La mobilité est l’une des capacités humaines innées indispensables à notre vie.

La mobilité subit actuellement une transformation numérique majeure, avec de nouvelles expériences de mobilité apportées par des innovations technologiques telles que la 5G, l’IA et l’IdO, la construction de villes intelligentes basées sur la mobilité intelligente, et des initiatives intersectorielles vers une société durable qui commencent à se mettre en place dans le monde entier.
Avec l’introduction de nouvelles technologies telles que la conduite automatisée et le MaaS dans la mobilité de la société, non seulement l’efficacité logistique, mais aussi les mesures de sécurité pour les personnes sans permis de conduire et les dispositifs périphériques sont devenues une priorité absolue, en partie dans un contexte où les acteurs de la menace sont de plus en plus sophistiqués et perfectionnés et où les surfaces d’attaque s’étendent.
La mise en œuvre de la sécurité sur les appareils périphériques pour contrer les dernières menaces nécessite des compétences et des connaissances spécialisées, même s’il peut être difficile de demander aux ingénieurs embarqués de le faire.

Il est également de plus en plus nécessaire d’intégrer des capacités d’IA et de ML (apprentissage automatique) dans les dispositifs périphériques. Cependant, la sagesse conventionnelle veut que les microcontrôleurs des appareils périphériques soient trop lourds pour effectuer des traitements de type IA et ML.
Aujourd’hui, les ingénieurs spécialisés dans les systèmes embarqués sont confrontés à de nombreux défis, car les appareils périphériques doivent répondre à des exigences élevées en matière de vitesse, de sécurité, de faible consommation d’énergie et de faible coût.
Toutefois, saviez-vous que les récentes innovations technologiques ont conduit à l’émergence de microcontrôleurs qui ont renversé la situation ?

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Les capacités d’IA et la technologie CAE en nuage révolutionnent le processus de développement dans l’industrie automobile.

Il existe notamment des exemples d’utilisation de fonctions d’IA (modèles de substitution) dans l’environnement en nuage, qui est une technologie nouvelle et très médiatisée. Il existe des exemples de réduction de la vitesse de développement, de réduction des coûts et d’amélioration des performances.
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