Marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile Taille et part 2025 – 2034

Taille du marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile

La taille du marché mondial des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile était estimée à 2,1 milliards de dollars (USD) en 2024. Le marché devrait passer de 2,5 milliards de dollars (USD) en 2025 à 16,3 milliards de dollars (USD) en 2034, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 22,9 %, selon le dernier rapport publié par Global Market Insights Inc.
 

Le marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile se transforme rapidement avec l’adoption du traitement des données en temps réel à bord des véhicules. Les accélérateurs d’IA en périphérie sont des composants, tels que les GPU, les FPGA, les ASIC et les NPU, utilisés pour exécuter l’inférence de l’IA dans le véhicule. Ils constituent un élément essentiel des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), des systèmes de surveillance du conducteur, de la reconnaissance vocale et des systèmes d’infodivertissement intelligents. Le secteur automobile évolue, passant des véhicules traditionnels aux véhicules définis par logiciel et aux plateformes numériques connectées, ce qui stimule la demande en processeurs d’IA localisés et efficaces.
 

L’un des principaux facteurs de croissance de ce marché est la transition vers les véhicules autonomes et semi-autonomes. Plus le degré d’automatisation du véhicule est élevé, plus le traitement en temps réel des données provenant de différents types de capteurs et de liaisons de données est nécessaire, notamment des caméras, du LiDAR et des radars. La sécurité et les performances des véhicules reposent en grande partie sur une latence de traitement des données quasi nulle, ce que permet l’accélération de l’IA en périphérie.
 

L’essor des véhicules électriques crée une demande en matériel de traitement économe en énergie afin de composer avec l’autonomie limitée des batteries. Les facteurs réglementaires ont des implications importantes pour garantir les performances sur le marché commercial. Ainsi, les normes internationales telles que la norme de sécurité fonctionnelle ISO 26262 et les exigences de la CEE-ONU WP.29 en matière de cybersécurité et de mises à jour logicielles favorisent l’adoption de solutions d’IA en périphérie plus performantes.
 

Le marché est également influencé par plusieurs tendances technologiques émergentes. La plus importante est l’avènement de l’architecture fondée sur des chiplets. L’architecture modulaire à base de chiplets offre des avantages aux fabricants qui développent des systèmes d’IA pouvant être facilement étendus et mis à jour, tout en étant fabriqués à moindre coût.
 

Par exemple, XPeng a présenté sa puce d’IA « touring », développée en interne pour prendre en charge les performances et les fonctionnalités autonomes avancées. Autre exemple, « Eagle-N » est une plateforme d’IA « spon », développée par Tenstorrent et BOS Semiconductor, destinée aux applications d’infodivertissement et de conduite autonome.
 

Le marché est dominé par l’Amérique du Nord, grâce à son écosystème exceptionnel dans le domaine des semi-conducteurs, à ses travaux de recherche avancés sur la conduite autonome et à l’adoption accrue des technologies fondées sur l’IA par les principaux équipementiers automobiles. Les principaux fabricants de puces, tels que NVIDIA, Intel et Qualcomm, sont implantés en Amérique du Nord et continuent de développer des accélérateurs d’IA de qualité automobile.
 

En outre, le cadre réglementaire favorable à la sécurité des véhicules et à l’innovation, ainsi que les investissements importants dans les infrastructures pour véhicules connectés et électriques, soutiennent la position de leader de l’Amérique du Nord sur le marché. Les constructeurs automobiles axés sur les technologies et les start-up spécialisées dans la mobilité sont présents dans la région et facilitent le déploiement plus rapide de solutions d’IA en périphérie dans les différents segments de véhicules.
 

Tendances du marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile

Le secteur des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile connaît plusieurs tendances transformatrices, notamment l’attention croissante portée à la sécurité de l’IA et aux normes de certification. Les constructeurs automobiles sont désormais tenus de mettre en place des systèmes d’IA conformes aux protocoles de sécurité. Geely Auto en est un exemple notable : l’entreprise est devenue le premier constructeur automobile à obtenir une accréditation selon la norme ISO/PAS 8800:2024, le premier organisme de normalisation au monde à reconnaître une norme de sécurité des véhicules routiers dédiée à l’IA.
 

Une tendance émergente dans l’industrie automobile réside dans l’utilisation de plateformes à criticité mixte, ou architectures de système sur puce (SoC). Ces plateformes permettent d’exécuter sur une seule puce des fonctionnalités critiques pour la sécurité et des applications d’IA non critiques, tout en gérant des opérations en temps réel telles que les commandes de freinage ou de direction. Des recherches récentes ont confirmé que ces conceptions à criticité mixte peuvent être réalisées avec une technologie de semi-conducteurs de 16 nanomètres. Elles associent des moteurs de calcul accélérateurs programmables à des unités d’IA à fonction fixe modifiées, tout en garantissant des temps d’exécution stricts pour les fonctions critiques.
 

