhicules et le comportement des matériaux lors des impacts. Elles constituent la fondation sur laquelle repose l’entraînement du modèle d’intelligence artificielle développé conjointement.

Les LIM, nouvelle génération de modèles industriels

BMW mise sur les Grands Modèles Industriels (LIM) pour déployer cette technologie à grande échelle. Ces systèmes sont formés grâce à des données d’ingénierie et de simulation spécifiques au secteur, provenant directement du développement et des tests de sécurité.

Contrairement aux systèmes d’IA générative traditionnels, les LIM intègrent directement l’expertise métier dans leur architecture. Cette particularité exige des données industrielles, un savoir-faire technique approfondi et des infrastructures adaptées.

Les systèmes peuvent ainsi apprendre directement des processus de développement produit, offrant une compréhension fine des enjeux industriels spécifiques.

L’IA physique selon Mistral AI : comprendre le monde réel

Mistral AI développe une approche baptisée « IA physique », capable de réduire les cycles de développement de plusieurs jours à quelques secondes. Cette technologie transforme radicalement la prise de décision dans l’industrie.

Une technologie distincte des modèles linguistiques

Ces modèles s’appuient sur des données réelles et apprennent des résultats issus de programmes de simulation physique. Ils peuvent prédire les comportements directement à partir de géométries ou de données de mesure.

L’IA physique ne doit pas être confondue avec les grands modèles de langage (LLM). Les architectures, objectifs d’entraînement et méthodes d’évaluation diffèrent fondamentalement entre ces deux catégories.

Généralisation plutôt que spécialisation

Cette approche se distingue des solutions de régression traditionnelles qui optimisent la géométrie d’une pièce isolée. L’essence de l’IA physique réside dans sa capacité à généraliser en intégrant différentes géométries et paramètres.

Un unique modèle d’IA physique peut couvrir un produit complet ou une famille entière de conceptions. Cette polyvalence évite la multiplication de modèles distincts pour chaque composant individuel.

Des applications multiples dans l’industrie

Secteur automobile

L’intelligence artificielle physique s’applique au développement de composants de gestion thermique pour les batteries des véhicules électriques. L’optimisation de l’aérodynamisme constitue également un terrain d’application privilégié.