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Conduite autonome : entre science fiction et réalité

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Conduite autonome : entre science fiction et réalité

  1. 1. © Oliver Wyman MARS 2017 CONDUITE AUTONOME : ENTRE SCIENCE FICTION ET RÉALITÉ
  2. 2. CONFIDENTIALITY Our clients’ industries are extremely competitive, and the maintenance of confidentiality with respect to our clients’ plans and data is critical. Oliver Wyman rigorously applies internal confidentiality practices to protect the confidentiality of all client information. Similarly, our industry is very competitive. We view our approaches and insights as proprietary and therefore look to our clients to protect our interests in our proposals, presentations, methodologies and analytical techniques. Under no circumstances should this material be shared with any third party without the prior written consent of Oliver Wyman. © Oliver Wyman
  3. 3. 2© Oliver Wyman 4 2016 24 743 2015 12 353 2011 2012 1 149 2013 2 600 2014 4 755 Parutions médiatiques 2011 à 2016 Source : Recherche en texte libre Factiva pour « voiture autonome » OU « conduite autonome », analyse Oliver Wyman. Entreprises les plus citées 2011 à 2016 Nombre de reportages / articles 7,5% Alphabet 4,9% Uber 4,7% GM 4,1% Tesla 4,1% Apple 2,9% Ford 2,9% Daimler 2,1% Toyota 2,0% Volvo 1,8% BMW VW 24,5% Couverture médiatique La conduite autonome est un thème d’actualité suscitant un intérêt croissant Nombre de reportages / articles citant l’entreprise
  4. 4. 3© Oliver Wyman Brevets Le nombre de brevets déposés en lien avec la conduite autonome reflète cet intérêt croissant Cessionnaire d’origine ● Google 11 % ● Ford 3,4 % ● Daimler 2,7 % ● Bosch 2,4 % ● Volvo 1.8 % ● Toyota 1,6 % ● Hyundai 1,5 % ● Nissan 1,2 % ● VW 1,1 % Brevets en lien avec la conduite autonome par date de dépôt Couleurs attribuées par le cessionnaire d’origine 1 656 brevets au total Source : Données de l’indice Thomas Reuter « Derwent World Patent Index », analyse réalisée avec l’algorithme d’analyse sémantique QUID Juin 1999 Fév. 2002 Oct. 2004 Juin 2007 Fév. 2010 Oct. 2012 Juin 2015
  5. 5. Qu’est-ce que la conduite autonome ?
  6. 6. 5© Oliver Wyman Les voitures actuelles possèdent déjà des fonctionnalités de conduite autonome Évitement de collisions • Systèmes reposant sur la détection par radar, laser ou caméra pour avertir le conducteur d’un accident imminent • Certains systèmes peuvent détecter la présence d’un piéton sur la chaussée • Si le conducteur ignore les avertissements, certains systèmes actionneront les freins automatiquement Avertissement de dérive • Quand la voiture commence à dévier de sa voie, certains systèmes alertent le conducteur avec un signal sonore et lumineux et appliquent une force légère sur le volant pour corriger le trajectoire. Détecteurs d’angle mort • Détection par radar ou des caméras de la présence de véhicules dans l’angle mort hors du champ de vision du conducteur. • Avertissement sonore ou lumineux dans le rétroviseur ou dans le montant vertical du pare- brise. Régulateur de vitesse intelligent • Permet de maintenir une distance prédéfinie avec le véhicule devant. Si celui-ci ralentit, votre voiture ralentit également. • Si un véhicule emprunte votre voie, votre voiture maintient la distance avec celui-ci. Utile lors des bouchons. Stationnement autonome • La voiture se gare grâce à des systèmes de positionnement reposant sur des caméras ou du sonar. • Le conducteur doit généralement toujours actionner les freins et suivre les indications du système. • Ce système est apparu pour la première fois en 2003 sur le Prius de Toyota. • Cette fonctionnalité est désormais proposée par BMW, Ford et beaucoup d’autres marques. Source : How Self Driving Cars Work, New York Times, Déc. 2016. Google Car est un Lexus modifié par Google.
