Intelligence souveraine : la chaîne technologique de l’IA franco indienne de l’automobile de demain.

Par Neha Arolkar et Sarita Kaloya

Introduction 

Lors du récent India AI Impact Summit, nous avons toutes deux présenté, en tant que panélistes, le livre blanc Indo-French Perspectives on Artificial Intelligence, en mettant l’accent sur la section consacrée à l’IA et à l’automobile que nous avons coécrite. Nous y avons souligné que l’IA produit déjà des effets mesurables dans plusieurs segments de la chaîne de valeur automobile, tandis que le secteur cherche encore à étendre les preuves de concept concluantes et à identifier de nouveaux cas d’usage.

Dans le même temps, cette transformation technologique s’inscrit dans un contexte plus large marqué par l’incertitude géopolitique, la transition énergétique et un besoin croissant de résilience industrielle. L’IA s’impose ainsi comme un actif stratégique, au cœur des stratégies déployées par les États et les entreprises pour préserver leur compétitivité et garder la maîtrise de leurs capacités industrielles critiques. Cet enjeu revêt une importance particulière pour la France et l’Inde, dont les forces complémentaires, excellence en ingénierie, recherche en IA et capacités numériques évolutives, leur confèrent une position singulière dans ce paysage en mutation.

S’inscrivant dans le prolongement du Livre blanc, cet article explore les applications émergentes de l’IA dans l’ingénierie automobile tout en examinant les enjeux liés à la crise énergétique actuelle, aux perturbations des chaînes d’approvisionnement mondiales et à la souveraineté industrielle. Il propose également la création d’un fonds souverain dédié à l’IA, piloté par l’industrie, et met en avant la coopération indo-française comme levier pour développer des écosystèmes automobiles résilients, autonomes et tournés vers l’avenir.

Souveraineté IA, résilience industrielle et mandat stratégique Indo-Français

De l'efficacité mondialisée à la résilience régionale

Le modèle manufacturier mondial traditionnel, longtemps fondé sur une logique d’efficacité sans frontières et d’intégration allégée, apparaît aujourd’hui largement dépassé dans un monde VUCA (volatile, uncertain, complex and ambiguous, soit volatile, incertain, complexe et ambigu). Dans le cadre de la Feuille de route Horizon 2047, nous reconnaissons que l’incertitude géopolitique n’est plus un risque périphérique, mais un facteur central de la stratégie industrielle. L’Engineering and R&D Pulse 2026 souligne d’ailleurs que cette incertitude constitue une macro-perturbation majeure, à laquelle seulement un tiers des organisations est préparé [1].

Cette instabilité est étroitement liée au nexus entre énergie et souveraineté. Les tensions persistantes en Asie occidentale ont accentué les crises énergétiques, fragilisant les fondements mêmes des capacités industrielles. Pour la France et l’Inde, la sécurisation de ces fondements passe désormais par un renforcement de la souveraineté industrielle et de la résilience régionale.

Cette dynamique est particulièrement déterminante pour le secteur automobile, où l’essor des véhicules électriques, stimulé par la crise des carburants, coïncide avec l’émergence de la conduite autonome, qui redéfinit les équilibres concurrentiels. Afin de préserver leur autonomie stratégique, nos deux pays doivent dépasser le rôle de simples utilisateurs de chaînes d’approvisionnement mondialisées et de stacks d’IA pour devenir les architectes d’écosystèmes industriels souverains [3, 5].

L’IA dans la mobilité définie par logiciel et l’ingénierie automobile : accélérer sans compromettre la qualité

L'IA au service de la résilience des chaîne d'approvisionnement

L’industrie de la mobilité demeure fortement exposée aux perturbations affectant les semi-conducteurs, les matières premières et les carburants. Les modèles prédictifs fondés sur l’IA permettent déjà de renforcer l’intelligence du risque fournisseur en intégrant des signaux externes, qu’ils soient géopolitiques, financiers ou opérationnels, afin d’anticiper les ruptures potentielles. Ces outils contribuent ainsi à réduire les coûts de stockage de 15 à 25 % tout en améliorant les niveaux de service. Toutefois, la visibilité sur les fournisseurs de rang 2 et 3 reste encore limitée.

