L'engouement pour l'Auto-investissement en IA devance les profits alors que les coûts d'adoption se font sentir

La plupart des fonctionnalités d'IA automobile ne sont toujours pas rentables, même après des années d'investissement dans les outils vocaux, les systèmes de prédiction pour conducteurs, les services de voiture connectée et les produits de shopping numérique.

Un sondage en direct réalisé lors d'un webinaire SBD Automotive a révélé que seulement 18 % des fonctionnalités d'IA sont rentables pour la plupart des participants.

Les constructeurs automobiles sont capables de développer de l'IA, personne ne le remet en question en 2026, mais faire en sorte que ces outils rapportent plus qu'ils ne coûtent est une tout autre histoire. Robert Fisher de SBD Automotive a déclaré : « L'IA dans l'automobile n'est pas une nouveauté. Mais faire en sorte que l'IA s'autofinance reste très difficile. »

Les constructeurs continuent de payer des factures cloud chaque fois que les conducteurs utilisent des outils d'IA

Andy Qiu de SBD Automotive a déclaré que le secteur se penche sur le mauvais problème lorsqu'il parle de l'IA dans les voitures. « Ce n'est pas un problème technologique », a déclaré Andy. « C'est un problème de P&L. »

Le point essentiel est que ces capacités de l'intelligence artificielle ne représentent pas simplement un investissement ponctuel dans du nouveau matériel. Contrairement aux autres composants matériels de la voiture, qui une fois installés restent silencieux, l'intelligence artificielle dans la voiture ne reste pas silencieuse à chaque utilisation de ses fonctions. Chaque requête vocale, planification d'itinéraire, prévision ou connexion peut entraîner des coûts supplémentaires via le cloud.

« Chaque fois qu'un utilisateur interagit avec une fonctionnalité d'IA, votre compteur cloud tourne. Ce n'est plus du capex. C'est de l'opex continu, chaque jour, pour toujours », a déclaré Andy.

Cela soulève un dilemme commercial intéressant. En cas d'échec, la fonctionnalité constitue un poste de dépense pour la R&D. Mais en cas de succès, l'utilisation pourrait faire grimper les coûts opérationnels. Ainsi, le constructeur automobile devrait prouver que la technologie génère des revenus suffisants, de la fidélité, de la valeur de données, des frais d'abonnement ou une aide à la vente.

Andy a noté que la plupart des constructeurs ne disposent pas d'une gestion des coûts adéquate pour chaque composant d'IA individuel. Cela pourrait signifier qu'ils ne parviennent pas à identifier quelles solutions nuisent aux marges. Andy a qualifié cela de problème de portefeuille, la solution restant dans le portefeuille parce qu'elle a bonne mine dans la présentation du lancement produit, bien que les clients ne l'utilisent presque jamais.

Andy a divisé les solutions d'IA automobile en quatre catégories. La première est celle des héros, qui ont de la valeur, génèrent des profits et nécessitent une croissance supplémentaire. La deuxième est celle des utilitaires, qui aident les utilisateurs, mais que les clients estiment devoir être proposés gratuitement. La troisième est celle des zombies, qui coûtent trop cher à produire tout en étant rarement utilisés. La dernière est celle des rancœurs, qui dégradent l'expérience client.

Nissan réduit ses plans de groupes motopropulseurs électriques tandis que les acheteurs testent encore la recherche de voiture par IA

Le problème de rentabilité de l'IA survient alors que le marché automobile au sens large fait déjà face à une demande faible sur certaines gammes de produits coûteux. JATCO, une filiale de Nissan Motor (OTC : NSANY), a abandonné son projet de fabrication de groupes motopropulseurs pour véhicules électriques à Sunderland, en Grande-Bretagne, en raison d'une demande plus lente pour les véhicules électriques Nissan en Europe.

L'entreprise avait dévoilé le projet en janvier 2025. JATCO prévoyait d'investir 48,7 millions de livres sterling (65,39 millions de dollars), et le projet devait produire jusqu'à 340 000 unités de groupes motopropulseurs électriques par an. Chaque unité comprendrait un moteur intégré, un onduleur et un réducteur pour les véhicules Nissan.

Du côté de la vente au détail, les consommateurs expérimentent l'IA, tandis que les constructeurs tentent de perfectionner la technologie. En novembre 2025, Cars.com Inc. (NYSE : CARS) a réalisé une enquête à la suite du lancement de Carson, l'outil de recherche de voiture piloté par l'IA.

Selon l'enquête menée auprès d'acheteurs actifs sur le marché et de nouveaux acheteurs, 44 % ont utilisé des outils de recherche de voiture pilotés par l'IA sur des plateformes telles que Cars.com lors de leurs recherches de véhicules. De plus, 71 % ont exprimé un niveau de confiance modéré à élevé envers les outils basés sur l'IA pour obtenir des informations fiables sur les véhicules.

Cependant, il y a une réserve. Environ la moitié des utilisateurs réguliers d'IA se sentaient à l'aise avec les suggestions de voiture et de coût faites par les outils d'IA. En revanche, seulement 22 % ont déclaré qu'ils vérifieraient la suggestion de l'IA. Simultanément, 63 % craignaient que les outils d'IA ne suggèrent des recommandations biaisées.

Concernant les sources d'informations neutres sur les véhicules, l'enquête a montré que deux tiers des acheteurs faisaient confiance aux sites de vente et de critique automobile. Après avoir utilisé des outils de recherche basés sur l'IA comme Carson, 41 % des acheteurs de voitures étaient enclins à visiter ensuite des sites gérés par des concessionnaires ou des constructeurs.

En ce qui concerne les suggestions de véhicules, les acheteurs sont ouverts à ce que les vendeurs leur en fassent. Cependant, pas moins de 64 % des acheteurs ont accueilli favorablement les suggestions relatives au coût et au financement de la part des concessionnaires.

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