Étude de cas : l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur des transports zéro émission
L’intelligence artificielle au service de la conformité, de la sécurité et de la fiabilité
Étude de cas : CertX et CS Group
Vous œuvrez dans le secteur des transports électriques et intelligents , que ce soit dans la filière des véhicules zéro émission, des infrastructures de recharge ou des batteries ?
Découvrez comment l’intelligence artificielle devient un levier stratégique pour accélérer les certifications, renforcer la fiabilité des systèmes et garantir la conformité des technologies au cœur de la transition énergétique.
L’intelligence artificielle (IA) s’impose aujourd’hui comme un outil indéniable pour améliorer la performance, la qualité et la fiabilité des systèmes dans des domaines aussi sensibles que les transports.
Cependant, son intégration soulève un défi majeur : comment garantir la sécurité et la conformité de ces solutions technologiques ?
Cette étude présente deux exemples concrets qui répondent à cette question :
- CertX, un organisme d’audit et de certification qui utilise l’IA pour rendre ses évaluations plus efficaces, en complément de l’expertise humaine.
- CS Group, une entreprise d’ingénierie qui intègre l’IA dans des systèmes critiques (comme les véhicules autonomes) et développe des méthodes pour en assurer la fiabilité.
Leurs témoignages démontrent comment l’IA peut rendre des solutions technologiques plus rapides, plus fiables et plus accessibles, tout en contribuant à bâtir un écosystème industriel durable et sûr.
CertX : Automatiser les audits pour renforcer la conformité grâce à l’IA
CertX est une entreprise suisse fondée en 2018, arrivée récemment au Québec. Elle est spécialisée dans la certification en sécurité fonctionnelle, cybersécurité et intelligence artificielle.
Son rôle est de supporter les entreprises industrielles, notamment celles des transports zéro émission, qui doivent se conformer à des standards de qualité et de sécurité de plus en plus exigeants.
Les audits de certification menés par CertX reposent sur des analyses manuelles longues et répétitives : des milliers de pages de documentation, de tests et de données à vérifier.
Cette charge de travail importante ralentit les processus et limite la capacité de CertX à accompagner efficacement ses clients, dans un contexte où le développement de nouveaux produits supportant la transition énergétique demande d’aller plus vite sans compromettre la sécurité.
Pour rendre ses audits plus rapides et précis, CertX développe une solution intégrant des algorithmes d’intelligence artificielle à ses outils d’évaluation afin d’analyser les données, d’identifier les non-conformités potentielles et prioriser les points à vérifier.
Mais contrairement à certaines approches automatisées, l’humain reste au centre :
- Les auditeurs valident et interprètent les résultats fournis par l’IA ;
- Ils intègrent les nouvelles normes et standards dès leur publication ;
- Ils conservent la responsabilité finale des décisions de certification.
L’IA vient donc en appui, et non en remplacement, de l’expertise humaine.
Résultats et retombées attendues
- gain d’efficacité : les audits sont plus rapides et mieux ciblés;
- plus grande fiabilité : la détection des écarts est plus cohérente et documentée;
- valorisation des auditeurs : ils consacrent davantage de temps à l’analyse et à la stratégie;
- renforcement de la confiance des clients industriels, notamment dans les secteurs du transport, de l’énergie et de la mobilité électrique.
CertX illustre comment l’IA, bien intégrée et encadrée, permet de faire plus et mieux, tout en conservant la rigueur nécessaire à la certification.
CS Group : Intégrer et fiabiliser l’IA dans les systèmes critiques
CS Group est un acteur international spécialisé dans les systèmes embarqués critiques, avec plus de 25 ans de présence en Amérique du Nord dans des secteurs exigeants tels que la mobilité intelligente, l’aéronautique, la défense et le ferroviaire.
Historiquement, CS Group s’est bâti une réputation autour d’une ingénierie de systèmes embarqués de haute fiabilité, portée par une culture Safety First et une recherche constante d’Engineering Excellence. Cette expertise dans la conception et la validation de logiciels critiques constitue le socle sur lequel l’entreprise intègre aujourd’hui l’intelligence artificielle dans ses activités d’ingénierie, afin d’automatiser des tâches complexes, d’améliorer la qualité logicielle et d’accélérer les cycles de développement.
Dans le contexte du transport zéro émission, CS Group s’intéresse particulièrement aux technologies de conduite autonome et à l’apport de l’IA pour renforcer la sûreté, l’efficacité et la performance des systèmes embarqués.
L’un des grands défis liés aux systèmes embarqués critiques, comme ceux présents dans les véhicules électriques, les bornes de recharge ou les solutions de transport intelligent, concerne la validation du logiciel, une étape qui peut représenter jusqu’à la moitié des coûts de développement. Pour rendre ce processus plus efficace, CS Group a conçu un outil fondé sur l’intelligence artificielle.
Le projet a débuté en 2018, puis a été testé sur des projets réels dès 2022, en partenariat avec le CRIM dans le cadre d’une démarche de recherche et développement.