Parallèlement au traitement à criticité mixte, l’informatique zonale s’impose comme une évolution transformatrice de l’architecture des véhicules, en remplaçant progressivement l’architecture informatique centralisée traditionnelle. Une architecture zonale répartit les ressources de calcul et les moteurs d’accélération de l’IA dans différentes zones du véhicule, plutôt que de les regrouper selon un modèle centralisé.
 

La complexité du déplacement des données et du câblage dans l’ensemble du véhicule s’en trouve ainsi réduite. Outre la diminution du câblage et de la complexité, le traitement zonal permet d’améliorer la latence des systèmes et la gestion thermique. En rapprochant les ressources de calcul des capteurs et des actionneurs, l’architecture zonale améliore la réactivité aux commandes de données et favorise également une conception plus modulaire et évolutive du véhicule.
 

L’accélération de la vision évolue également avec l’émergence du calcul intégré aux capteurs. Les nouveaux capteurs d’image intègrent désormais directement des opérations de convolution afin d’accélérer le traitement et de réduire la nécessité de transmettre d’importants volumes de données brutes entre le capteur et le processeur. Ces nouvelles conceptions de capteurs sont particulièrement efficaces sur le plan énergétique et fournissent rapidement des sorties à faible latence, nécessaires pour les applications critiques pour la sécurité, telles que la détection des piétons ou les alertes destinées au conducteur.
 

Les systèmes de surveillance du conducteur (DMS), autrefois optionnels, sont désormais obligatoires en vertu de la réglementation dans de nombreux pays. Les réglementations européennes actuelles en matière de sécurité exigent un DMS capable de détecter la distraction et la fatigue du conducteur. En réponse à ces évolutions réglementaires, les fabricants d’équipements d’origine (OEM) automobiles ont développé des accélérateurs d’IA spécifiquement destinés aux applications DMS, qui permettent désormais d’analyser à bord du véhicule les expressions faciales, les mouvements oculaires et la posture du conducteur.
 

Analyse du marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile

Comprendre les tendances clés du marché

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Selon le processeur, le marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile se répartit entre les unités centrales de traitement (CPU), les unités de traitement graphique (GPU), les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) et les réseaux logiques programmables (FPGA). Le segment des circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) dominait le marché, avec une part d’environ 44 % en 2024, et devrait progresser à un taux de croissance annuel composé (TCAC) supérieur à 24,1 % de 2025 à 2034.
 

• Les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) constituent le principal type de processeur du marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile, devant tous les autres types de processeurs. Les ASIC sont des puces conçues pour exécuter une tâche particulière ou un ensemble de tâches avec la plus grande efficacité possible.
   
• Ces puces sont spécifiquement conçues avec une architecture qui optimise leurs entrées et leurs sorties afin d’exécuter des charges de travail d’IA complexes, notamment la perception, la prise de décision et la fusion des données des capteurs, dans le but d’optimiser la vitesse et la consommation d’énergie.
   
• L’une des principales raisons pour lesquelles les ASIC dominent le marché des processeurs d’IA pour l’automobile réside dans leurs performances supérieures pour les tâches d’inférence IA en temps réel. Les ASIC reposent sur une configuration à fonctions fixes et n’effectuent pas les calculs supplémentaires généralement associés aux autres processeurs plus polyvalents.
   
• Par exemple, Mobileye a vendu plus de 200 millions d’unités de ses ASIC de la série EyeQ, largement déployés dans les systèmes ADAS à travers le monde. La puce personnalisée de conduite entièrement autonome (FSD) de Tesla constitue un autre exemple d’ASIC de qualité automobile, conçu pour traiter d’importants volumes de données issues des capteurs tout en offrant une latence ultra-faible et une consommation énergétique minimale.
   
• Les autres unités de traitement polyvalentes ne parviennent pas à concilier sécurité et performances. Les GPU sont davantage adaptés au prototypage, à la simulation ou aux applications d’infodivertissement qu’aux fonctions d’IA essentielles et critiques pour la sécurité. Les FPGA sont réputés pour leur reconfigurabilité et leur pertinence pendant le développement ou lorsque davantage de flexibilité est nécessaire, mais ils sont moins efficaces et plus coûteux par unité dans le cadre d’un déploiement à grande échelle.
   
• Les CPU sont des processeurs polyvalents conçus pour gérer un large éventail de tâches, en se concentrant principalement sur la gestion globale du système et les opérations de calcul. Ils ne disposent toutefois pas des capacités nécessaires pour effectuer l’inférence en temps réel requise par l’IA dans les scénarios de conduite, notamment lorsqu’il s’agit de traiter simultanément plusieurs images.
   

Selon la puissance, le marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile est segmenté en trois catégories : faible puissance <5W, puissance intermédiaire 5-10W et haute puissance >10W. Le segment de puissance intermédiaire 5-10W domine le marché, avec une part d’environ 58 % en 2024, et devrait progresser à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 23,8 % entre 2025 et 2034.
 