  7. 7. 6© Oliver Wyman La conduite autonome est encore à ses débuts, avec des fonctions d’automatisation isolées mais peu d’ensembles fonctionnels d’automatisation proposées par les constructeurs automobile Niveau 0 Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4 Niveau 5 Conduite assistée Le conducteur exerce continuellement le contrôle longitudinale et latérale du véhicule Le conducteur exerce continuellement le contrôle longitudinale ou latérale du véhicule Le contrôle latéral ou longitudinal est exercé par le système Conduite assistéeConducteur seul Automatisation partielle Automatisation conditionnelle Niveau élevé d’automatisation Automatisation complète Le conducteur doit suivre le système continuellement Le système exerce le contrôle latérale et longitudinal dans des cas précis Le conducteur n’a pas besoin de suivre le système continuellement, mais doit rester prêt à reprendre le contrôle si nécessaire L’intervention du conducteur n’est pas nécessaire dans des cas précis Le système exerce le contrôle latérale et longitudinal dans des cas précis. Le système reconnaît ses limites et demande au conducteur de reprendre le contrôle à temps. Le système peut gérer automatiquement toutes les situations dans un cadre précis Le système peut gérer automatiquement toutes les situations pendant tout le trajet. Aucun conducteur nécessaire Conduite autonome AUJOURD’HUI AUJOURD’HUI BIENTÔT À L’AVENIR À L’AVENIR À L’AVENIR Source : a16z. NHTSA, SAE
  8. 8. 7© Oliver Wyman Capteurs / interfaces Comment fonctionne la conduite autonome ? Les véhicules autonomes traitent les informations collectées sur l’environnement ou utilisent des interfaces pour déclencher des actions de conduite Source : Daimler, Oliver Wyman Intelligence artificielle Actionneurs Exemple : Structure du système de conduite intelligente Mercedes S500 Données collectées sur l’environnement ou auprès de sources dans le Cloud Données traitées par des algorithmes / applications afin de prendre des décisions sur les actions à déclencher Interagissent avec le véhicule pour déclencher les actions décidées par l’intelligence artificielle Émulation RDU Groupe de capteurs ABS Radars DISTRONIC Caméra de détection des feux tricolores Traitement radar Carte des feux tricolores Emplacement des voies Carte des voies Caméra de détection de la position des entités géographiques Position des entités géographiques Carte de planification Détection des objetsImageur stéréoscopique Détection des feux tricolores Visualisation Capteurs de détection de la position du véhicule Localisation Planification SPE Carte des entités géographiques ABS Radars à 360°
  9. 9. 8© Oliver Wyman Caméras Utilisent la parallaxe pour calculer la distance entre le véhicule et les objets environnants. Détectent également les feux tricolores et les panneaux de signalisation, et aident à reconnaître des objets en mouvement, tels que des piétons ou des cyclistes. Capteurs radar Mesurent la distance du véhicule aux obstacles. Unité LiDAR (détection et localisation par la lumière) En rotation continuelle, utilise des faisceaux laser pour générer une image à 360° de l’environnement du véhicule. Ordinateur central (placé dans le coffre) Analyse des données des capteurs et les compare aux cartes stockées pour évaluer les conditions ambiantes. Unités LiDAR complémentaires Source : How Self Driving Cars Work, New York Times, Déc. 2016. Google Car est un Lexus modifié par Google. Comment fonctionne la conduite autonome ? Les solutions actuelles de conduite autonome reposent sur une combinaison très coûteuse de capteurs radar à 3D, de caméras et de puissance informatique
  10. 10. 9© Oliver Wyman Solutions de communication La conduite autonome fonctionne grâce à des informations captées directement de l’environnement, auprès de sources dans le Cloud ou d’autres véhicules Véhicule-environnement (Balayage) (V2E) Véhicule-Cloud (V2C) Véhicule-véhicule (V2V) Aujourd’hui • Le véhicule balaie l’environnement pour obtenir des informations nécessaires aux systèmes de conduite assistée, grâce aux dispositifs tels que : – des caméras – des capteurs radar – la technologie laser – des capteurs ultrasoniques • Le véhicule communique continuellement avec les services et les bases de données du Cloud pour recueillir des informations, requises, telles que : – des données de positionnement – des données de circulation – L’état de la signalisation routière • Le traitement intensif des données peut donc être effectué dans le Cloud • Les véhicules échangent des informations en temps réel, sur : – l’accélération / le freinage – les changements de direction / de voie – les conditions routières et de circulation ailleurs • Les services du Cloud offrent des capacités de traitement et d’accès aux bases de données si besoin • Utilisé aujourd’hui dans les systèmes de conduite assistée dans des voitures fabriquées en série • Les technologies autonomes les plus courantes sont basées sur ce principe • Google utilise ce principe pour sa voiture autonome • Des technologies en cours d’essai • Pas encore utilisées Source : Oliver Wyman Véhicule-infrastructure (V2I) • La communication entre le véhicule et les infrastructures routières peut fournir : – des alertes feu rouge (calculés selon les cycles et durées de signalisation) – des alertes de vitesse à l’approche de virages – une assistance pour s’arrêter à la bonne distance des panneaux stop – des alertes d’infraction aux passages à niveau – des alertes sur les conditions météo
  11. 11. 10© Oliver Wyman Pénétration du marché 0 % 4 % 13 % 25 % 37 % 44 %  Niveau 2 0 % 0 % 3 % 15 % 28 % 40 %  Niveau 4 Selon le scénario de référence, 25 % des véhicules neufs vendus en 2030 seront au moins partiellement automatisés, et 15 % seront complètement automatisés Note : Scénario sans mandat fédéral ou ruptures radicales, montrant le taux de croissance sous-jacent des ventes de nouveaux véhicules Source : LMCA, Navigant, Victoria Transport Policy Institute, Just Auto, estimations Oliver Wyman, modèle de pénétration de la conduite autonome Vente de véhicules autonomes neufs Nombre de véhicules, véhicules particuliers et utilitaires légers 2015 2020 2025 2030 2035 2040 60 15 45 30 75 0 90  Niveau 4 – véhicules complètement automatisés  Niveau 2 – véhicules partiellement automatisés Scénario optimiste / pessimiste selon des études et travaux de recherche 2030 : 25 % des véhicules vendus • ~31,5 millions de véhicules équipés avec des fonctionnalités autonomes  Niveau 2 • ~18,9 millions de véhicules complètement ou hautement automatisés Estimation Oliver Wyman Estimations provisoires
  12. 12. Qui sont les acteurs clés et que font-ils ?
