Il y a quarante ans, une Renault Safrane pouvait déjà vous signaler d’une voix préenregistrée que votre portière arrière n’était pas correctement fermée. C’était à peu près tout ce que la technologie permettait à l’époque. Puis sont venus les assistants vocaux dits « intelligents », avec lesquels on pouvait tenter d’engager un dialogue souvent court et frustrant, tant la compréhension restait aléatoire. Coucou, Siri. Mais depuis que l’intelligence artificielle a franchi un cap décisif, les choses ont véritablement changé de dimension, et l’automobile n’y échappe pas. Mieux encore, la voiture électrique, par sa nature profondément connectée et numérique, constitue un terrain particulièrement fertile pour ces nouvelles applications.
L’IA embarquée dans les voitures électriques : où en est-on vraiment ?
ChatGPT s’est glissé nativement dans l’environnement logiciel de plusieurs modèles actuels, notamment chez Stellantis et Mercedes, ce dernier ayant été pionnier dès 2023 avant de s’orienter progressivement vers une IA propriétaire. Chez Tesla, c’est Grok qui est intégré à certaines versions du logiciel embarqué, permettant d’activer des fonctions ou de mémoriser des préférences via une conversation en langage naturel. Des usages qui peuvent paraître anecdotiques, mais qui témoignent d’une orientation claire de l’industrie.
Pour autant, certains conducteurs s’interrogent légitimement sur la pertinence réelle d’un chatbot au volant, surtout quand leur smartphone connecté en Bluetooth offre déjà des fonctionnalités comparables. La question est valide. Mais l’IA ne se limite pas au dialogue à bord. Elle intervient bien en amont, jusque dans la conception des batteries et l’optimisation de leur gestion. Les BMS (Battery Management Systems) enrichis par du machine learning surveillent chaque cellule individuellement, anticipent la dégradation et préchauffent le pack batterie avant une charge rapide pour réduire le temps d’attente de parfois quinze minutes. Tesla pratique cela depuis plusieurs années. BMW et Mercedes affinent quant à eux leurs planificateurs de trajet à partir de millions de sessions réelles, pour prédire la consommation à moins de 3 % d’écart sur un trajet comme Paris–Marseille.
La recharge, le maillon faible que l’IA veut corriger
Si la conduite et la gestion de batterie bénéficient déjà de l’intelligence artificielle, la recharge, elle, reste souvent le moment le plus irritant du quotidien d’un électromobiliste. Planifier un arrêt, c’est bien. Mais un arrêt imprévu pour sécuriser la fin d’un trajet, ça arrive, et c’est là que les choses peuvent rapidement devenir compliquées. Une borne qui ne répond pas, un câble bloqué, une session qui refuse de démarrer : ces situations banales peuvent transformer une simple pause en véritable parcours du combattant, surtout loin des grands axes.
C’est précisément ce problème que la société danoise Monta, spécialisée dans les logiciels de gestion de recharge, cherche à résoudre avec un service baptisé Monta AI Driver Support. Le principe est simple : un assistant vocal piloté par IA prend en charge l’appel du conducteur dès la première seconde, sans temps d’attente. Connecté en temps réel au système de gestion des bornes (CPMS), il identifie le problème et agit immédiatement — redémarrage de la borne, déverrouillage du câble, arrêt de session ou envoi du reçu par SMS. Selon Monta, le taux d’abandon, qui atteignait auparavant 27 %, tomberait à zéro grâce à ce dispositif. En clair, une IA ferait le travail d’une hotline distante, en plus rapide et avec un taux de résolution bien supérieur.
Des chiffres qui parlent d’eux-mêmes sur la fiabilité des bornes
Monta dispose d’une base de données conséquente pour entraîner ses modèles : 260 000 points de charge connectés, 3 millions de sessions mensuelles et 14 000 demandes de support par mois. Ce volume de données lui permet d’établir des diagnostics précis et, parfois, de mettre en lumière des situations préoccupantes. La plateforme cite ainsi l’exemple d’un opérateur partenaire affichant un taux de réussite de seulement 31,2 % sur ses sessions de recharge. Concrètement, deux sessions sur trois échouaient : les conducteurs branchaient, attendaient, et repartaient sans avoir rechargé.
L’IA de Monta a identifié la cause — une incompatibilité de firmware — et l’a corrigée automatiquement. Résultat : 98,3 % de taux de réussite vingt-cinq secondes après l’intervention. Pour comparaison, un technicien humain aurait dû éplucher manuellement les logs OCPP d’un système de gestion fragmenté, pour un chargeur situé quelque part en Europe. La rapidité de diagnostic n’est pas anodine quand on sait que les réseaux de recharge publics ont été déployés très vite, souvent gérés avec des outils épars et des équipes réduites.
84 % des demandes de support conducteur sont résolues avant qu’un agent humain soit impliqué
Le système est entraîné sur 3 millions de sessions mensuelles et 14 000 tickets de support par mois
Le taux d’abandon à la borne, autrefois à 27 %, viserait zéro avec l’assistance IA en temps réel
Correction d’une incompatibilité firmware en moins de 25 secondes, contre plusieurs heures pour une équipe technique humaine
Ce qui est notable ici, c’est que l’IA ne s’adresse plus uniquement aux professionnels ou aux gestionnaires de flottes. Elle s’invite directement dans l’interaction entre un conducteur lambda et une borne publique, à un moment souvent stressant. Vous n’avez plus à rester en attente sur une hotline, à expliquer le numéro de la borne, votre identifiant, votre méthode de paiement. Vous parlez, l’IA comprend, agit et résout. Ce glissement de l’IA vers toute la chaîne de valeur de la recharge électrique — et non plus seulement vers le véhicule — est une évolution significative dans la manière dont les électromobilistes vivent leur quotidien.
Il reste néanmoins des questions ouvertes. À quelle vitesse ce type de service va-t-il se déployer sur les différents réseaux européens ? Quels opérateurs vont adopter ces solutions, et dans quel délai ? Et surtout, les conducteurs prendront-ils naturellement le réflexe de parler à une borne lorsqu’elle pose problème, plutôt que de chercher un numéro de téléphone griffonné sur l’équipement ? Le comportement humain est parfois le dernier obstacle à franchir. Mais si l’IA tient ses promesses côté réactivité et efficacité, il y a de bonnes raisons de penser que l’adoption suivra — à condition, bien sûr, de ne pas être trop borné.
Rédigé par Michael Ptaszek
Je suis un passionné de l'automobile depuis toujours. Ma fascination pour les voitures m'a conduit à explorer en profondeur l'univers de l'automobile, et plus récemment, j'ai fait le grand saut vers les voitures électriques. Cette transition, effectuée il y a plusieurs années, a non seulement renforcé ma passion, mais m'a également offert une perspective unique sur cette technologie en plein essor. Animé par le désir de partager mes connaissances et expériences, je me suis engagé à aider les autres à comprendre les subtilités et les avantages des voitures électriques.