• Le marché est dominé par le segment de puissance intermédiaire (5–10W), en raison d’un compromis acceptable entre performances, efficacité et contraintes thermiques. La perception issue de plusieurs caméras et la fusion des données des capteurs pour les applications d’IA embarquées, notamment la détection d’objets en temps réel, nécessitent une puissance de traitement suffisante, sans entraîner une hausse excessive de la chaleur ou de la consommation énergétique du véhicule.
   
• La gamme de puissance intermédiaire offre une marge de calcul suffisante pour exécuter ces fonctions de manière fiable, dans les limites pratiques imposées par l’énergie disponible et le refroidissement des véhicules modernes. Par exemple, les plateformes informatiques embarquées telles que la Jetson AGX Xavier de NVIDIA sont configurées pour fonctionner autour de 10 W, tout en servant de plateformes d’inférence IA relativement puissantes.
   
• Ces plateformes informatiques peuvent exécuter des fonctions de perception relativement exigeantes, notamment la détection des piétons et l’aide au maintien dans la voie, sans nécessiter un refroidissement important ni puiser de manière excessive dans la batterie du véhicule.
   
• Le domaine de faible puissance (inférieur à 5 W) est destiné aux applications nécessitant moins de calculs ou fonctionnant en permanence. Il s’agit notamment des systèmes de surveillance du conducteur, de la détection dans l’habitacle, de la reconnaissance vocale et de la perception environnementale de base. Par exemple, des puces telles que la Hailo-10H fonctionneraient avec une consommation inférieure à 3 W et seraient adaptées aux applications fonctionnant en continu sans imposer une charge excessive au système d’alimentation électrique du véhicule.
   
• Le segment de haute puissance (supérieur à 10 W) peut répondre à des applications plus exigeantes, comme la conduite autonome de niveaux 3 et 4. La conduite de niveau 4 nécessite de traiter simultanément les données provenant de plusieurs capteurs haute résolution. Les systèmes requérant ces capacités doivent intégrer des contrôleurs de domaine (DPU) équipés de NPU haute performance ou d’accélérateurs spécialisés fonctionnant à un niveau de calcul de 100 à 200 TOPS ou davantage.
   

Selon le niveau d’autonomie, le marché des accélérateurs d’IA à la périphérie pour l’automobile est segmenté entre les niveaux 1, 2, 3, 4 et 5. Le segment de niveau 2 domine le marché, avec une part de marché d’environ 63 % en 2024.
 

• Le marché des accélérateurs d’IA à la périphérie pour l’automobile est segmenté selon le niveau d’autonomie, le niveau 2 constituant le segment le plus important. En effet, les systèmes de niveau 2 permettent aux véhicules de contrôler simultanément la direction et l’accélération (ou le freinage), tandis que le conducteur reste activement impliqué dans la conduite. Les systèmes de niveau 2 se sont imposés comme le niveau d’automatisation dominant et la norme du secteur pour les véhicules particuliers sur les marchés internationaux, car ils offrent un compromis équilibré entre sécurité, confort d’utilisation et complexité réglementaire.
   
• Les véhicules particuliers destinés au marché grand public fabriqués par des entreprises telles que Nissan, Hyundai et Toyota ont intégré des systèmes de niveau 2 capables d’assurer des fonctions telles que le régulateur de vitesse adaptatif, le centrage dans la voie et l’assistance dans les embouteillages. Le niveau 2 a été considéré comme viable pour une adoption commerciale à grande échelle, notamment en raison de ses besoins modérés en matière de traitement et de l’existence de cadres logiciels d’IA bien établis pour son développement.
   
• L’autonomie de niveau 1 comprend des systèmes « à fonction unique », tels que l’alerte de franchissement de ligne ou le régulateur de vitesse adaptatif, qui sont également très répandus, mais la demande en accélérateurs d’IA y est moins importante. Les fonctions de niveau 1 s’exécutent sur des puces moins performantes et des microcontrôleurs bas de gamme. Elles ne font pas appel à l’IA à la périphérie haut de gamme et occupent une place relativement marginale sur l’ensemble du marché des accélérateurs, car elles répondent davantage à des exigences de sécurité qu’à des besoins d’IA haute performance.
   
• L’automatisation de niveau 3 commence à s’imposer, en particulier dans les véhicules de luxe. Elle permet au véhicule de gérer la conduite dans certaines conditions, tandis que le conducteur conserve la capacité d’intervenir lorsqu’il y est invité. Mercedes-Benz a développé des systèmes de niveau 3 appelés Drive Pilot pour la conduite sur autoroute à vitesse limitée.
   
• Les véhicules dotés d’une automatisation de niveau 3 nécessiteront des ressources informatiques nettement supérieures à celles d’un véhicule de niveau 2, car ils doivent assurer la perception en temps réel, la cartographie de l’environnement et les réponses de sécurité en cas de reprise en main. Les entreprises auront donc besoin de quantités plus importantes d’accélérateurs d’IA à la périphérie haute performance capables de traiter les données en temps réel.
   
