Nissan utilise l’intelligence artificielle et des outils numériques pour définir plus rapidement le style de ses voitures. Matthew Weaver, nouveau responsable mondial du design, évoque un temps divisé par deux dans l’entretien publié par Automotive News le 4 novembre. Cette déclaration concerne le travail de style, et non toutes les étapes nécessaires pour développer puis livrer un véhicule.
Le compte rendu d’Autoblog, qui reprend cet entretien, mentionne cinq mois entre le premier croquis et le gel du design. Il s’agit d’un jalon du travail en studio. Ce délai ne couvre pas à lui seul l’ingénierie, les essais et la préparation industrielle. Aucun échantillon public de programmes comparables n’accompagne ce chiffre pour établir une moyenne portant sur toute la gamme Nissan.
Le numérique sert aussi à décider plus tôt
Selon le récit d’Autoblog, Weaver peut montrer une proposition de voiture dans des séquences numériques réalistes, y compris dans un décor désertique. Les personnes chargées de l’approuver découvrent ses proportions et son caractère dans une situation d’utilisation imaginée. Une animation permet d’expliquer le projet autrement qu’un croquis fixe ou qu’une surface présentée hors contexte.
Le gain recherché porte sur le choix d’une direction de style. La séquence ne mesure ni la résistance de la structure, ni les performances du freinage, ni la répétabilité de la fabrication. Elle constitue un moyen de présentation et d’exploration. La confondre avec une validation technique donnerait à l’image une fonction que l’exemple rapporté ne démontre pas.
Le compte rendu évoque également une simplification des approbations internes. L’organisation des décisions évolue donc en même temps que les outils employés. Le temps économisé n’est pas réparti entre l’IA, les autres logiciels et les décisions plus rapides de la direction. Il serait ainsi excessif d’attribuer l’ensemble du résultat à un algorithme isolé du fonctionnement de l’entreprise.
Weaver dirige le design mondial depuis octobre
Le communiqué Nissan du 4 août confirme sa nomination comme Corporate Executive, Global Design à compter du 1er octobre 2026. Il dépend directement du directeur général Ivan Espinosa. Entré chez Nissan en 2001, Weaver a contribué au Qashqai, au Juke et à d’autres projets pour l’Europe et le Japon. Son expérience comprend aussi Infiniti, des partenariats et des programmes de véhicules utilitaires légers.
Son prédécesseur Alfonso Albaisa a quitté cette fonction au début d’octobre et reste conseiller jusqu’au 31 décembre 2026, date annoncée pour son départ à la retraite. Nissan a prévu un transfert des responsabilités entre les deux dirigeants jusqu’à la fin de l’année. La discussion actuelle sur l’IA intervient donc pendant les premières semaines du mandat mondial de Weaver.
Pour le public européen, le Qashqai et le Juke donnent une référence concrète de son parcours. Le communiqué établit cette participation, sans préciser quels futurs véhicules auraient déjà suivi le processus de cinq mois rapporté dans la presse. Il ne fournit pas non plus un relevé des durées économisées pour chacun des projets développés par les studios.
Un précédent technique au laboratoire de Yokohama
Nissan a présenté une autre application de l’IA le 9 juin 2023, dans un article sur Yokohama Lab, dans la préfecture de Kanagawa. Les chercheurs y avaient développé un modèle capable d’estimer l’aérodynamique d’une nouvelle forme automobile en quelques secondes. Les calculs exigeants utilisés auparavant pouvaient prendre plusieurs jours, selon l’explication de l’entreprise.
L’ingénieur en aérodynamique Kei Akasaka cherchait à répondre rapidement aux designers lorsqu’ils modifiaient la géométrie de la carrosserie. Le modèle apprenait la relation entre cette forme et les résultats des simulations. Sa sortie était une prévision technique permettant d’examiner des variantes dans des cycles plus courts, plutôt qu’une simple image destinée à convaincre un comité du potentiel visuel d’une voiture.
La constitution des données a nécessité un travail préalable. Nissan explique qu’une grande partie des anciennes simulations avait été supprimée et que les données restantes ne convenaient pas à l’apprentissage automatique. Chen Fangge, spécialiste des données, a précisé que la collecte d’un ensemble utilisable avait pris plus d’un an. L’équipe a ensuite associé les formes automobiles à des équations de dynamique des fluides et à d’autres lois physiques.
Ce cas documente l’accélération d’une prédiction particulière dans un projet de recherche. Il ne prouve pas que le développement de toutes les Nissan ait été divisé par deux. Le texte de 2023 n’identifie pas non plus ce modèle comme l’outil exact auquel Weaver fait référence en novembre 2026. Chaque résultat doit conserver sa date et le périmètre de la tâche observée.
Les objectifs de développement se comptent autrement
Le plan Re:Nissan publié le 13 mai 2025 fixait un objectif de 37 mois pour le premier véhicule d’une famille et de 30 mois pour les modèles apparentés qui suivent. Il citait la nouvelle Skyline, un SUV mondial de segment C et un SUV compact Infiniti parmi les programmes développés avec ce processus. Ces délais ont une portée plus large que le gel du style.
Le même document visait une réduction de 70% de la complexité des pièces et un passage de 13 plateformes à sept d’ici l’exercice fiscal 2035. Ce sont les objectifs du plan publié. L’entretien sur l’IA ne démontre pas qu’ils sont tous atteints et ne permet pas d’en attribuer la réalisation à un seul logiciel utilisé par les designers.
Pour un acheteur en France, l’annonce sur le style ne fixe ni un prix, ni un équipement, ni une date de lancement locale d’un modèle précis. Elle décrit la manière dont Nissan affirme pouvoir prendre plus tôt une décision de design. Les caractéristiques de série et le calendrier commercial de chaque véhicule restent nécessaires pour relier ce jalon interne à une voiture réellement proposée par un concessionnaire.
Photo d’archive : © Nissan, publiée en 2023; convertie en WebP pour un usage éditorial. Source de la photo. Conditions d’utilisation.