Conception générative et ingénierie produit assistée par IA

L’IA transforme fondamentalement l’ingénierie automobile en faisant évoluer les processus d’une logique d’itération manuelle vers une exploration algorithmique des solutions de conception. La conception générative et la simulation assistée par IA permettent désormais aux ingénieurs d’examiner des milliers de configurations en quelques heures plutôt qu’en plusieurs semaines, réduisant considérablement les cycles de développement. L’automatisation des outils CAD/CAE pilotée par l’IA permet en outre de diminuer de 60 à 80 % l’effort consacré aux tâches répétitives de modélisation et de validation.

Automatisation de la qualité

Soumis à des exigences réglementaires strictes, à des attentes croissantes des consommateurs et à la nécessité de préserver la valeur de leur marque, la plupart des constructeurs automobiles (OEM) recourent déjà à la vision par ordinateur pour améliorer la détection des défauts et limiter les arrêts de maintenance. Néanmoins, l’accélération de cette dynamique se heurte encore à un obstacle majeur : la qualité et la fragmentation des données. Celles-ci demeurent souvent dispersées entre les systèmes ERP, PLM, MES et QMS, mêlant informations actualisées et données obsolètes. La faible adoption de l’IA et la persistance de systèmes hérités constituent également des freins importants.

Mobilité définie par logiciel

L’IA devient progressivement indispensable à l’amélioration des performances des véhicules et de leur valeur sur l’ensemble du cycle de vie. Les systèmes de gestion de batterie fondés sur l’IA, par exemple, optimisent en temps réel l’autonomie des véhicules électriques et leur efficacité énergétique. Les mises à jour OTA (over-the-air) enrichies par l’IA ouvrent également la voie à une amélioration continue des performances après la mise sur le marché.

Cependant, un décalage persiste entre la rapidité d’évolution des modèles d’IA et les délais nécessaires au développement automobile, qui restent particulièrement longs. À cet égard, plusieurs constructeurs chinois dotés de systèmes avancés de gestion du cycle de vie produit ont démontré leur capacité à lancer de nouveaux modèles à un rythme nettement plus soutenu.

Les recherches du Capgemini Research Institute montrent d’ailleurs que les acteurs du secteur automobile devront réduire leurs coûts d’au moins 10 % et leurs délais de développement d’au moins 9 % au cours des deux à trois prochaines années afin de rester compétitifs face aux innovateurs à bas coûts, notamment chinois [1]. Faute d’atteindre ces objectifs, le risque de perte de parts de marché devient significatif, faisant de l’ingénierie pilotée par l’IA un levier essentiel pour combler l’écart entre complexité technique et contraintes industrielles.

Nous observons ainsi une transition progressive d’une ingénierie centrée sur le matériel vers un modèle accéléré par l’IA et davantage orienté vers les processus. Dans un environnement de plus en plus agentique, les ingénieurs ne sont plus seulement appelés à concevoir des composants, mais à repenser les flux de travail qui rendent leur conception possible.

Au-delà de l’assistance, les agents IA exécutent désormais de manière autonome des workflows d’ingénierie complexes [2]. En connectant les outils CAx et les données industrielles dans des environnements intégrés, ils orchestrent progressivement l’ensemble de la chaîne de valeur. Des plateformes telles que Synera ou Dessia permettent ainsi aux ingénieurs de définir des règles de conception que l’IA applique ensuite de manière autonome dans l’exécution répétitive des tâches CAD/CAE [2, 4].

Les résultats observés illustrent le potentiel transformateur de cette ingénierie pilotée par l’IA [4] :

Exploration des solutions : jusqu’à 1 000 alternatives de conception analysées en six heures ;

Vitesse de développement : réduction du temps global de développement pouvant atteindre 80 % ;

Fiabilité des processus : automatisation des étapes de vérification et de validation, limitant les reprises et réduisant la dette technique [4].

L'évolution des partenariats : des services aux plateformes souveraines

La transformation de la relation traditionnelle entre prestataires technologiques et constructeurs automobiles (OEM) se situe au cœur de notre vision bilatérale. Il ne s’agit plus d’une simple logique fournisseur-client, mais de la construction d’écosystèmes fondés sur la synergie et sur des résultats mesurables.

