Un sondage montre que moins de 20 % des fonctionnalités IA automobiles sont actuellement rentables

La plupart des fonctionnalités IA automobiles ne couvrent toujours pas leurs propres coûts, même après des années d’investissement dans les outils vocaux, les systèmes de prédiction du conducteur, les services de voiture connectée et les produits de shopping numérique.

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

En effet, les constructeurs automobiles peuvent construire de l’IA, personne ne conteste cela 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 rien de nouveau. Mais faire en sorte que l’IA s’autofinance reste très difficile. »

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

Andy Qiu de SBD Automotive a déclaré que l’industrie examine le mauvais problème lorsqu’elle parle d’IA dans les voitures. « Ce n’est pas un problème technologique », a déclaré Andy. « C’est un problème de compte de résultat (P&L). »

L’essentiel est que ces capacités de l’intelligence artificielle ne constituent pas un investissement ponctuel dans un nouveau matériel. Contrairement à d’autres matériels dans la voiture, qui deviennent silencieux une fois installés, l’intelligence artificielle dans la voiture ne devient pas silencieuse chaque fois que ses fonctions sont utilisées. Chaque demande vocale, planification d’itinéraire, prévision ou connexion peut entraîner des coûts supplémentaires via le cloud.

« Chaque fois qu’un utilisateur interagit avec une fonctionnalité IA, votre compteur de cloud tourne. Ce n’est plus du CAPEX. C’est des OPEX continus chaque jour, pour toujours », a déclaré Andy.

Cela soulève un dilemme commercial intéressant. En cas d’échec, la fonctionnalité représente une dépense de R&D. Pourtant, en cas de succès, l’utilisation pourrait faire augmenter 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 assistance aux ventes.

Andy a noté que la plupart des fabricants ne disposent pas d’une gestion des coûts appropriée pour chaque composant IA individuel. Cela pourrait signifier qu’ils échouent à identifier quelles solutions nuisent aux marges. Andy a qualifié cela de problème de portefeuille, car la solution reste dans le portefeuille parce qu’elle a l’air bien dans la présentation du lancement du produit, bien que les clients l’utilisent rarement.

Andy a divisé les solutions IA automobiles en quatre catégories. La première est les « héros », qui ont de la valeur, génèrent des profits et nécessitent une croissance supplémentaire. La deuxième est les « utilitaires », qui assistent les utilisateurs, mais dont les clients supposent qu’ils devraient être offerts gratuitement. La troisième est les « zombies », qui coûtent trop cher à produire tout en étant utilisés rarement. La dernière est les « rancunes », qui dégradent l’expérience client.

Nissan réduit ses plans de transmission électrique alors que les acheteurs testent toujours la recherche de voitures par IA

Le problème de rentabilité de l’IA survient alors que le marché automobile plus large fait déjà face à une demande faible dans certaines gammes de produits coûteuses. JATCO, une filiale de Nissan Motor (OTC : NSANY), a annulé son plan de fabrication de transmissions de véhicules électriques à Sunderland, en Grande-Bretagne, après une demande plus faible pour les véhicules électriques Nissan en Europe.

L’entreprise a révélé le projet en janvier 2025. JATCO prévoyait d’investir 48,7 millions de livres sterling (65,39 millions de dollars), et le projet produirait jusqu’à 340 000 unités de transmission électrique 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 fabricants tentent de perfectionner la technologie. En novembre 2025, Cars.com Inc. (NYSE : CARS) a mené une enquête suite au lancement de Carson, l’outil de recherche de voitures par IA.

Selon l’enquête menée auprès des acheteurs sur le marché et des nouveaux acheteurs, 44 % ont utilisé des outils de recherche de voitures alimentés par l’IA sur des plateformes telles que Cars.com lors de la recherche de véhicules. De plus, 71 % ont exprimé une confiance modérée à élevée dans 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 de l’IA se sentaient à l’aise avec des outils suggérant une voiture et son coût. D’un autre côté, seulement 22 % ont déclaré qu’ils vérifieraient la suggestion de l’IA. Parallèlement, 63 % craignent que les outils 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 web de vente et d’évaluation de voitures. Ayant utilisé des outils de recherche basés sur l’IA comme Carson, 41 % des acheteurs de voitures étaient enclins à visiter les sites web gérés par les concessionnaires ou les fabricants par la suite.

En ce qui concerne les suggestions de véhicules, les acheteurs sont ouverts aux suggestions des vendeurs. Cependant, pas moins de 64 % des acheteurs ont accueilli favorablement les suggestions liées au coût et au financement provenant des concessionnaires.