• En outre, les niveaux 4 et 5 d’automatisation, définis respectivement comme une automatisation élevée et une automatisation complète, devraient progresser plus rapidement que les autres niveaux. À l’heure actuelle, ils ne sont pas commercialisés sur les marchés grand public, mais commencent à apparaître dans des scénarios reposant sur des flottes pour les services de taxis autonomes, les véhicules de livraison du dernier kilomètre et les services de mobilité urbaine.
   
• Waymo et Cruise ont même lancé des programmes pilotes de services de robotaxis de niveau 4 dans plusieurs villes. Ces deux niveaux d’automatisation nécessitent de nombreux accélérateurs d’IA à la périphérie afin de traiter les données avec une latence extrêmement faible et une grande fiabilité provenant de nombreuses caméras, de systèmes LiDAR, de radars et de capteurs à ultrasons.
   

Selon le type de véhicule, le marché des accélérateurs d’IA à la périphérie pour l’automobile est segmenté entre les voitures particulières et les véhicules utilitaires. Les voitures particulières dominent le marché, avec une part d’environ 78 % en 2024.
 

• Le segment des véhicules particuliers représente la plus grande part du marché des accélérateurs d’IA à la périphérie pour l’automobile, sous l’effet du nombre de véhicules particuliers en circulation et de l’intérêt croissant pour l’utilisation de l’IA dans les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), les systèmes d’infodivertissement, la surveillance de l’habitacle et les fonctions de sécurité associées.
   
• Les constructeurs automobiles, en particulier pour les véhicules haut de gamme et de gamme intermédiaire, tendent de plus en plus à mettre en œuvre du matériel d’IApour améliorer le confort, la sécurité et l’expérience utilisateur des conducteurs, ce qui n’a fait que renforcer la demande sur ce segment.
   
• Les constructeurs de véhicules électriques du monde entier, en particulier en Asie-Pacifique et en Europe, accélèrent l’intégration de puces d’IA dans les voitures particulières. Par exemple, certains constructeurs de véhicules électriques développent des accélérateurs d’IA afin de permettre des performances élevées capables de gérer la perception multisensorielle et les interfaces d’IA générative embarquées.
   
• En outre, les fabricants de puces développent des accélérateurs d’IA en périphérie spécialement destinés aux véhicules particuliers. Ces systèmes sont conçus pour permettre la reconnaissance faciale en temps réel, la surveillance de la fatigue du conducteur, l’assistance vocale personnalisée et une navigation améliorée. À mesure que ces fonctionnalités deviennent des attentes courantes des consommateurs, la demande en capacités de calcul d’IA embarquées sur le marché des voitures particulières augmente.
   
• Bien que les applications d’IA en périphérie dans les véhicules utilitaires (camions, fourgonnettes et autobus) représentent une part plus faible du marché global des accélérateurs d’IA en périphérie, elles constituent une catégorie en croissance. Dans les véhicules utilitaires, l’IA en périphérie est principalement utilisée pour surveiller le comportement des conducteurs, assurer la maintenance prédictive, éviter les collisions et gérer la télématique. Chacune des applications mentionnées contribue à améliorer la sécurité et l’efficacité des flottes, mais nécessite un traitement de l’IA moins sophistiqué que celui des véhicules particuliers.
   

En savoir plus sur les principaux segments façonnant ce marché

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L’Amérique du Nord dominait le marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile, avec une part d’environ 34 % et un chiffre d’affaires d’environ 703,4 millions de dollars USD en 2024.
 

• L’Amérique du Nord domine le marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile en raison des normes réglementaires, des avancées dans les secteurs automobile et technologique et des investissements importants dans les technologies d’IA liées aux véhicules. L’écosystème automobile nord-américain évolue rapidement grâce à des politiques gouvernementales volontaristes et à un écosystème technologique avancé capable de développer et de déployer l’IA en périphérie dans les véhicules.
   
• Les États-Unis ont mis en place des cadres réglementaires afin d’encourager davantage l’adoption rapide de systèmes de sécurité intelligents et de créer des systèmes de conduite automatisée sûrs, conformément au programme AV STEP de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), qui vise à établir, valider et déployer des systèmes de conduite automatisée. Certaines de ces politiques prévoient, dans des délais définis, que tout nouveau véhicule léger vendu par la suite soit équipé d’un système de freinage automatique d’urgence et d’un système de détection d’urgence des piétons.
   
• Les constructeurs américains de voitures particulières et les entreprises associées aux technologies automobiles comptent parmi les leaders mondiaux du développement de solutions d’IA, tant pour les systèmes embarqués des véhicules que pour les systèmes de production automobile. Des entreprises comme GM ont conclu des accords de partenariat avec certains des principaux fabricants de puces à semi-conducteurs dédiées à l’IA afin de développer et d’intégrer des fonctionnalités d’IA dans leurs systèmes embarqués, mais aussi d’intégrer l’IA à leurs opérations d’usine pour améliorer l’automatisation et les capacités de production.
   