  13. 13. 12© Oliver Wyman « L’écosystème des véhicules autonomes » 4 types d’acteur Illustration Non exhaustive Constructeurs OEM Acteurs technologiques Fournisseurs automobile de premier rang Spécialistes en VA
  14. 14. 13© Oliver Wyman Valeur boursière en mds d’euros1 Introduction au marché Partenaires clés Origine Niveau 3 Niveau 4/5 92 ~2018 – NASA 129 – ~2021 Intel, Mobileye, Nvidia 178 ~2020 ~2025 Nvidia 152 ~2020 ~2025 LG, Quanergy 287 ~2020 – Plusieurs universités, Microsoft Les géants du numérique bouleversent le secteur automobile en annonçant le développement de véhicules autonomes dans un proche avenir 1. Thomson Reuters le 30 août 2016 – taux de change du même jour; 2. Deux jeunes entreprises sous le nom Future Mobility; 3. Uniquement pour un nombre restreint de villes et de routes; 4. Activité à confirmer. Source : Thomson Reuters, Factiva, Forbes, sites internet des entreprises Des entreprises technologiques avec des moyens de financement importants militent en faveur de véhicules complètement automatisés… Valeur boursière en mds d’euros1 Introduction au marché Partenaires clés Origine Niveau 3 Niveau 4/5 417 – ~2020 Fiat, Chrysler 29 ~2018 ~2020 Nvidia 201 – ~20203 Foxconn, Harmony 536 – ~20214 – 49 ~2018 ~2021 A confirmer – – ~2021 Volvo …tandis que les constructeurs automobile traditionnels se focalisent sur une démarche progressive avec des objectifs généralement moins ambitieux 2
  15. 15. 14© Oliver Wyman Jeunes entreprises réparties selon une analyse sémantique de leurs activités (couleurs par segment, taille selon le degré de similarité avec d’autres) Zoom sur les spécialistes en VA (véhicules autonomes) Des spécialistes en conduite autonome peuvent être répartis en sept segments principaux segments ● Solutions de conduite autonome 20 % ● Algorithmes & applications 18 % ● Systèmes analytiques & télématiques 16 % ● Capteurs 18 % ● Traitement 11 % ● Cartographie 10 % ● Cybersécurité 7 % Source : CrunchBase, Capital IQ, analyse Oliver Wyman Note : L’algorithme sémantique recherche des mots clés dans la description des activités et crée des liens sur la base de similarités du lexique employé. Les connexions indiquent la présence d’une lexique similaire, la densité représente le degré de similarité du lexique, les nœuds et segments centraux sont essentiels au réseau global, tandis que les nœuds et segments périphériques représentent des créneaux plus marginaux. Solutions de conduite autonome Algorithmes / Applications Capteurs Systèmes analytiques & télématiques Traitement Cartographie Cybersécurité
  16. 16. 15© Oliver Wyman Segmentation des spécialistes en VA ~ 170 entreprises dans le monde dans les différents segments Solutions de conduite autonome 33 entreprises Traitement 18 entreprises Capteurs 31 entreprises Systèmes analytiques & télématiques 27 entreprises Cartographie 17 entreprises Algorithmes & applications 31 entreprises Cybersécurité 11 entreprises • Véhicules autonomes : voitures, navettes, utilitaires • Solutions/systèmes de conduite autonome • Technologies clés de conduite autonome Source : CrunchBase, Capital IQ, analyse Oliver Wyman • Processeurs avec des capacités en matière de superinformatique, permettant l’apprentissage en profondeur, algorithmes de vision artificielle … • Technologie de capteurs LiDAR, capteurs de détection, systèmes de vision artificielle en 3D, caméras 3D, … • Connectivité entre les différents systèmes et plates- formes, applications de sécurité • Cartographie numérique, cartes 3D à haute résolution / définition • Applications de détection intégrant une combinaison de capteurs, des solutions applicatives pour le développement de systèmes ADAS, et l’apprentissage en profondeur • Systèmes de cybersécurité pour des véhicules autonomes connectés
  17. 17. 16© Oliver Wyman Jeunes entreprises innovantes créées chaque année par segment Monde, 2000 – Jan 2017 33 30 31 28 31 29 27 26 18 8 17 13 11 11 2 110 Total 4 23 Avant 2000 33 Après 2000 Solutions de conduite autonome Algorithmes & applications Systèmes analytiques & télématiques Capteurs Traitement Cybersécurité Cartographie 168 23 145 Source : Crunchbase, Capital iQ, analyse Oliver Wyman 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Capteurs Solutions de conduite autonome TotalAlgorithmes & applications Systèmes analytiques & télématiques Cartographie/positionnement Traitement Cybersécurité 4 3 3 4 5 2 4 9 3 4 4 8 14 20 20 25 13 /an Dynamique La création de jeunes entreprises innovantes s’accélère depuis 2011
  18. 18. 17© Oliver Wyman 1 316M$ #73 148M$ #31 547M$ #32 132M$ #8 598M$ #16 74 M$ 58 M$ 9,5 M$ 3,5 M$ 2,7 M$ 5 5 3 1 0,2 M$ 72 Empreinte géographique des voitures autonomes Les États-Unis, l’Asie et l’Israël mènent le jeu en termes des investissements reçus et du nombre de jeunes entreprises innovantes Exclusivement des données investissement ouvertes au public Source : CrunchBase, Capital IQ, analyse Oliver Wyman. Note : Fonds propres + financement par emprunt
