L'application de l'IA aux systèmes d'inspection électronique (EIS) ouvre la voie à une ère d'inspection exhaustive… La conquête à grande échelle des constructeurs automobiles pour les véhicules finis commence.
Incendies de véhicules électriques, explosions de batteries auxiliaires, accidents de batteries de scooters électriques : la série d’incidents liés à la sécurité des batteries place les fabricants face à un dilemme. La spectroscopie d’impédance électrochimique (EIS) est une technologie performante capable de détecter avec précision les défauts internes des batteries. Cependant, son temps de mesure de plusieurs minutes la rend inutilisable pour la production de masse. Les contrôles par échantillonnage ne permettent pas d’éliminer complètement les défauts, et les contrôles à 100 % ne peuvent suivre le rythme de la production, ce qui constitue une contradiction.
La société Mona Corporation a réalisé une avancée majeure en réduisant ce délai à quelques secondes. Grâce à l'intelligence artificielle et à l'optimisation matérielle, elle a rendu possible l'inspection complète des chaînes de production de masse. C'est dans ce contexte que les constructeurs automobiles se mobilisent pour mener à bien des essais de validation de concept et évaluer l'adoption de cette technologie.
Sensibilisation aux problèmes engendrés par le site de production de masse
Après avoir obtenu son doctorat en 2015, le PDG Jang Ik-Hwang a travaillé comme chercheur postdoctoral dans le domaine de l'électrolyse et des piles à combustible à Georgia Tech aux États-Unis et à l'Université McGill au Canada.
Il était fermement convaincu que « le fruit ultime de la recherche est l'application industrielle », et il a fait l'expérience du fossé entre le laboratoire et le terrain lorsqu'il a occupé le poste de directeur technique dans une start-up appelée Greenvale pendant deux ans à partir de 2012.
« La recherche sur les sources et la recherche sur les technologies de mise à l'échelle et de production de masse sont deux domaines complètement différents. De nombreux chercheurs négligent les technologies de production de masse, mais l'effet d'entraînement est en réalité plus important. »
Cette expérience a conduit à la création d'une start-up par des professeurs du département de génie mécanique de l'université Wonkwang en 2019. En analysant l'industrie des batteries, le PDG Jang Ik-hwang s'est rendu compte qu'une « technologie extrêmement puissante » appelée EIS n'était pas appliquée à la production de masse.
Le temps de mesure était trop long pour respecter les exigences de temps de cycle de la chaîne de production. « Nous envisageons depuis longtemps de combiner l'EIS avec l'IA, et nous pensons que c'est tout à fait réalisable. »
La différenciation de Mona était évidente. Un client a commenté : « Bien que de nombreuses entreprises dans le monde fabriquent des équipements EIS, Mona est la seule capable de créer des solutions sur mesure. »
Ceci est possible car il s'agit d'une « solution de diagnostic » qui intègre la conception matérielle, l'optimisation logicielle et les algorithmes d'IA.
Un choix stratégique qui cible les véhicules finis
Mona a d'abord ciblé les équipementiers, et non les fabricants de cellules. Cette stratégie est diamétralement opposée à celle des fabricants d'équipements classiques. Il explique : « Compte tenu de la structure de l'industrie automobile, les constructeurs de véhicules finis n'ont d'autre choix que de maîtriser la qualité et la technologie. C'est pourquoi nous avons ciblé le marché automobile en premier. » Cependant, cette stratégie exige de la patience.
« Le cycle de l’industrie automobile est très lent et conservateur, la capacité à perdurer est donc cruciale. »
Nous collaborons actuellement avec des constructeurs automobiles nationaux et sommes en pourparlers avec des constructeurs nord-américains et européens. Plusieurs clients ont finalisé des prototypes de production en série (preuves de concept) et il ne reste plus que des décisions clés à prendre. Nous recevons également des demandes de renseignements de la part de fabricants de cellules, mais nous abordons ce sujet avec prudence. Nous prévoyons néanmoins de nous développer activement dans le secteur des batteries tout-solide.
Le modèle économique de Mona est également unique. Plutôt que de simplement vendre du matériel, l'entreprise fournit des algorithmes de diagnostic et des données de réglage optimisées pour des modèles de batteries spécifiques. Son PDG, Jang Ik-hwang, a déclaré : « Cette technologie utilise du matériel, mais les coûts logiciels sont plus élevés. Nous envisageons un modèle SaaS. »
« Bien que le SaaS B2B soit pratiquement inexistant en Corée, je pense que c'est possible pour les équipementiers étrangers. Nous travaillons à développer un modèle d'abonnement. »
La technologie de Mona ne se limite pas aux batteries. Elle s'étend aux piles à combustible à hydrogène et a confirmé son applicabilité à l'énergie solaire. Cependant, Mona estime que « le secteur de l'énergie solaire est dominé par des entreprises chinoises, dont la réputation en matière de qualité est faible, ce qui rend difficile la réalisation de profits importants ».
Mona, qui a attiré un total d'environ 4 milliards de wons d'investissements, vise à réaliser 10 milliards de wons de ventes cette année.
Il a ajouté : « Rien ne garantit que les choses se dérouleront comme prévu, car l’industrie des batteries dans son ensemble connaît un ralentissement », mais a précisé : « Nous travaillons sans relâche pour conquérir de nouveaux clients. » Les investisseurs ont été séduits par les solutions potentielles de Mona aux problèmes mondiaux de sécurité des batteries et par ses succès antérieurs.
Dans son fonctionnement, l'entreprise met l'accent sur un objectif clair : « Viser l'excellence et atteindre nos objectifs. » En recrutant des diplômés du laboratoire de recherche de l'université Wonkwang, elle s'est assurée une main-d'œuvre qualifiée, prête à se former et à trouver un emploi. « Nous avons investi beaucoup de temps dans leur formation jusqu'au niveau d'ingénieurs de terrain, et leur expérience en production de masse constitue un atout technologique majeur. »
« Les capacités de convergence sont au cœur de notre technologie », car nous avons besoin d'un mélange équilibré d'expérience dans les domaines de l'intelligence artificielle, des batteries, de la conception de systèmes, des logiciels et de la production de masse.
Le PDG Jang Ik-hwang prévoit que Mona se préparera à une introduction en bourse d'ici trois ans. Outre le diagnostic des batteries, l'entreprise envisage de finaliser son application dans les piles à combustible à hydrogène et l'électrolyse de l'eau, et de se développer sur le marché B2C.
Le nom de l'entreprise reflète également cette évolution. Initialement appelée « Mona Electric », elle a été rebaptisée « Mona » afin de « refléter l'étendue de nos compétences au-delà d'un seul domaine ». Récemment, la marque de véhicules électriques de BYD et une entreprise européenne spécialisée en intelligence artificielle ont adopté des noms similaires, ce qui a incité l'entreprise à repenser son positionnement. Cependant, sa stratégie reste inchangée.
« Ce que j'ai appris en créant une entreprise, c'est que "les rêves grandissent à la mesure de nos ambitions". Bien que nous soyons encore une petite structure, nous explorons activement les batteries, l'hydrogène et d'autres domaines grâce à des technologies innovantes. Notre rêve ultime est de changer le monde. »
Une petite équipe, née dans le laboratoire d'un professeur, résout aujourd'hui des problèmes de production de masse et rivalise avec les constructeurs automobiles mondiaux. Alors que les diagnostics, autrefois lents, s'accélèrent, le paradigme de la sécurité des batteries est en pleine mutation. L'avenir nous dira jusqu'où ira le rêve de Mona.
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