• La position de l’Amérique du Nord est encore renforcée par des entreprises de semi-conducteurs telles que NVIDIA, Intel et Qualcomm, qui dépassent les frontières géographiques pour commercialiser des accélérateurs d’IA de qualité automobile offrant de meilleures performances et une plus grande efficacité énergétique que les systèmes conçus pour les anciens véhicules.
   
• Le Canada renforce la domination régionale grâce à son écosystème croissant de pôles de recherche en IA, à ses talents en ingénierie et à ses partenariats, qui mobilisent collectivement des centres de recherche appliquée et des organisations privées. Cette dynamique comprend l’intégration de capteurs aux algorithmes d’IA ainsi que le développement et l’amélioration de véhicules destinés aux applications autonomes, notamment dans les domaines désormais nouveaux et en plein essor des véhicules électriques et connectés.
   

Le marché européen des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile s’élevait à 515,7 millions de dollars (USD) en 2024 et devrait afficher une croissance lucrative au cours de la période de prévision.
 

• Le marché européen des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile connaît une croissance rapide, portée par les progrès des technologies de fabrication, le soutien réglementaire et l’innovation industrielle. Des pays comme l’Allemagne, qui disposent d’un secteur automobile solide et d’une industrie numérique dynamique, jouent un rôle de premier plan dans la gestion et l’innovation.
   
• Les constructeurs automobiles (OEM) allemands et les équipementiers de rang 1 intègrent des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), des communications véhicule-à-tout (V2X), des fonctions de conduite autonome et des fonctionnalités de sécurité dans les systèmes d’IA en périphérie. L’Europe élargit son programme d’action afin de favoriser l’utilisation de solutions d’IA capables d’améliorer la capacité de traitement des véhicules, de réduire les délais, de renforcer la sécurité et de prendre en charge les processus en temps réel.
   
• Infineon Technologies en est un exemple : la société enrichit ses familles de microcontrôleurs AURIX avec des capacités d’IA en temps réel. Grâce à des collaborations avec des entreprises telles qu’Ekkono et Imagimob, elle a intégré ces fonctions de traitement de l’IA à certaines applications automobiles.
   
• Des initiatives européennes telles qu’AI4CSM (Automotive Intelligence for Connected Shared Mobility) visent à faire progresser les technologies pilotées par l’IA pour les solutions de mobilité connectée et partagée dans l’ensemble du secteur automobile. Ces programmes soutiennent le développement de solutions et d’architectures d’IA conçues spécifiquement pour le secteur des véhicules automobiles.
   
• Les discussions réglementaires et les ateliers ont souligné la nécessité de disposer d’une infrastructure d’IA sûre et sécurisée, favorisant le développement de technologies locales d’IA en périphérie afin de réduire la dépendance à l’égard du traitement fondé sur le cloud.
   
• De grands constructeurs automobiles tels que Volkswagen, Mercedes-Benz et BMW utilisent l’IA à la fois dans leurs véhicules et sur leurs lignes de production. Des équipementiers comme Bosch, Continental et ZF investissent dans du matériel d’IA en périphérie capable de traiter les données et d’exécuter directement des programmes d’apprentissage automatique dans le véhicule. Par ailleurs, des pays comme le Royaume-Uni investissent dans l’IA appliquée aux véhicules afin de développer leurs propres technologies et de réduire leur dépendance à l’égard d’autres pays.
   

Le marché de la région Asie-Pacifique s’élevait à 649,2 millions de dollars (USD) en 2024 et devrait afficher la croissance la plus rapide au cours de la période de prévision.
 

• Dans la région Asie-Pacifique, les efforts soutenus en faveur de l’électrification des véhicules et des véhicules autonomes stimulent la demande d’accélérateurs d’IA en périphérie pour les véhicules. En Chine, un nombre important de nouveaux véhicules particuliers sont désormais équipés de systèmes d’aide à la conduite de niveau 2 ou supérieur, ce qui crée un vaste marché pour les puces d’IA capables de traiter les données directement dans le véhicule plutôt que dans le cloud.
   
• Au Japon, le gouvernement finance, par l’intermédiaire d’organismes tels que NADO et METI, des projets visant à développer des « chiplets » d’IA, qui peuvent également fonctionner dans des infrastructures associées, telles que des réseaux locaux, des unités routières ou des systèmes à faible consommation électrique intégrés aux véhicules.
   
• L’Inde connaît également une croissance rapide. Le gouvernement du pays consacre des financements importants à sa mission IndiaAI, qui permettra de mettre en place une infrastructure de calcul pour l’IA (GPU, etc.), de soutenir les unités de commande des véhicules et les fonctions ADAS, telles que le freinage d’urgence automatisé et le maintien dans la voie, et de favoriser l’adoption généralisée de l’IA et de l’apprentissage automatique dans les systèmes automobiles et de gestion du trafic.
   