  19. 19. 18© Oliver Wyman Traitement $58M 4 Systèmes analytiques & télématiques $3,5 M 4 Cybersécurité $2M 1 Capteurs $18M 10 Algorithmes & applications $9,5 M $2,7 M 8 Solutions de conduite autonome $38M $14M 3 Capteurs de vision artificielle Navette autonome Toutes les entreprises Europe Le montant global des investissements est plus limité en Europe que dans d’autres régions, mais des jeunes entreprises innovantes ont été créées dans tous les segments Navette autonome Source : CrunchBase, Capital IQ, analyse Oliver Wyman. Note : Fonds propres + financement par emprunt. LF : Dernier cycle de financement
  20. 20. 19© Oliver Wyman Description d’activité • Entreprise de robotique pionnier en matière de mobilité autonome en tant que service • Entreprise essaimée de MIT qui développe des voitures autonomes et des robots mobiles autonomes • Système technologique pour véhicules autonomes reposant sur un réseau de caméras connectés alimenté par l’intelligence artificielle et un système de Cloud intelligent • Utilisant des smartphones connectés ainsi que des caméras et capteurs embarqués, Nexar fournit des alertes en temps réel pour éviter des collisions avec des véhicules, cyclistes ou piétons. • Entreprise d’apprentissage en profondeur fondée par des anciens du laboratoire IA de Stanford (Stanford AI Lab), qui développe des applications intelligentes pour véhicules autonomes. • Fabrique une boîte à outils applicatifs permettant de combiner différents capteurs embarqués, systèmes GPS et données cartographiques avec la vision artificielle pour assister la conduite, destinée pour des systèmes autonomes ou semi-autonomes. Segment • Solutions de conduite autonome • Capteurs • Systèmes analytiques & télématiques • Algorithmes & applications Année de création • 2014 • 2013 • 2015 • 2015 • 2015 • 2015 Montant global investi • 290M$ • 19,6M$ • 14,9M$ • 14,5M$ • 12M$ • 9,45M$ Dernier cycle de financement • 250M$ en 2016 • 19,6M$ en 2016 • Inconnu en 2016 • 10,5M$ en 2016 • 12M$ en 2016 • 6,7M$ en 2016 Investisseurs principaux • AID Partners Capital Holdings, Draper Fisher Jurvetson, Blackbird Ventures, … • Samsung Ventures, Fontinalis Partners, Signal Ventures, … • Toyota Research Institute, BMW i Ventures, Allianz Ventures • Mosaic Ventures, Expansion Venture Capital, … • InnoSpring Seed Fund, Northern Light Venture Capital, Oriza Ventures • Robert Bosch Venture Capital, Nvidia, … URL • zoox.com • nutonomy.com • nauto.com • getnexar.com • drive.ai • aimotive.com Localisation • Menlo Park, USA • Boston, USA • Palo Alto, CA, USA • Tel Aviv, Israël • SF, CA, USA • Budapest, Hongrie Source : CrunchBase, Capital IQ, analyse Oliver Wyman Exclusivement des données investissement ouvertes au public Jeunes entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle De jeunes entreprises prometteuses appliquent l’intelligence artificielle à des problématiques de conduite autonome, ZOOX étant la mieux financée de toutes ces jeunes pousses IA
  21. 21. 20© Oliver Wyman OEM Partenaire /Cible Objectifs Action Dates clés • Investissement de 75M$ dans l’un des leaders technologiques spécialisé en matière de capteurs temps réel LiDAR • Investissement • Oct. 2015 • « La coalition de conduite autonome pour une meilleure sécurité routière » (“Self-Driving Coalition for Safer Streets”) créée pour assurer la représentation des intérêts des voitures autonomes • Coalition de lobbying • Avril 2016 • Partenariat établi pour apporter l’intelligence artificielle aux modules d’apprentissage de son système de conducteur virtuel pour véhicules autonomes • Accord de licence • Aug. 2016 • Investissement d’un montant inconnu dans la vision artificielle et l’apprentissage artificiel • Investissement • Aug. 2016 • Investisseur principal (cycle 650M$) dans cette jeune pousse spécialisée dans les plates- formes logicielles et systèmes analytiques • Prévoit d’utiliser la prochaine génération des plates-formes Cloud et des capacités d’analyse de Pivotal pour soutenir le programme de développement des voitures autonomes • Investissement • Aug. 2016 • Université de Michigan • Partenariat en matière de R&D sur les véhicules autonomes, l’entreprise prévoit d’installer une équipe de plus de 100 salariés sur le campus et d’ouvrir un centre de robotique avant 2020 • Partenariat • Sept 2016 • Développement d’un système intelligent hautement sécurisé qui alimentera les voitures du futur • Partenariat • Oct. 2016 • Investisseur (cycle de financement 6,6M$) dans la jeune entreprise de cartographie 3D s’appuyant sur l’intelligence