Valeo et Zuken s'allient pour une plateforme de conception électronique dopée à l'IA
Valeo et Zuken annoncent jeudi un partenariat stratégique visant à créer une plateforme de conception électronique assistée par l'IA. Le programme « Zuken Valeo InnoLab » combinera l'architecture IA de Zuken avec les agents IA et l'expertise industrielle de Valeo pour réduire les temps de conception et garantir la robustesse des systèmes électroniques.
Un partenariat associant logiciels d'automatisation et expertise automobile
Valeo, leader mondial des technologies de mobilité, et Zuken, pionnier des logiciels d'automatisation de la conception électronique, unissent leurs forces pour redéfinir les flux de conception dans le secteur automobile.
Le partenariat repose sur l'intégration de la feuille de route IA de Zuken avec les agents IA et l'expertise industrielle de Valeo. Pour Christophe Le Ligné, Vice-Président Recherche et Développement, « Zuken est bien plus qu'un fournisseur de logiciels ; c'est un véritable partenaire d'innovation ». L'approche vise à hybrider les outils d'intelligence artificielle propriétaires de Valeo avec le moteur logiciel de Zuken, réduisant les temps de conception tout en garantissant une robustesse de 100 %.
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La collaboration structure sa co-innovation autour de quatre dimensions. D'abord, la conception générative fonctionnelle : Valeo déploiera sa génération IA sur System Planner de Zuken pour créer et évaluer instantanément des architectures optimales selon ses standards.
Deuxièmement, la continuité numérique : la plateforme ouverte de Zuken assurera l'intégration avec l'écosystème Valeo et la traçabilité complète selon la norme Automotive SPICE 4.0 (ASPICE 4.0). Troisièmement, la conception détaillée assistée : Valeo intègrera des agents IA (copilotes virtuels) pour guider les ingénieurs en temps réel, tandis que Zuken développera des fonctions IA natives pour accélérer la saisie de schémas.
Enfin, le placement automatisé et routage : Valeo utilise le SDK de Zuken pour agir directement dans Design Force et entraîner son IA aux contraintes extrêmes de l'industrie automobile, en vue d'une exécution « First Time Right ».
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