• Dans l’ensemble de la région Asie-Pacifique, une tendance commune se dessine en faveur de l’utilisation d’une IA localisée à faible latence dans les véhicules. Cette évolution inclut des accélérateurs matériels et logiciels directement intégrés aux véhicules afin de prendre en charge des tâches telles que la détection des obstacles, la commande vocale et la surveillance du conducteur. Les constructeurs automobiles (OEM) et les équipementiers de rang 1 investissent dans le développement conjoint du matériel et des logiciels d’IA, en privilégiant des modèles capables de fonctionner efficacement dans les limites de puissance et de dissipation thermique propres aux véhicules.
   

L’Amérique latine représentait environ 98,7 millions de dollars (USD) en 2024 et devrait afficher une croissance soutenue au cours de la période de prévision.
 

• Le marché latino-américain enregistre une croissance prometteuse, portée par la combinaison de l’expansion industrielle, du soutien des pouvoirs publics et de la demande croissante de traitement en temps réel dans les véhicules de nouvelle génération. Le Brésil est à la tête de l’adoption, en tant que principal pôle automobile de la région.
   
• Des entreprises telles que Volkswagen Brazil, Stellantis et General Motors Latin America intègrent l’IA en périphérie dans des applications comme les systèmes avancés d’aide à la conduite, la récupération des capteurs des véhicules et le diagnostic en temps réel.
   
• Outre le Brésil, l’industrie automobile mexicaine apparaît comme un concurrent de poids dans le domaine de l’innovation en matière d’IA. Les initiatives nationales, telles que le développement de véhicules électriques nationaux, ont accru le besoin de systèmes fondés sur l’IA pour gérer les tâches de traitement des données dans des véhicules complexes.
   
• Les centres de recherche et développement automobiles de villes telles que Monterrey testent activement des fonctions d’autonomie fondées sur l’IA en périphérie, notamment la reconnaissance des piétons et le régulateur de vitesse adaptatif, et contribuent à répondre au besoin d’accélération de l’IA intégrée.
   
• La stratégie nationale du Brésil en matière d’IA met l’accent sur la construction d’infrastructures dédiées au traitement avancé des données et sur la promotion de l’innovation nationale en matière d’IA. De même, la stratégie industrielle du Mexique s’inscrit dans les objectifs de transformation numérique, en encourageant l’assemblage local et l’innovation dans l’électronique automobile et les plateformes de mobilité intelligente. Cet engagement politique attire non seulement les constructeurs internationaux, mais permet également aux entreprises locales de participer à l’écosystème de l’IA.
   
• La préparation des infrastructures accélère également l’adoption. Les nouveaux centres de données optimisés pour l’IA de São Paulo et de Mexico offrent les capacités dorsales nécessaires pour soutenir le traitement des données en périphérie. Ils comprennent des baies d’alimentation haute densité, des systèmes de refroidissement liquide et des architectures capables de répondre aux besoins énergétiques, indispensables à l’entraînement et à la mise à jour des modèles d’IA en périphérie.
   
• Le renforcement des politiques réglementaires et industrielles dans de nombreux pays contribue à accélérer la croissance et la participation au marché. Outre les subventions accordées à la recherche et au développement, les autorités subventionnent également le développement et la certification en matière de sécurité et de fiabilité.
   

Le marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile au Moyen-Orient et en Afrique représentait 123,2 millions de dollars (USD) en 2024 et devrait afficher une croissance prometteuse au cours de la période de prévision.
 

• Les marchés du Moyen-Orient et de l’Afrique affichent une croissance prometteuse, portée par des investissements stratégiques, les initiatives gouvernementales et les progrès technologiques. L’Arabie saoudite est à la tête de la région avec son programme Vision 2030, qui met l’accent sur la mobilité intelligente et les infrastructures numériques. Des projets tels que NEOM et LINE servent de terrains d’expérimentation au déploiement de l’informatique en périphérie dans le domaine de la mobilité, permettant le traitement des données à faible latence et le fonctionnement des véhicules piloté par l’IA. Les partenariats avec des leaders mondiaux de l’automobile et de la technologie renforcent les capacités locales de traitement des données et l’expertise en matière de gestion intelligente des flottes.
   
• L’ouverture du premier centre de technologie d’IA de NVIDIA à Abou Dhabi constitue une avancée majeure aux Émirats arabes unis (EAU). Ce laboratoire de recherche en IA et en robotique vise à faire progresser les technologies nationales d’IA, notamment les humanoïdes et les armes robotisées, et s’inscrit dans l’ambition des EAU de devenir le leader mondial de l’IA et de la robotique.
   
• Israël participe à la dynamique régionale par l’intermédiaire de sociétés telles que Hailo Technologies, spécialisée dans les processeurs et accélérateurs d’IA utilisés dans les véhicules autonomes, les caméras de sécurité et les robots mobiles autonomes.
   
• Le gouvernement sud-africain a investi massivement pour soutenir la production locale de véhicules électriques, avec pour objectif de renforcer la position de l’industrie automobile face aux défis du marché d’ici 2035. Cette initiative devrait attirer les fabricants d’équipements d’origine et favoriser l’innovation dans les technologies destinées aux véhicules électriques, notamment l’intégration d’accélérateurs d’IA Edge afin d’améliorer les performances et l’autonomie des véhicules.
   