artificielle • Investissement • Oct. 2016 • Investissement d’1 md de $ sur les 5 prochaines années dans cette jeune entreprise IA focalisée sur les logiciels qui alimentent les véhicules autonomes. • Investissement • Fév. 2017 • Investissement de 500M$ dans Lyft, la plate-forme de transport P2P (2015) • Programme d’essai d’une flotte de voitures électriques autonomes pour le service de covoiturage • Investissement • Alliance • Déc. 2015 • Nov. 2016 • Acquisition au prix de 1,3 mds de $ de cette jeune entreprise de conduite autonome créée en 2013 qui développe un système de conduite autonome pour des voitures existantes. • Cruise garde une unité de R&D basée à San Francisco • Acquisition • Mars 2016 • Développement de prototypes de conduite autonome basés sur le minivan prototype hybride qui sera utilisé par Google pour tester sa technologie de conduite autonome • Partenariat ingénierie • May 2016 Source : Articles d'actualité QUID/LexisNexis. analyse Oliver Wyman. Les fournisseurs et constructeurs OEM investissent massivement Ford et GM, par exemple, ont récemment réalisé des investissements d’environ 1 md de $ chacun dans l’intelligence artificielle et dans des jeunes entreprises de la conduite autonome et ont annoncé des alliances à venir
  22. 22. 21© Oliver Wyman Illustration : Partenariats R&D internes du Hyundai Group Hyundai Kia travaille en collaboration avec les filiales du groupe Hyundai Motor et investit 1,8 mds de $ pour développer des capacités de conduite autonome avant 2018 • Sujet : Techniques de conduite autonome • Objectifs : Compléter les capacités de conduite autonome • Partenaires impliqués : Hyundai Mobis, Hyundai Autron, Hyundai MNSoft, autres filiales du groupe Hyundai Motor • Modèle opérationnel : – Hyundai-Kia travaille en collaboration avec les filiales du groupe Hyundai Motor pour développer la conduite autonome : - Hyundai Mobis : Développement de systèmes d’assistance active de maintenance de la trajectoire et de régulation adaptive de vitesse ainsi que de solutions intelligentes d’aide au stationnement; des recherches avancées en matière de stationnement autonome et d’assistance en cas de bouchon - Hyundai Autron : Développement de châssis & systèmes de contrôle ADAS, recherches avancées sur les capteurs - Hyundai MNSoft : Développement de logiciels Description Paramètres clés ÉTAPE R&D CONCERNÉE Une partie des 2 000 mds de KRW (1 8 mds de $) investis par Hyundai Kia avant 2018 sur la conduite autonome Période : 4 ans (2014-2018) Recherche fondamentale Recherche avancée Développeme nt Illustration Sources : Entretiens, sites internet des constructeurs OEM, articles de presse
  23. 23. 22© Oliver Wyman Illustration : Le partenariat de Toyota et Preferred Networks Toyota investit dans un projet d’apprentissage intelligent dans l’espoir de mettre des voitures complètement autonomes sur les routes avant 2020 • Sujet : Conduite autonome/intelligence artificielle • Objectif : Faciliter l’impact de nouvelles technologies : – Conduite intelligente – Intelligence connectée – Intelligence interactive • Partenaire : Preferred Networks (start-up) • Modèle d’exploitation : – Investissement dans les start-up pour renforcer les capacités de l’entreprise en matière de recherche – Développement d’équipes de recherche conjointes Paramètres clés Description À propos de Preferred Network • Jeune entreprise innovante créée en 2014 • A l’intention d’appliquer des technologies d’apprentissage intelligent en temps réel aux nouvelles applications dans les domaines émergents de l’IdO • Les technologies clés comprennent : – des technologies d’apprentissage en profondeur – l’informatique basée sur un modèle collaboratif Edge – des interactions en temps réel Sources : Entretiens, sites internet des constructeurs OEM, articles de presse ÉTAPE R&D CONCERNÉE Recherche fondamentale Recherche avancée Développeme nt • Investissement 1 mds de yen (8 M€) pour l’ acquisition d’une participation de 3 % • Date du lancement du projet : Octobre 2014
  24. 24. 23© Oliver Wyman ÉTAPE R&D CONCERNÉE Recherche fondamentale Recherche avancée Développemen t Illustration : Partenariat de Hyundai Kia avec Quanergy Hyundai a établi un partenariat technologique avec Quanergy pour le développement de technologies de conduite autonome • Sujet : Développement de la technologie de détection 3D par réflexion de faisceaux lumineux (LiDAR) • Objectifs : Développer des technologies rentables de balayage et d’imagerie 3D pour les véhicules autonomes • Partenaires impliqués : Quanergy • Description du modèle d’exploitation : – Hyundai et Quanergy ont établi un partenariat technologique où Hyundai fournit des pièces de conduite autonome et partage sa technologie avec Quanergy, et Quanergy développe la