Renault + IA : 400M€ d’économies grâce à une stratégie invisible

Renault Group s’est engagé dans une transformation digitale profonde, faisant de l’intelligence artificielle le cœur de sa stratégie industrielle. Depuis 2023, l’IA a permis à Renault de générer 400 millions d’euros d’économies, marquant un tournant majeur dans l’histoire du constructeur français.

L’ambition est claire : “faire de Renault Group le premier constructeur automobile alimenté par l’intelligence artificielle”. Et cette ambition se traduit par une refonte méthodique de toutes les strates de l’entreprise : usines, chaînes logistiques, plateformes technologiques, outils internes, et même expérience client.

1. Une base technologique unique : le métaverse industriel

Le socle de cette transformation s’appelle le métaverse industriel. Mis en place dès 2019, il s’agit d’une réplique virtuelle en temps réel de l’écosystème industriel du groupe : usines, supply chain, partenaires… tout est modélisé, connecté, mesuré.

Ce système repose sur quatre dimensions :

• Une connectivité massive : plus de 15 000 équipements génèrent 3 milliards de données chaque jour.
• Des jumeaux numériques des usines et de la chaîne logistique.
• Une intégration étendue à tout l’écosystème fournisseurs.
• L’utilisation de technologies avancées : cloud, IA, 3D immersive, Big Data.

Et les résultats sont à la hauteur. Depuis son lancement, plus de 700 millions d’euros d’économies ont été réalisés, grâce à plus de 300 projets déployés. La maintenance prédictive à elle seule a permis 780 millions d’euros d’économies entre 2017 et 2023. À cela s’ajoutent :

• 270 millions d’euros d’économies énergétiques en 2023,
• une réduction des stocks estimée à 260 millions d’euros d’ici 2025,
• une amélioration de 60 % des délais de livraison,
• une réduction de 50 % de l’empreinte carbone de la production.

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2. Une maîtrise énergétique pilotée par l’IA

Pour gérer en temps réel la consommation énergétique de ses sites, Renault a développé Ecogy, une plateforme conçue et déployée en moins de six mois.

Cette interface unique agrège les données d’électricité, de gaz, d’air comprimé et d’eau issues de plus de 10 000 capteurs connectés. Elle permet un monitoring permanent et une intervention immédiate en cas de dérive.

Mais Ecogy ne fait pas que suivre : elle anticipe. L’IA embarquée propose une gestion prédictive de l’énergie, évitant les gaspillages et incidents.

Résultats :

• 270 millions d’euros d’économies réalisés en 2023,
• une réduction de 20 % de la consommation d’énergie,
• 80 % de pertes thermiques en moins à Batilly, soit 80 000 € économisés par an,
• 7 % de consommation en moins à Sandouville, grâce à l’optimisation des variateurs de vitesse.

3. Améliorer la qualité grâce à l’IA visuelle

À Palencia, en Espagne, Renault a installé des caméras IA capables de détecter en temps réel des défauts de 0,1 mm, invisibles à l’œil nu.

Lorsqu’un défaut est repéré, l’écran passe immédiatement au rouge, permettant une intervention instantanée des opérateurs. Cette automatisation a divisé par deux les réclamations sous garantie.

Autre exemple : l’application POK.AI.OK, développée avec la startup BUAWEI. Elle renforce la conformité et la traçabilité des pneus montés en usine via un système de contrôle qualité mobile et autonome.

4. Des données standardisées, en temps réel, à l’échelle du groupe

Depuis 2017, les 25 usines du groupe sont connectées. Chaque directeur de site peut accéder à tout moment aux données de productivité, de qualité ou de consommation énergétique – que ce soit dans son usine ou à 3 000 kilomètres de là.

Cette vision unifiée permet un benchmarking permanent, basé sur des données uniformisées.

La plateforme ID@Scale, conçue avec Atos, structure ces données industrielles :

• 7 500 équipements connectés dans 22 usines,
• 50 procédés de fabrication standardisés (vissage, injection…),
• des données remontées en temps réel dans le cloud.

Elle permet déjà 80 millions d’euros d’économies par an, avec un objectif à terme de 200 millions.

5. AI@Scale : passer de l’expérimentation à l’industrialisation

Lancé début 2024, AI@Scale vise à systématiser l’usage de l’IA dans toute l’organisation, notamment dans la supply chain.

Aujourd’hui, Renault compte déjà plus de 300 applications IA en fonctionnement. La majorité sont liées à l’analyse d’images ou de sons pour la qualité, la maintenance ou la production. D’ici 2030, le groupe vise 3 000 applications IA.

Une quinzaine de personnes travaillent à plein temps sur le programme, sous la direction de Christian Serrano.

En 2024, 45 millions d’euros sont investis, dont :

• 10 millions pour les projets menés avec Dataiku,
• des projets de machine learning, recherche opérationnelle et IA générative.

Parmi les cas d’usage :

• l’optimisation du transport (8 000 trajets camion économisés),
• la prévision des ventes (S&OP),
• la surveillance fournisseurs via IA générative,
• la simulation S&OE pour ajuster les flux en temps réel,
• et l’optimisation des stocks (260 millions d’euros d’économies visés d’ici 2025).

6. Fast Track : IA + métaverse = livraison en 30 jours

Avec le programme Fast Track, Renault promet désormais la livraison d’un véhicule en 30 jours maximum – un exploit dans un secteur où les délais peuvent dépasser les six mois.

Ce dispositif repose sur le métaverse industriel, qui offre une vision intégrée et dynamique de toute la chaîne de production. L’IA vient y optimiser les flux de bout en bout.

Trois tours de contrôle logistiques ont été mis en place :

• Logistique pièces : 300 000 références livrées aux 26 usines,
• Logistique véhicules : 2 000 véhicules expédiés chaque jour,
• Plan de continuité : 50 000 fournisseurs suivis et monitorés.

Par ailleurs, 6 000 camions sont tracés en temps réel – et le système sera bientôt étendu aux transports maritimes.

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7. La vision de Bumps sur l’IA

Chez Bumps, on partage cette philosophie : plus l’IA est invisible, plus elle est utile.

La transformation menée par Renault le prouve : l’IA ne doit pas être un gadget en vitrine, mais un levier silencieux, intégré dans chaque étape critique. Elle ne remplace pas les équipes, elle les renforce. Elle ne complexifie pas l’organisation, elle la fluidifie.

Et surtout, l’IA n’est pas (et ne sera pas demain) une entité autonome.

Ce qu’on attend d’elle aujourd’hui, ce n’est pas de penser ou décider seule — mais d’agir comme le meilleur assistant de l’humain : rapide, fiable, toujours disponible.

Conclusion : une IA discrète mais décisive

Depuis 2023, l’intelligence artificielle a déjà permis 400 millions d’euros d’économies à Renault. Mais au-delà des chiffres, c’est l’approche qui impressionne : pas de gadgets, pas d’effet d’annonce, juste une exécution systémique et structurée.

L’IA n’est pas un outil marketing, mais un levier opérationnel pour :

• livrer plus vite,
• produire plus sobrement,
• améliorer la qualité,
• piloter à la donnée, et non à l’intuition.

Et surtout, Renault montre que l’IA ne remplace pas les métiers. Elle les augmente. C’est probablement cela, la vraie révolution.