• L’Ouganda a inauguré le premier centre de données d’IA d’Afrique, un vaste projet alimenté par des énergies renouvelables. Il accueillera un centre d’excellence en IA axé sur la recherche, la gestion des données et le développement des compétences des ingénieurs locaux. Cette infrastructure devrait favoriser le déploiement des technologies d’IA Edge dans divers domaines, notamment l’industrie automobile, en proposant des solutions locales de traitement des données.
   

Part de marché des accélérateurs Edge AI pour l’automobile

• Les 7 principales entreprises du secteur des accélérateurs Edge AI pour l’automobile sont NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments (TI), NVIDIA, Horizon Robotics, Mobileye et Qualcomm Technologies. Ces entreprises détenaient environ 68 % de la part de marché en 2024.
   
• NXP Semiconductors occupe une position significative sur le marché des accélérateurs Edge AI pour l’automobile grâce à sa plateforme automobile S32, qui permet la prise de décision assistée par l’IA, les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) et les systèmes autonomes. Ses processeurs permettent un calcul Edge à faible latence afin d’assurer le contrôle en temps réel des applications des véhicules.
   
• Renesas Electronics est fortement présente sur le marché des accélérateurs Edge AI grâce à ses solutions compatibles avec l’IA de la famille de systèmes sur puce R-Car (SoC), qui permettent le calcul Edge dans les véhicules autonomes. Les processeurs offrent des capacités d’inférence de modèles d’apprentissage profond (plus couramment appelée « inférence » ou « conversion »), de détection d’objets, de surveillance du conducteur et de planification des itinéraires.
   
• Texas Instruments (TI) fournit des processeurs intégrés et des microcontrôleurs dotés de capacités d’IA qui prennent en charge l’inférence Edge dans les applications automobiles. Les produits de TI mettent l’accent sur le traitement de l’IA en temps réel et à haute efficacité énergétique, avec des applications dans l’aide à la conduite, la détection dans l’habitacle et les systèmes de sécurité dotés de capacités de vision.
   
• NVIDIA est un leader de l’IA Edge pour l’automobile grâce à sa puissante plateforme DRIVE, qui comprend le système sur puce Orin conçu pour les applications de véhicules autonomes. Ces solutions permettent aux véhicules de traiter les données des capteurs en temps réel pour des tâches telles que la perception, la prédiction et la prise de décision. Les solides partenariats de NVIDIA avec Mercedes-Benz et BYD, ainsi que l’adoption de ses solutions par ces deux entreprises, témoignent de leur déploiement dans l’industrie automobile.
   
• Horizon Robotics, fabricant chinois de puces d’IA, est spécialisé dans les accélérateurs Edge AI conçus pour les applications de conduite automatisée. Sa série de puces Journey permet la détection en temps réel et la navigation autonome. Horizon collabore avec des constructeurs automobiles nationaux chinois tels que Changan et SAIC afin d’intégrer ses puces dans des véhicules de série.
   
• Mobileye, société du groupe Intel, est une entreprise de premier plan dans le domaine de l’IA Edge, spécialisée dans les solutions fondées sur la vision pour les applications d’aide à la conduite et de conduite autonome. Des millions de véhicules utilisent les puces EyeQ de Mobileye pour des fonctionnalités telles que la détection des voies, le régulateur de vitesse adaptatif et le freinage d’urgence.
   
• Qualcommoffre des fonctionnalités d’IA en périphérie de pointe avec sa plateforme Snapdragon Ride, qui fournit des performances évolutives pour les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) et la conduite autonome. Ses accélérateurs d’IA permettent des applications telles que la surveillance à 360 degrés, la surveillance de l’attention du conducteur et l’optimisation des itinéraires en temps réel.
   

Entreprises du marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile

      Les principaux acteurs présents dans le secteur des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile sont les suivants :

• Arm
• Horizon Robotics
• Infineon Technologies
• Mobileye
• NVIDIA
• NXP Semiconductors
• Qualcomm
• Renesas Electronics
• STMicroelectronics
• Texas Instruments (TI)

• Le marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile est porté par la combinaison de géants établis des semi-conducteurs et de nouveaux acteurs agiles, ce qui donne lieu à un paysage concurrentiel très disputé. Des entreprises majeures telles que NVIDIA Corporation, Qualcomm Technologies, Intel Corporation, AMD, NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments, Arm, STMicroelectronics et Infineon Technologies détiennent collectivement une part importante de l’écosystème du calcul automobile dédié à l’IA.
   
• Ces entreprises de premier plan conservent leur avance en investissant massivement dans des accélérateurs d’IA de nouvelle génération, des SoC spécifiques à certains domaines et des architectures de calcul hétérogènes conçus pour l’inférence en temps réel, les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) et les applications de conduite autonome. Leurs stratégies mettent l’accent sur l’évolutivité, la conformité aux exigences de sécurité (ISO 26262) et un traitement de l’IA économe en énergie, adapté aux véhicules définis par logiciel et à l’évolution des architectures électriques et électroniques (E/E).
   
