La vérité sur les inspections de véhicules basées sur l'IA

Avez-vous déjà vu une bande-annonce de jeu vidéo incroyablement accrocheuse et, après avoir testé l'ensemble du produit, vous êtes-vous senti complètement déçu ? L'intrigue n'est pas à la hauteur des attentes et les graphismes ne sont pas aussi bons que ceux de la bande-annonce. Malheureusement, ce scénario ne se limite pas aux jeux vidéo ; cela s’étend également aux solutions d’IA.

Les fournisseurs de solutions d’IA peuvent faire des promesses excessives, laissant aux clients une réalité bien loin de leurs attentes initiales. Dans un marché inondé de diverses solutions d'IA, il est crucial de savoir ce qui est réellement techniquement réalisable, en faisant la distinction entre les fournisseurs de solutions capables de fournir et ceux qui se contentent de fabriquer des capacités.

Dans cet article, l'équipe DriveX vous donne un aperçu de ce qui est possible avec l'IA d'inspection des véhicules et de ce qui est trop prometteur.

Possibilités et mythes dans les solutions d'IA d'inspection des véhicules

Pour vous donner un bon aperçu de ce qui est possible avec l'IA d'inspection des véhicules, mais aussi pour gérer les attentes, nous avons répertorié pour vous les principaux points. Voici quelques possibilités.

1. Détection des dommages : l'IA peut analyser les images pour trouver différents types de dommages tels que des bosses, des rayures, des fissures, des éclats, des problèmes de peinture et des pièces manquantes sur la carrosserie des véhicules.

   
   

2. Détection d'anomalies : l'IA peut identifier les pièces incompatibles, les anomalies dans les composants du véhicule et les signes de falsification.

3. Classification - L'IA est capable d'identifier la gravité et le type des dommages, permettant ainsi de prioriser les réparations en conséquence.

4. Détection du numéro d'immatriculation et du code VIN - L'IA peut vérifier si la plaque d'immatriculation ou le VIN sur l'image correspond à celui demandé.

5. Documentation et reporting : la documentation générée automatiquement sur l'état d'un véhicule peut rationaliser la communication entre les clients, les gestionnaires de sinistres et les ateliers de réparation.

6. Intégration avec des systèmes de réparation ou des CRM : cela permet de planifier des réparations plus rapidement et d'éviter les remplacements inutiles, lorsqu'une pièce peut être réparée à la place.

Mythes entourant les solutions d’inspection des véhicules

1. 100 % de précision

Un mythe courant veut que l’inspection par l’IA puisse être précise à 100 % dans la détection des dommages. Atteindre la perfection est impossible en raison des variations des conditions d’éclairage, de la qualité de l’image et de la complexité des modèles de dommages. De plus, la précision ne devrait pas être le seul chiffre à suivre. Vous devez également connaître d’autres mesures telles que la précision et le rappel, car la précision seule peut être trompeuse.

2. Remplacement des inspecteurs/techniciens humains

Même si l’IA peut automatiser certaines parties du processus d’inspection, l’intervention humaine reste nécessaire pour les inspections techniques complètes et la prise de décision à un niveau plus élevé. L’inspection par l’IA ne peut aider (pour l’instant) qu’avec les dommages visibles.

3. Solution universelle

Toutes les solutions d’inspection des véhicules ne sont pas universelles. Différentes solutions peuvent se spécialiser dans des types spécifiques de dommages ou de véhicules. Par exemple, si vous pouvez inspecter une voiture avec une certaine IA, cela ne signifie pas qu’elle fonctionnera également sur les camions.

4. Mise en œuvre complexe

Même si les solutions d'inspection basées sur l'IA peuvent être avancées, elles ne nécessitent pas nécessairement des processus de mise en œuvre impliquant une équipe de dix personnes. De nombreuses solutions sont conçues pour s'intégrer de manière transparente aux flux de travail existants avec un minimum de perturbations.

Liste de contrôle pour évaluer les fournisseurs de solutions d'IA

Nous avons dressé une liste pour vous aider à choisir la meilleure IA adaptée à vos besoins. C'est ici.

1. Définissez vos objectifs. Vous n’aurez peut-être pas besoin de toutes les fonctionnalités proposées par certains fournisseurs de services. Cela peut vous aider à économiser de l’argent et potentiellement à gérer votre niveau de stress.

   
   

2. Consultez leur site Web et leurs réseaux sociaux. Déterminez les fonctionnalités qu’ils offrent et évaluez leur fiabilité.

   
   

3. Vérifiez leurs promesses. Découvrez les métriques de performances du machine learning (par exemple, sur Évidemment, le site Web d'AI ) et assurez-vous que le fournisseur ne vous éblouit pas avec une précision de 99 %, ce qui pourrait ne vouloir absolument rien dire.

   
   

4. Si vous ne comprenez pas, demandez. Demandez une explication des chiffres pour vous assurer qu'ils savent de quoi ils parlent et qu'ils peuvent tenir leurs promesses.

   
   

5. Apprenez des autres. Lisez leurs études de cas et témoignages de clients pour évaluer leur crédibilité au-delà des logos flashy sur leur site Web.

Nous n’avons en aucun cas répertorié toutes les capacités et limites de l’IA en matière d’inspection des véhicules, mais cela peut être un point de départ pour vous permettre de mieux comprendre le domaine. En étant conscient des mythes et en fixant des attentes réalistes, vous pouvez tirer parti de l’IA dans les inspections des véhicules tout en évitant les promesses excessives et les affirmations exagérées.