Impact de l'Intelligence Artificielle sur la durabilité et la réparabilité des équipements de la maison connectée Agrandir l'image

Impact de l'Intelligence Artificielle sur la durabilité et la réparabilité des équipements de la maison connectée

Neuf

Cette étude contribue à éclairer le positionnement des acteurs des écosystèmes de l’électrodomestique et du numérique vis-à-vis de l’IA, et les contributions de l'IA au service de la durabilité et la réparabilité tout au long du cycle de vie d’un équipement, avec une ouverture sur son intégration dans une perspective[…]  Plus de détails

Déclinaisons

Fiche technique

Auteurs BOINNOT Adèle, DEMAY Boris, IDIART Pierre, CARCAILLON Pascal, HEGER Bernard, FANGEAT Erwann, ADEME, RESEAU DUCRETET, Aneo
Public(s) Entreprises et fédérations professionnelles
Administration publique
Thématique Déchets/Economie circulaire
Collection Expertises
Éditeur(s) ADEME
Date d'édition 2020/06
Type de document Etude / Recherche
Nb. de pages 110 P + 24 P + 5 P + 67 P
Format pdf/A4
Langue FR

En savoir plus

Cette étude contribue à éclairer le positionnement des acteurs des écosystèmes de l’électrodomestique et du numérique vis-à-vis de l’IA, et les contributions de l'IA au service de la durabilité et la réparabilité tout au long du cycle de vie d’un équipement, avec une ouverture sur son intégration dans une perspective d’économie circulaire.
Elle démontre que l'IA est avant tout utilisée par les metteurs sur le marché pour développer de nouvelles fonctionnalités produit au service de l'expérience utilisateur, en créant des écosystèmes d'équipements de plus en plus complémentaires et interconnectés. Les acteurs du SAV et de la réparation commencent à s'emparer des technologies de l’IA pour améliorer leur service au consommateur (par exemple via les chatbots, l’optimisation de la tournée des interventions des techniciens, etc). Les potentiels de l'IA se traduisent également au niveau de la maintenance curative, préventive personnalisée (dont l’entretien régulier du produit) et bientôt prédictive des équipements connectés, en permettant de mieux anticiper et prévenir les pannes en amont, ou d'identifier plus rapidement le type de panne et les pièces détachées nécessaires à sa réparation.

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