• Pour consolider davantage leur position sur le marché, ces acteurs mettent en œuvre des stratégies à plusieurs niveaux, notamment l’optimisation conjointe du matériel et des logiciels, l’octroi de licences d’IP en IA de qualité automobile, les plateformes de calcul embarqué dédiées à l’IA, telles que NVIDIA DRIVE ou Qualcomm Snapdragon Ride, ainsi que des collaborations avec les constructeurs (OEM) et les équipementiers de rang 1 (Tier-1).
   
• Ces initiatives permettent de prendre en charge de manière robuste des charges de travail liées à l’IA, telles que la perception, la planification, la localisation et la surveillance du conducteur, exécutées en périphérie avec une faible latence et une grande fiabilité.
   
• Parallèlement à ces leaders, de nouveaux acteurs et des spécialistes régionaux, notamment Horizon Robotics, Ambarella, Hailo Technologies, Kneron et SiMa.ai—transforment le marché grâce à des puces d’IA en périphérie spécifiques à certains domaines, souvent optimisées en termes de coût, de taille et de très faible consommation d’énergie. Ces entreprises gagnent particulièrement du terrain en Asie-Pacifique et en Europe, où les constructeurs automobiles accélèrent leur transition vers des écosystèmes de semi-conducteurs localisés et des plateformes automobiles pilotées par l’IA.
   

Actualités du secteur des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile

• En septembre 2025, Qualcomm et Harman ont annoncé un partenariat visant à fluidifier l’expérience de l’IA générative à bord des véhicules. Pour ce faire, ils combineront les plateformes de calcul de Qualcomm « Snapdragon Cockpit Elite, Snapdragon Ride Elite » et Flex avec l’offre de produits Ready de Harman, afin de générer des expériences contextualisées et empathiques dans l’habitacle, telles que la surveillance du conducteur fondée sur l’IA, la perception de la situation et la visualisation enrichie par la réalité augmentée.
   
• En mars 2025, General Motors et NVIDIA ont élargi leur partenariat existant afin d’y inclure à la fois les systèmes des véhicules et les opérations des usines. GM utilisera NVIDIA DRIVE AGX pour le matériel embarqué (pour les systèmes avancés d’aide à la conduite et la sécurité), ainsi que les plateformes Omniverse et Cosmos de NVIDIA pour la simulation des usines, la robotique et la planification.
   
• En mars 2025, Magna s’est associée à NVIDIA pour développer des technologies automobiles de nouvelle génération. Les deux entreprises prévoient d’intégrer la plateforme NVIDIA's DRIVE AGX Thor-AI aux solutions d’ingénierie de Magna en matière de sécurité active, de fonctions de l’habitacle et d’aide avancée à la conduite, afin de répondre aux charges de travail exigeant d’importantes capacités de calcul et à l’IA générative.
   
• En février 2025, NXP a annoncé l’acquisition de TTTech Auto afin d’élargir son offre de logiciels intergiciels de sécurité automobile, en combinant le calcul d’IA en périphérie sur puce avec des logiciels critiques pour la sécurité afin d’améliorer les systèmes intelligents en périphérie et les mises à jour des systèmes à l’intérieur des véhicules.
   
• En avril 2024, Hailo, une jeune entreprise, a annoncé son accélérateur d’IA générative Hailo-10, conçu pour l’inférence d’IA en périphérie dans les véhicules intelligents, les appareils IoT et la robotique. La société a également obtenu une importante extension de sa série C afin de poursuivre le développement de sa gamme de produits.
   

Le marché des accélérateurs d’IA en périphérie pour l’automobile fait l’objet d’une analyse approfondie dans le rapport de recherche, avec des estimations et des prévisions en termes de chiffre d’affaires (millions USD) et de volume pour la période 2021–2034, selon les segments suivants :

Marché par processeur

• Unité centrale de traitement (CPU)
• Unité de traitement graphique (GPU)
• Circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC)
• Réseau de portes programmables (FPGA)

Marché par puissance

• Faible puissance <5 W
• Puissance intermédiaire 5–10 W
• Forte puissance >10 W

Marché par niveau d’autonomie

• Niveau 1
• Niveau 2
• Niveau 3
• Niveau 4
• Niveau 5

Marché par type de véhicule

• Voitures particulières
  • Compactes à hayon
  • Berlines
  • Véhicules utilitaires sport (SUV)
• Véhicules utilitaires
  • Véhicules utilitaires légers (LCV)
  • Véhicules utilitaires moyens (MCV)
  • Véhicules utilitaires lourds (HCV)

Les éléments ci-dessus seront fournis pour toutes les régions et tous les pays :

Marché par région

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Allemagne
  • Royaume-Uni
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Pays nordiques
  • Russie
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Australie
  • Indonésie
  • Philippines
  • Thaïlande
  • Corée du Sud
  • Singapour
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
• Moyen-Orient et Afrique
  • Arabie saoudite
  • Afrique du Sud
  • Émirats arabes unis