L’équipe a dû relever plusieurs défis :
- L’hétérogénéité du vocabulaire et des formats de données : chaque entreprise possède sa propre manière de structurer et de nommer les informations, ce qui rend difficile l’utilisation d’outils génériques d’IA. Pour y remédier, l’équipe a développé un générateur de données capable d’enrichir et d’augmenter les jeux de données d’apprentissage ;
- L’anonymisation des données : indispensable pour protéger les informations confidentielles, elle réduisait toutefois la diversité du vocabulaire et entraînait des erreurs d’interprétation. CS Group a mis en place des traitements spécifiques, des stratégies d’anonymisation ajustées et des dictionnaires de correspondance afin de maintenir la fiabilité des résultats ;
- L’évolution rapide des technologies d’IA : l’outil a d’abord été bâti sur des modèles de langage traditionnels (NLP, puis LLM pré-génératifs comme GPT-J ou BERT), vite dépassés par les modèles plus récents comme GPT-4. Maintenir la performance d’un outil d’avant-garde demande un investissement continu et une veille technologique constante.
Résultats et retombées
Concrètement, l’outil lit les cahiers des charges, génère automatiquement les scénarios et scripts de test. Les résultats sont significatifs :
- de 20 à 30 % de gain de productivité;
- une réduction des erreurs humaines;
- une amélioration de la qualité logicielle;
- tout en conservant une supervision humaine pour garantir la conformité et la sécurité des systèmes critiques.
Après avoir intégré l’intelligence artificielle dans ses activités d’ingénierie, CS Group a dû répondre à une question clé : comment garantir que les algorithmes d’IA restent fiables et sûrs, qu’ils soient utilisés pour la conception des systèmes ou directement intégrés dans des fonctions critiques de la mobilité intelligente ?
Pour cela, l’entreprise a développé un cadre de gouvernance garantissant que chaque algorithme respecte les exigences de sécurité, de robustesse et de transparence des normes internationales, dont l’ISO 26262. Concrètement et en vulgarisant, ce cadre repose sur trois composantes principales :
- Identifier et prévenir les situations dangereuses en anticipant les moments où l’IA sort de son domaine de confort, en déclenchant des comportements de repli sûrs ;
- Vérifier la qualité des données d’entraînement en s’assurant qu’elles sont complètes, exactes et cohérentes avec les conditions réelles d’utilisation, afin de définir clairement quand l’IA peut fonctionner en toute sécurité ;
- Fournir des preuves robustes et transparentes en démontrant comment l’IA a été conçue, entraînée, testée et validée, afin d’assurer la confiance des autorités de certification et clients finaux.
Elle ouvre également la voie à des applications dans la mobilité zéro émission, par exemple dans :
- la gestion intelligente des batteries;
- la maintenance prédictive;
- ou encore la gestion automatisée des infrastructures de recharge.
Conclusion
L’intelligence artificielle transforme profondément la manière dont les entreprises conçoivent, vérifient et certifient leurs technologies.
CertX et CS Group démontrent que l’IA n’est pas seulement un outil d’automatisation, mais un vecteur de confiance et d’efficacité.
- Chez CertX, elle permettra de certifier plus rapidement des technologies de pointe ;
- Chez CS Group, elle permet d’automatiser les activités d’ingénierie (développement et vérification logicielle) mais aussi d’apporter des garanties nouvelles sur la fiabilité des algorithmes intégrant de l’IA (ML) utilisés dans la mobilité intelligente dans l’objectif d’accélérer la certification et commercialisation de technologies avancées.
Ces deux approches montrent comment l’IA peut renforcer la performance des filières du transport zéro émission, tout en respectant les impératifs de sécurité, de transparence et de durabilité.
L’IA au service de l’éthique
Toutefois, l’intelligence artificielle ne peut être déployée sans réflexion sur son usage responsable.
Comme tout outil puissant, elle doit être utilisée avec discernement :
- en respectant la protection des données ;
- en assurant la transparence des décisions ;
- et en gardant l’humain au cœur des processus.
Il est tout aussi important de s’assurer que l’utilisation de l’IA se fait dans l’objectif d’accroître le bien-être collectif. De plus, considérant son importante utilisation énergétique, il faut l’utiliser en réduisant autant que possible son impact écologique et ne l’utiliser que lorsque cela peut avoir un réel impact positif.
L’éthique de l’IA n’est pas une contrainte, mais une condition essentielle à son utilisation.
Il existe des ressources permettant d’accompagner les acteurs du transport vers une IA éthique, fiable et durable.
- La Déclaration de Montréal s’adresse aux responsables politiques ainsi qu’à toute personne, toute organisation de la société civile et toute compagnie désireuse de participer au développement de l’IA de manière responsable. Elle énumère des principes qui sont les directions d’une boussole éthique permettant d’orienter le développement de l’intelligence artificielle vers des finalités moralement et socialement désirables.
- Voici également une ressource proposée par l’Ordre des ingénieurs du Québec. Ce document présente une synthèse des 6 axes de vigilance du Guide de pratique professionnelle, en soulignant les recommandations de l’Ordre des ingénieurs du Québec sur l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle.
Nous vous encourageons à adopter une approche réfléchie et responsable dans votre utilisation de l’intelligence artificielle. Les ressources que nous vous proposons ci-dessous sont non exhaustives ; nous vous invitons donc à approfondir vos connaissances et à rester attentifs aux bonnes pratiques en matière d’IA éthique.