technologie de détection LiDAR1 pour des véhicules autonomes Hyundai – Le partenariat avec Hyundai permet également à Quanergy de tester l’intégration du LiDAR dans les véhicules particuliers de Hyundai Paramètres clés Description Aperçu de la technologie LiDAR 1. LiDAR fait référence à une technologie de modélisation d’imagerie en 3D, composée d’un logiciel caméra et d’un capteur embarqué, développé par Quanergy pour permettre aux véhicules d’identifier des objets en mouvement utilisant des faisceaux laser. Sources : Entretiens, sites internet des constructeurs OEM, articles de presse Comment ça marche : Les impulsions de lumière sont générées puis réfléchies par des objets, et ensuite renvoyées au système pour interprétation. Ce que la technologie peut apercevoir : Le jour comme la nuit, La technologie peut identifier des objets précis et leur distance du véhicule. Les objets colorés, tels que les marquages au sol, peuvent être identifiés par le reflet des couleurs. IMPULSIONS DE LUMIERE LES IMPULSIONS DE LUMIERE SONT REFLECHIES PAR LES OBJETS
  25. 25. 24© Oliver Wyman Illustration : Uber et Tesla Tesla and Uber s’attaquent au secteur automobile, en investissant des centaines de millions d’euros dans la R&D de différentes stratégies commerciales • « Aujourd’hui, le modèle parfait est Tesla (…) Les applications représentent la vraie proposition de valeur développée par cette entreprise. Ses voitures sont quasiment des ordinateurs sur roues. La plupart des constructeurs OEM n’ont pas compris cela ». (Ford) Source : Entretiens, articles de presse, rapports annuels Tesla Uber a lancé son premier centre R&D focalisé sur la conduite autonome 465 232 274 209 20122011 20142013 +31% p.a. Dépenses R&D Tesla Motors 2011-2014, en M$ Tesla investit dans la R&D pour développer une proposition de valeur différente pour ses voitures • Uber a lancé un centre R&D à Pittsburgh, le centre des technologies avancées d’Uber (Uber Advanced Technologies Center) concentré sur la cartographie, la sécurité des véhicules et des technologies de conduite autonome • Le budget R&D est monté à 94,7 millions de $ dans la première moitié de 2015 de 65,9 millions de $ pour 2014 (année pleine). • Uber a engagé des ingénieurs, des spécialistes en matière de conduite autonome et la grande partie de l’unité de recherche en robotique de l’université Carnegie Mellon pour développer des capacités de pointe
  26. 26. 25© Oliver Wyman Note : La réglementation exige toujours le contrôle à distance par un opérateur humain Source : Sites internet des entreprises, presse Oliver Wyman • Projets pilotes : – 2 navettes autonomes pour une période d’essai de deux ans dans la ville de Sion – Exploitées par Postbus, le principal exploitant d’autobus public en Suisse – Logiciels développés par la jeune pousse BestMile • Caractéristiques : – 11 passagers par bus – Vitesse max : 20 km/h • Projets pilotes : – Projets pilotes dans des parcs à Singapore et en Californie – D’autres essais en cours : Finlande, France, Italie et Suisse (EZ10 bus) • Caractéristiques : – 12 passagers par bus – Vitesse max : 40 km/h – Conçu pour le dernier kilomètre ou des zones confinées – Portée de 80 km • Projets pilotes : – Exploité actuellement sur la voie public à Washington DC – Olli bus sera étendu au comté de Miami-Dade et Las Vegas plus tard dans l’année • Caractéristiques : – 12 passagers par bus – Vitesse max : 20 km/h – Le superordinateur IBM Watson parle aux passagers – La plupart des composants sont imprimés en 3D • Projets pilotes : – Un CityPilot a suivi un circuit de transport en commun rapide de 20 km entre l’aéroport Schipol et Harleem – Future Bus est la première navette du système de transport en commun • Caractéristiques : – Vitesse max : 70 km/h – Relié au réseau urbain – Basé sur Citaro bus Des véhicules autonomes pour le transport en commun Quelques acteurs ont pénétré le marché des bus autonomes et ont lancé des projets pilotes à travers le monde
  27. 27. 26© Oliver Wyman Des start-up en tant que laboratoires R&D pour les constructeurs automobile Les constructeurs automobile achètent des start-up pour acquérir leur technologie et pour s’en servir en tant que laboratoires R&D • Acquis par GM en mars 2016 pour un montant inconnu, qui serait plus de 1 md de $ • Cruise est devenu un filiale indépendante de GM • Ses dirigeants sont incités à rester : Du prix de vente d’1 md de $, – 300 M$ en liquide – encore 300 M$ en actions GM sont conditionnés sur la capacité de Cruise à fidéliser ses talents clés et à atteindre certains jalons technologiques Cruise Automation Technologies de pilotage automatique et de conduite autonome Source : Fortune. Forbes. Tech Crunch. analyse Oliver Wyman • Un plan d’investissement d’1 md de $ sur les 5 prochaines années a été annoncé en février 2017 • Fondée par d’anciens dirigeants de Google et d’Uber dotés d’une expertise en matière de robotique et de logiciels d’intelligence artificielle • Grâce à son partenariat avec Argo AI, Ford s’attend également à développer des technologies qui peuvent ensuite être cédées en licence à d’autres acteurs du secteur ARGO AI Entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle
  28. 28. Défis pour l’avenir
  29. 29. 28© Oliver Wyman Toute la valeur potentielle de la conduite autonome ne sera récoltée qu’avec l’émergence de véhicules hautement ou complètement autonomes Valeur créée selon le degré d’autonomie Illustration • Dans les premiers stades de la conduite autonome (Niveau 1 et 2), la valeur sera principalement générée par la vente d’options et de voitures aux consommateurs. Les constructeurs OEM et les fournisseurs pertinents (par exemple, dans le domaine de la technologie des capteurs) devraient écrémer le marché. • Dans les stades suivants (Niveau 3), la valeur complémentaire sera créée grâce à la génération et l’utilisation massive des données et à la consommation de services complémentaires par les conducteurs. Des acteurs numériques hors du secteur de la construction OEM seront probablement les gagnants. • Toute la valeur potentielle de la technologie ne se révélera qu’au Niveau 4 (voitures hautement / complètement autonomes). Bien qu’il sera toujours possible de générer des recettes par la vente d’options et de voitures, de nouvelles opportunités importantes de création de services émergeront, ouvrant la voie à la restructuration du secteur • Dans ce contexte, les acteurs numériques et les nouveaux arrivants visent probablement le contrôle de l’interface client, laissant les constructeurs automobile avec le risque de banalisation du produit. Remarques Source : Communiqué de presse Oliver Wyman, analyse Oliver Wyman Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4/5 • Sécurité améliorée • Plus de confort • Sécurité améliorée • Plus de confort • Du temps libéré • Utilisation des données • Meilleure productivité • Nouveaux concepts de mobilité • Nouveaux concepts logistiques • Nouvelles exigences urbaines • Nouvelles utilisations • Consommation d'essence réduite • Sécurité améliorée • Plus de confort • Consommation d'essence réduite • Du temps libéré • Utilisation des données • Meilleure productivité • Sécurité améliorée • Plus de confort • Consommation d'essence réduite
  30. 30. 29© Oliver Wyman La vision de conduite autonome de Google Les voitures ne sont utilisées généralement qu’une ou deux heures par jour. Le reste du temps, elles sont garées dans la rue, dans des parkings ou devant les maisons. Si les voitures étaient autonomes, les gens n’auraient pas besoin d’en être propriétaires. Une flotte de véhicules autonomes pourraient servir de système personnalisé de transport en commun, en allant chercher les gens et en les déposant individuellement, se garant dans des parkings entre les appels. Il y aurait moins de circulation, moins d’autoroutes, et des parkings rendus en parcs. – Sergey Brin, Google” “ 1. “Reinventing the automobile, Personal urban mobility for the 21st century”, W. J. Mitchell, C.E. Borroni-Bird, L. D. Burns, The MIT press, 2010 Source : Analyse Oliver Wyman. “The mobility revolution” Lukas Neckermann, Matador Publishing, 2015 Concept de la voiture urbaine intelligente de MIT (MIT smart city car concept) (20101) • Voiture électrique connectée pour les espaces urbaines • Projet concept, prototypes développés Voiture autonome de Google (2015) • Voiture électrique connectée à Mountain View, Californie en 2015 Entreprises technologiques – Une nouvelle vision pour redéfinir le secteur automobile La vision annoncée de nombreuses entreprises technologiques est un monde où les limites entre le transport particulier et public seront floues, voire inexistantes
  31. 31. 30© Oliver Wyman Cinq grandes entraves à surmonter Technologie • Bien que la faisabilité générale n’est pas remise en cause, il reste des ruptures technologies fondamentales comme la nouvelle interface homme-machine (IHM) et des capteurs renforcés • Pour atteindre une autonomie de niveau 4, des recherches plus avancées sont nécessaires en matière d’intelligence artificielle, d’apprentissage en profondeur, de cartographie 3D en temps réel de haute précision et de télématique Règlementation & responsabilité • L’autorisation généralisée de la conduite autonome, la responsabilité juridique en cas d’accidents et de contravention à la réglementation, et des débats locaux concernant les systèmes de permis de conduire • Plusieurs états aux Etats-Unis (par ex. la Californie) ont adopté des lois en la matière, et l’Allemagne et la Suède ont autorisé des essais