IA agentique : pourquoi Valeo amplifie son partenariat avec Google Cloud

Une collaboration de longue date avec Google

Les deux sociétés n’ont ni précisé les montants engagés par le groupe français ni la portée et la durée exactes du contrat étendu.

Cela dit, pour Valeo, cette adoption s’inscrit dans la continuité d’une longue collaboration avec Google.

« En 2008, nous étions l’un des premiers à basculer sur Google Workspace à l’échelle de l’entreprise », se rappelle Christophe Le Ligné, vice-président groupe de la R&D chez Valeo. « Ce n’était pas si commun à l’époque ».

En matière d’IA, le spécialiste des technologies automobile a commencé par l’entraînement de réseaux de neurones embarqués dans les systèmes de caméra à bord des véhicules. « Nous continuons à faire évoluer nos ADAS, les systèmes d’aide à la conduite, en y intégrant davantage d’IA », affirme Christophe Le Ligné.

Le groupe a également mis en place un centre de recherche dédié à l’intelligence artificielle, Valeo AI. Les chercheurs qui y travaillent publient plusieurs articles de recherche par an.

200 cas d’usage identifiés, 104 agents IA déployés

L’avènement de la GenAI change la donne. Valeo dit maintenant mettre l’IA générative et agentique au service de « la transformation de l’entreprise ».

« Nous avons démarré par un hackathon en 2023 avec Google et Artefact. Nous avons pu y définir 200 cas d’usage autour de l’IA qui couvraient des sujets d’ingénierie et industriels. »

La question était alors de savoir si la technologie suivrait les ambitions de Valeo. « Globalement, ce questionnement n’a pas duré très longtemps. La technologie allait plus vite que ce que nous étions capables d’absorber », remarque Christophe Le Ligné.

Une équipe dédiée composée de 200 ingénieurs, nommée AI4ALL, est responsable des développements. Ils sont assistés, entre autres, par Google.

« Sur les 200 cas d’usage, nous en avons développé 104. Ce sont autant d’agents IA principalement dédiés à l’ingénierie », explique le responsable.

Et pour cause, Valeo compte 20 000 ingénieurs rattachés à 59 sites de R&D. Ils gèrent quelque 700 projets par an. Ses coûts consacrés au développement atteignent 2,4 milliards d’euros par an. « L’automatisation est forcément un sujet qui nous intéresse », indique-t-il.

Outre les éventuelles optimisations financières, Valeo doit suivre le nouveau rythme du marché automobile. « Nous sommes passés de 48 mois pour développer un véhicule à 17 mois, voire moins en Chine », informe le vice-président de la R&D chez Valeo.

La majorité des agents IA ont été développés en s’appuyant sur Vertex AI, la plateforme d’IA générative de Google Cloud. Valeo utilise les modèles Gemini et d’autres LLM du marché.

Christophe Le Ligné évoque, entre autres, des agents consacrés à l’analyse des spécifications clients.

« Une spécification pour un Lidar dans un véhicule semi-autonome inclut généralement plus de 100 000 exigences », illustre-t-il. « Il faut les analyser, les répartir entre les équipes logicielles et matérielles. Nous avons développé des agents IA qui font cette analyse et ce dispatch pour différents métiers ». Depuis la fin du mois de janvier, les agents IA de Valeo ont analysé plus de 1,5 million d’exigences.

D’autres agents IA assurent le contrôle visuel en fin de ligne de production, tandis que certains analysent les brevets de la concurrence.

Gemini Code Assist : Valeo a équipé 9 000 développeurs

Le développement logiciel constitue toutefois le terrain d’expérimentation privilégié de Valeo.

Actuellement, 9000 ingénieurs utilisent Gemini Code Assist, le concurrent de GitHub Copilot et Claude Code chez Google.

« Toutes les équipes concernées ont été formées à Gemini Code Assist. Les développeurs l’utilisent quotidiennement », affirme Christophe Le Ligné. « En 18 mois, 35 % du code livré aux clients est généré par IA et validé bon pour la production ». En clair, les réviseurs humains ont validé plus d’un tiers des contenus générés à l’aide de l’assistant de programmation. Et le responsable R&D d’insister sur l’importance de ce code qui propulse des systèmes critiques au sein des véhicules de ses clients.

Dans cet effort, certains agents IA génèrent des tests unitaires. Valeo veut également essayer des outils comme l’IDE agentique Antigravity, l’agent de développement AlphaElvove ou le système de recherche co-scientist de Google.

« L’objectif, c’est de créer un cockpit de pilotage pour l’ingénieur logiciel », résume Christophe Le Ligné. « Nous créons un environnement pour mener des développements de bout en bout, pour désiloter les processus de développement ».

L’IA bouscule les chaînes de développement de l’automobile

Valeo maintient une chaîne qui implique des programmeurs, des testeurs et des intégrateurs. « Nous allons devoir recomposer notre chaîne de développement autour de l’IA », établit-il. « Aidé par ses agents IA, le programmeur va être à la fois testeur et intégrateur. Une fois que nous aurons défini ces processus, nous pourrons mesurer des gains d’efficience ».

Le vice-président groupe de la R&D de Valeo envisage que ce processus de transformation des métiers implique deux phénomènes presque opposés. D’un côté, une partie des ingénieurs logiciels vont devenir des généralistes. De l’autre, des équipes spécialisées concevront des agents IA ou entraîneront des modèles dédiés à certaines technologies. « Nous optons pour une logique d’IA collaborative ».

De plus, les cycles de développement ne sont pas les mêmes suivant les clients et les pays. Valeo doit s’adapter. « Nous ne travaillons pas de la même manière avec BYD, Renault ou Volkswagen », soutient le responsable.

Plus globalement, Christophe Le Ligné désigne l’IA comme « un disrupteur de l’ingénierie ». Elle remettrait en cause l’ensemble des processus de développement, dont les cycles en V. Certains d’entre eux seraient presque centenaires. « Notre enjeu est de transformer nos processus et l’entreprise pour bénéficier pleinement de l’IA. Il ne s’agit pas d’automatiser nos efficiences », insiste-t-il.

Cela implique une plus grande agilité dans l’adoption des outils et des méthodes. « Nous voulons augmenter nos ingénieurs, maintenir leur intérêt pour leur travail et leur offrir des opportunités d’évolution ».

Une transformation « en plein vol »

Dans un contexte de ralentissement du marché automobile, le responsable de la R&D ne veut pas réduire les effectifs, mais s’assurer que les compétences peuvent être réparties sur d’autres projets. « Il nous faut à la fois financer la R&D et être capables de répondre à davantage d’appels d’offres. Nous sommes leaders en ADAS, en éclairage, en “Power Train” et nous cherchons à prendre des parts de marché. Notre enjeu, c’est la croissance, pas la réduction ».

Parallèlement, les dirigeants doivent insuffler une « transformation en boucle ouverte ».

« Imaginez que vous êtes dans un A320 en plein vol et l’on vous reconstruit votre cockpit avec 200 ou 300 passagers derrière », lance-t-il. « C’est ce que nous devons arriver à faire. Nous n’allons pas nous arrêter pour nous transformer, nous allons continuer à développer nos produits et à les livrer en temps et en heure, avec le niveau de qualité attendu », conclut-il.