À travers le cadre Core-Context, les constructeurs repensent progressivement leurs stratégies de partenariat. Jusqu’à récemment, ils externalisaient principalement les activités dites de « Context », telles que la maintenance des systèmes hérités ou les tâches répétitives, via des modèles contractuels prévisibles, tout en réservant leurs ressources internes aux fonctions « Core », considérées comme sources d’avantage concurrentiel.

Cette distinction tend toutefois à s’estomper. Les constructeurs se montrent désormais davantage ouverts à des partenariats fondés sur la performance et les résultats, associant fournisseurs technologiques, intégrateurs de systèmes et entreprises d’IA de pointe afin d’accélérer leurs activités stratégiques. Cette évolution pourrait se concrétiser sous la forme de plateformes d’ingénierie intégrées et orchestrées par l’IA, capables d’héberger différents agents et outils spécialisés. L’objectif est clair : accélérer la mise sur le marché tout en renforçant la rentabilité des fabricants dans un environnement concurrentiel de plus en plus exigeant [1, 5].

À titre d’exemple, la plateforme Synera illustre cette approche d’orchestration agentique appliquée à l’ingénierie. Elle agit comme une couche d’automatisation superposée aux outils CAx existants, tels que Siemens, Catia, Abaqus ou Ansys, permettant aux ingénieurs d’accéder, depuis une interface unique et à la demande, à des outils et agents spécialisés issus de différents acteurs de l’écosystème [2]. Pour la France et l’Inde, la maîtrise de cette couche d’orchestration représente un enjeu majeur de contrôle de la propriété intellectuelle industrielle. La combinaison entre l’expertise française en ingénierie avancée et en simulation, et les capacités indiennes en automatisation et en ingénierie de plateformes, offre ainsi un potentiel significatif de déploiement à grande échelle dans des programmes industriels mondiaux.

Le mandat stratégique franco-indien : maîtriser une stack IA souveraine et créer un fonds IA piloté par l’industrie

Dans le cadre du Partenariat stratégique mondial spécial consacré par la Déclaration conjointe franco-indienne de 2026, la France et l’Inde ont désigné 2026 comme Année de l’Innovation [3]. Cette ambition fixe un cap clair : développer et maîtriser des modèles d’IA spécialisés, plutôt que demeurer dépendants de stacks technologiques étrangères. À l’image de l’importance accordée à un accès souverain à l’espace, l’accès souverain à l’IA devient désormais une condition essentielle pour préserver l’autonomie décisionnelle et réduire les asymétries technologiques mondiales [3].

C’est dans cette perspective que nous proposons la création d’un Fonds collaboratif dédié aux secteurs IT et automobile/mobilité, directement articulé avec le Joint Advanced Technology Development Group prévu par la Déclaration conjointe (Section I, paragraphe 12) [3]. Ce mécanisme pourrait soutenir le co-développement de modèles spécialisés pour l’ingénierie automobile, tout en garantissant la sécurisation sur site des données et des bases de connaissances industrielles, afin de les protéger des vulnérabilités et des volatilités externes.

Certaines collaborations existantes offrent déjà des modèles concrets de réussite bilatérale :

Dessia x Capgemini : développement d’outils de vérification de conception et d’estimation des coûts fondés sur l’IA, permettant de réduire les délais de mise sur le marché tout en améliorant la précision des processus [4] ;

Synera, soutenue par Capgemini via ISAI Cap Venture : déploiement de plateformes IA agentiques déjà utilisées à grande échelle par plusieurs leaders industriels mondiaux, dont BMW, Airbus, Volvo Trucks, Hyundai et le NASA Goddard Space Flight Center [2].

Ces initiatives illustrent une ambition commune alignée avec la vision Horizon 2047 : co-développer des solutions capables de soutenir un avenir plus intelligent, plus durable et plus souverain [3].

Conclusion : un plan pour l'autonomie stratégique

Dans un monde reconfiguré par la disruption géopolitique et les transitions énergétiques, le partenariat indo-français dispose d’une opportunité stratégique unique pour évoluer de la coopération vers la co-création. L’enjeu n’est plus seulement de collaborer, mais de développer ensemble des capacités d’ingénierie souveraines et pilotées par l’IA, appelées à structurer la prochaine génération de mobilité. En combinant l’héritage français en ingénierie avancée et en recherche de pointe sur l’IA avec l’essor du vivier indien de talents numériques et ses capacités IT à grande échelle, tout en ancrant cette dynamique dans des partenariats fondés sur les résultats et les plateformes, nos deux pays peuvent passer du statut de consommateurs de technologies à celui de concepteurs et propriétaires de stacks IA critiques.