pilotes. Cybersécurité & Vie privée • Des publications récentes évoquent la possibilité de cyberattaques sur des voitures et des données du Cloud, ainsi que d’attentats commis au moyen de voitures autonomes • Les exigences en matière de la vie privée des utilisateurs doivent également être prises en compte Normes internationales • Des véhicules autonomes seront par nécessité en partie ouvertes pour permettre aux voitures de communiquer entre elles (V2V), à l’infrastructure (V2I), et à d’autres entités (V2X). • L’élaboration de normes et de protocoles internationales semble donc essentielle Demande des consommateurs & acceptation sociale • De nombreuses études démontrent que les consommateurs sont disposés à payer pour des fonctionnalités de conduite autonome (~1 000 – 1 500 €1), des services complémentaires (~190 € par mois1) et du temps libéré (16 € par heure libérée1). • Ceci dit, le prix des fonctionnalités autonomes est toujours au-dessus du montant que les consommateurs sont prêts à payer (plutôt > 2 200 €). • L’acceptation sociale est brisée par des évènements tels que la première fatalité impliquant une voiture en mode autonome le 30 juin 2016 1 Fraunhofer IAO – The Value of Time – Avril 2016 Source : Analyse Oliver Wyman, Fraunhofer IAO, échanges partenaires, articles de presse Factiva … … …
  32. 32. 31© Oliver Wyman • Scénarios du futur : A quoi ressemblera le scénario du futur ? Quelles sont les hypothèses à adopter en matière de taux de pénétration du marché ? Quelles seraient les implications d’un scénario radical pour les constructeurs OEM ? • Création de valeur et offres de service : Comment les constructeurs OEM peuvent-ils participer à la création de valeur potentielle, en matière de génération et d’utilisation des données, par exemple ? Comment les constructeurs OEM peuvent-ils garder le contrôle de l’interface client ou préparer une nouvelle stratégie avec des interactions client limitées ? • Capacités R&D : Comment préparer le marché plus rapidement (accélérer la R&D) ? Quelles évolutions de l’organisation et de la culture seront nécessaires ? • Stratégie de déploiement : Quelles fonctionnalités faut-il introduire sur quel marché, quand, et sous quelles conditions (stratégie de déploiement sur le marché selon le niveau du marché, tenant compte de la demande des clients et des exigences légales) ? • Vie privée / sécurité des données : Comment traiter les problématiques de la vie privée et de la sécurité des données ? Des compétences internes dans des domaines tels que l’informatique dématérialisée (Cloud computing) seront-elles nécessaires ? Comment définir la stratégie à déployer en matière de données ? • Préparation des acquisitions / alliances : Quelles entreprises faut-il viser pour des acquisitions ou des partenariats potentiels (pour exercer le contrôle stratégique ou acquérir des compétences clés…) ? Comment préparer et déployer la stratégie d’acquisition ou d’alliance (vérifications préalables, …) ? Des questions importantes restent à résoudre par les acteurs du secteur automobile
  33. 33. QUALIFICATIONS, ASSUMPTIONS AND LIMITING CONDITIONS This report is for the exclusive use of the Oliver Wyman client named herein. This report is not intended for general circulation or publication, nor is it to be reproduced, quoted or distributed for any purpose without the prior written permission of Oliver Wyman. There are no third party beneficiaries with respect to this report, and Oliver Wyman does not accept any liability to any third party. Information furnished by others, upon which all or portions of this report are based, is believed to be reliable but has not been independently verified, unless otherwise expressly indicated. Public information and industry and statistical data are from sources we deem to be reliable; however, we make no representation as to the accuracy or completeness of such information. The findings contained in this report may contain predictions based on current data and historical trends. Any such predictions are subject to inherent risks and uncertainties. Oliver Wyman accepts no responsibility for actual results or future events. The opinions expressed in this report are valid only for the purpose stated herein and as of the date of this report. No obligation is assumed to revise this report to reflect changes, events or conditions, which occur subsequent to the date hereof. All decisions in connection with the implementation or use of advice or recommendations contained in this report are the sole responsibility of the client. This report does not represent investment advice nor does it provide an opinion regarding the fairness of any transaction to any and all parties.

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