L’IA en atelier : illusion technologique ou révolution en marche ?

Afin de mesurer la réalité de cette poussée et son impact sur les entreprises et les métiers, l’ANFA a lancé une vaste enquête auprès de près de 3300 professionnels au cours du premier semestre 2025. Première conclusion : inutile de s’alarmer. Les cas d’usage restent encore à un stade embryonnaire et leur impact sur les fonctions humaines demeure limité. « Les différents cas d’usage montrent que l’IA doit être au service du geste professionnel : l’algorithme ne remplace pas l’expertise, il la prolonge et la sécurise », précise Marion Vidal, responsable de projets au sein de l’Observatoire des métiers des services de l’automobile.

Dans les faits, à peine 6 % des entreprises des services de l’auto déclarent s’appuyer sur des outils intégrant l’intelligence artificielle. Insuffisant pour déstabiliser ni (encore) transformer le secteur. En cause, une adoption encore limitée des outils “augmentés” à l’IA par un écosystème majoritairement composé de TPE, et « des solutions encore insuffisamment matures pour être industrialisées, précise l’Observatoire ANFA. Le secteur se trouve ainsi dans une phase d’expérimentation de l’IA, caractérisée par un usage émergent, fragile et encore non structuré. »

La structure même des métiers explique également cette faible intégration. L’usage de l’IA s’avère plus adapté aux métiers de services qu’aux métiers techniques, qui représentent 40 % des emplois de la branche. « Dans l’état de la technologie actuelle, peu, voire aucun métier des services de l’automobile n’apparaît automatisable dans son ensemble par l’IA : seules certaines tâches, généralement cognitives (synthèse, rédaction, moteur de recherche), sont concernées. »

L’intégration de tels outils varie selon les métiers. Selon l’enquête de l’ANFA, les entreprises de carrosserie figurent parmi les plus avancées, avec un taux d’utilisation de 33 %. Expertise et chiffrage sont particulièrement perméables à cette technologie via l’intégration d’algorithmes capables de détecter (imparfaitement encore) les dommages et de calculer (au plus juste !) un coût de réparation. De quoi séduire les donneurs d’ordres, notamment les assureurs, mais inquiéter les carrossiers de subir le dictat des algorithmes et donc d’être toujours plus soumis au déséquilibre de rapports de force. Et commence à arriver dans ces ateliers l’automatisation partielle via des bras électriques articulés, pilotés par l’IA à partir d’une tablette. « Le robot applique la peinture, la tâche qui donne le plus de satisfaction, mais ne prend pas en charge les travaux ingrats de ponçage ou de masquage », témoigne un technicien interrogé par les enquêteurs de l’ANFA.

Du côté des ateliers mécaniques, le diagnostic de panne est de longue date hyperconnecté. L’IA marque toutefois une nouvelle étape dans cette évolution : analyse assistée des bruits via l’accès à une base de description de bruits inhabituels ; optimisation du diagnostic à distance via le croisement automatisé des bases de codes défauts et d’historiques de diagnostic pour identifier les causes et les pièces à remplacer… Des avancées qui restent cependant embryonnaires… avec des perspectives d’aller plus loin dans l’automatisation. Mais attention, précisent les pros, le diagnostic est une activité qui repose aussi sur l’observation et l’expérience, avec des résultats imparfaits de “diagnostic” via l’IA, à en croire les réparateurs interrogés. Autre effet pervers soulevé par les garagistes 3.0 : l’arrivée dans les ateliers de clients convaincus par un pré-diagnostic numérique. « Aujourd’hui, un client peut arriver avec une capture d’écran et dire : “Mon téléphone m’indique un défaut moteur” ! Il devient alors difficile, après notre propre diagnostic, de lui faire accepter que la cause réelle de la panne est différente de celle identifiée par l’IA. » Il reste encore de nombreuses étapes pour que les ateliers domptent cette IA – « qui n’a rien de miraculeuse » – pour en faire un utile levier de productivité et un appui opérationnel au travail humain.