Un fonds souverain conjoint dédié à l’IA, soutenant le développement de modèles spécialisés et d’écosystèmes industriels intégrés, pourrait accélérer cette transformation, comme le démontrent déjà plusieurs initiatives émergentes. La coopération indo-française apparaît ainsi non seulement comme une réponse aux mutations mondiales, mais comme une véritable feuille de route vers un leadership industriel résilient, innovant et souverain [6].

Bibliographie et références

[1] Engineering and R&D Pulse 2026 – Capgemini Research Institute, 2025.

[2] Synera : Plateforme d'Ingénierie IA Agentique – Supports de presse, études de cas et transcription : « Connected Engineering - Moritz Maier | Podcast #1 ».

[3] Déclaration Conjointe Inde-France (17 février 2026) – Ministère des Affaires Étrangères, Gouvernement de l'Inde.

[4] Dessia Technologies : Générer, Vérifier et Valider des Conceptions avec l'IA – Études de cas et présentation de la plateforme, 2025.

[5] Intelligent Manufacturing for Automotive: How to Accelerate – Capgemini Engineering, 2025.

[6] White Paper Indo-French Perspectives on Artificial Intelligence de la France India AI Initiative, portée par la
Fondation France-Asie et la France India Foundation. 

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Neha Arolkar est Client Partner, India Client Leader et Global Innovation Leader pour un compte automobile stratégique chez Capgemini. Reconnue comme « Innovation Driver » parmi plusieurs Client Partners par le Chief Sales Officer et le PDG Inde, elle est présentée comme experte dans plusieurs publications de leadership éclairé et dans le rapport annuel intégré de Capgemini depuis 2020. Diplômée de l'IIM-Bangalore, elle est intervenante et contributrice à l'IIT Bombay Management Consulting Continuum, à l'IAA Mobility Munich, au Digital Product Forum de Stuttgart, au Indo-French Mobility Conclave et au Women Automotive Network. Ses travaux portent sur la croissance propulsée par l'IA pour des clients en Europe, en Amérique et en Asie. En tant que première Young Leader de Capgemini au programme Young Leader de la Fondation France-Inde, elle a conçu et lancé l'AI for Automotive Accelerator dans le cadre de la France-India AI Initiative. Elle a également co-rédigé et co-présenté le premier Livre Blanc de cette initiative à l'India AI Impact Summit 2026.

Sarita Kaloya est Directrice Senior chez Capgemini, à la tête des initiatives IA et Data pour des clients mondiaux dans les secteurs automobile et industriel. Forte d'une vaste expérience en Amérique du Nord, en Europe et en Asie, elle se spécialise dans la mise à l'échelle de l'IA d'entreprise, de la stratégie au déploiement industrialisé, avec un focus sur le cloud, les plateformes de données et les cas d'usage IA appliqués dans les domaines de l'ingénierie, de la fabrication et des écosystèmes connectés. Elle a dirigé de multiples programmes de transformation IA à grande échelle, aidant les organisations à passer des pilotes à la production en construisant des fondations de données robustes et des modèles opérationnels pilotés par l'IA. Ses travaux mettent l'accent sur une IA responsable, une livraison portée par les plateformes et des résultats commerciaux mesurables. Sarita contribue activement aux initiatives de collaboration indo-française, réunissant recherche, excellence en ingénierie et capacités d'exécution pour accélérer l'innovation et la création de valeur. Elle est une fervente défenseure d'une IA évolutive et fiable qui favorise la résilience industrielle et la compétitivité dans le paysage en évolution de la mobilité.

La présente publication exprime les points de vue et opinions des auteurs individuels. En notre qualité de plateforme dédiée au partage d'informations et d'idées, notre objectif est de mettre en avant une pluralité de perspectives. Ainsi, il convient de ne pas interpréter les opinions exprimées ici comme étant celles de la Fondation France-Asie ou de ses affiliés.