L'IA s'impose à marche forcée dans les ateliers de carrosserie et vitrage

S’il n’est plus le seul concerné, le chiffrage des dommages reste le cas d'usage le plus éprouvé d'intégration de l'IA dans les métiers de l'automobile. Lorsque l'enquête interroge les professionnels sur leurs usages concrets de l'IA, les termes « expertise » et « chiffrage » arrivent en tête des activités métier citées, juste après les tâches administratives transverses comme la rédaction de mails ou la communication. Un positionnement qui témoigne d'une réalité : la réparation-collision est probablement le secteur qui donne à voir les cas les plus aboutis d'intégration de l'IA dans les services automobiles.

À partir de photos transmises directement par les conducteurs, d'algorithmes entraînés sur des bases de données constructeurs et de tarifs d'assureurs, les systèmes d'IA sont aujourd'hui capables de détecter automatiquement les dommages d'un véhicule et de calculer un coût de réparation. Ces technologies s'intègrent dans des arches, des portiques ou des logiciels de calcul toujours plus présents dans les ateliers. Le chiffrage automatique des réparations (CAR) popularisé par Covéa permet notamment de traiter les sinistres de faible enjeu financier sans passage physique de l'expert.

Cette adoption rapide s'inscrit dans un mouvement plus large de modernisation des pratiques. Face aux difficultés de recrutement et aux exigences croissantes de précision technique, certains ateliers pionniers ont franchi une étape supplémentaire en automatisant partiellement l'activité de peinture. Des bras électriques articulés, pilotés par l'IA via une tablette, sont désormais capables de poncer. D’autres, comme le robot PG90-E de PaintGo, adapté par Renault Group pour les process Ixell et également diffusé par certains groupements de distribution, permettent d'appliquer la peinture sur les carrosseries. L'automate combine un scanner qui intègre les données du véhicule et des algorithmes qui calculent la trajectoire optimale de pulvérisation.

L’innovation répond à des contraintes techniques précises. « Le robot permet par exemple de respecter avec précision les seuils millimétrés d'épaisseurs de couche de peinture imposés par certains constructeurs », comme l'explique un responsable de carrosserie sollicité par l’ANFA. Mais elle vise aussi à pallier les tensions du marché du travail. Dans un contexte de pénurie de main-d'œuvre qualifiée, le robot vient en soutien des peintres les plus expérimentés, leur permettant de se concentrer sur les opérations complexes. Pour autant, cette automatisation ne signifie pas une déshumanisation complète du processus. « Le robot ne fait pas tout, tout seul, il faut un technicien qualifié pour le programmer », souligne un autre responsable. L'opérateur reste indispensable pour superviser le scan du véhicule, sélectionner les zones à peindre, réaliser le masquage, charger le pistolet et régler la pression d'air. Cette configuration hybride peut même, dans certains cas, être associée à une montée en compétences des salariés qui développent une expertise technologique nouvelle.

L'adoption de l'IA dans l'inspection des véhicules illustre également cette logique d'augmentation du travail humain plutôt que de substitution. Dans les activités d'achat de véhicules d'occasion auprès de particuliers, l'inspection digitalisée basée sur l'IA par l'image s'est développée ces dernières années. Le processus est simple : le client photographie son véhicule via une application, l'IA analyse les images pour identifier les dommages et leur gravité, puis génère une estimation de reprise.

Mais là encore, l'humain conserve un rôle central. L'opérateur reçoit les photos avec les propositions d'anomalies de l'IA et peut choisir de les valider ou de les décliner. « Le grand problème c'est que l'IA génère des faux positifs : le passage d'un opérateur est obligatoire pour les détecter », confirme le directeur de l’activité reprise d’un concessionnaire, qui témoigne dans Autofocus. Cette vérification humaine permet non seulement de corriger les erreurs, mais aussi d'entraîner l'algorithme en lui notifiant ses défaillances.

Pour certains opérateurs novices, cette interaction avec l'IA devient même un outil d'apprentissage. Cette opportunité a permis à certaines entreprises de diversifier les profils recrutés, intégrant des salariés sans expérience automobile préalable mais dotés d'une fibre commerciale. Un gain en temps et en confort pour les équipes : « parfois, on ne voit pas bien certaines choses, tu es obligé de te rapprocher, c'est fatigant. Là, ça apporte un deuxième regard », résume un manager.

Cette modernisation accélérée ne va pas sans soulever des enjeux majeurs, unanimement partagés par les professionnels interrogés. L’ANFA rappelle qu’en juillet dernier, l’expérimentation menée par Mobilians était révélatrice d’une inadéquation entre les résultats des trois modes d’estimation d’un sinistre (réparateur, expert et logiciel intégrant de l'IA) sur un véhicule crashé à l'UTAC. Les résultats confirment à la fois les atouts et les limites de la technologie. En effet, l'IA propose une détection relativement fiable des dommages extérieurs, mais sa précision dépend fortement de la qualité des images (angle, lumière, résolution). Surtout, elle s'avère incapable d'évaluer les dommages internes. Les estimations réalisées par l'IA ont rarement mentionné la nécessité d'un démontage, d'un recalibrage ou d'une géométrie, pourtant préconisés par les expertises humaines. D’où le développement de solutions spécifiques par certains fournisseurs de solutions de chiffrage, comme Sidexa.

Ces imperfections génèrent des tensions dans l'écosystème de la gestion de sinistre. « Nous on voit l'IA comme un outil performant qui peut donner une aide dans la carrosserie. Les assurances voient plus que ça mais il ne faut pas prendre les résultats de l'IA pour argent comptant, on veut garder l'œil humain », alerte un responsable de carrosserie. Le risque d’une sous-évaluation du coût des sinistres par les chiffrages assistés par l'IA pourrait fragiliser l'équilibre économique des réparateurs. Au-delà des enjeux économiques, la question de la sécurité routière se pose aux réparateurs. Face à ces limites technologiques, les carrossiers insistent sur la nécessité que les professionnels gardent le contrôle exclusif de l'IA dans le cadre des réparations, afin de garantir des prestations conformes aux impératifs juridiques et sécuritaires.