Cette étude de l’ANFA (Autofocus n°119) montre un écart important entre l’abondance de solutions IA disponibles sur le marché et leur usage réel dans les entreprises des services automobiles. En 2024, seulement 6 % des établissements des services de l’automobile déclarent utiliser des outils d’IA, contre 10 % pour l’ensemble des entreprises françaises. L’IA est donc encore marginale, mais ses effets sont très concentrés sur certaines fonctions et métiers. L’IA impacte principalement les métiers de gestion de sinistres, la relation client et certaines fonctions commerciales et administratives. Les métiers techniques restent largement dépendants de l’intervention humaine. Aucun métier n’est automatisé dans sa globalité. [Méthodologie : l’étude a été menée à l’appui d’entretiens avec les partenaires sociaux, une revue de presse, et une enquête quantitative et qualitative auprès d’entreprises de la branche.]
Les métiers les plus impactés par l’IA : gestion de sinistres, expertise automobile et carrosserie-collision
Les principaux usages de l’IA relevés par l’étude dans les métiers les plus exposés aux transformations par l’IA (Experts automobiles, carrossiers-peintres, gestionnaires de sinistres sont les suivants :
- Détection automatique des dommages à partir de photos (vision par ordinateur)
- Chiffrage automatisé ou assisté des réparations
- Pré-tri des sinistres de faible enjeu financier
Les points d’impact observés sur ces métiers sont :
- Transformation du cœur de l’activité (expertise, estimation, chiffrage)
- Réduction du rôle décisionnel humain sur certaines étapes
- Risque de sous-évaluation des réparations, notamment pour les dommages internes
- Déséquilibre des rapports de force entre réparateurs, experts et assureurs
- Enjeux forts de responsabilité juridique et de sécurité
L’étude conclut que l’IA est ici un outil puissant mais imparfait, qui doit rester strictement contrôlé par les professionnels, sous peine de fragiliser à la fois la qualité des réparations et l’équilibre économique des ateliers.
La relation client constitue l’un des principaux terrains d’expérimentation de l’IA, notamment dans les groupes de distribution et les structures de taille intermédiaire.
Les usages de l’IA dans la relation client sont nombreux, que ce soit pour les chargés de relation clients, les téléconseillers, commerciaux et les fonctions marketing et communication.
- Chatbots et assistants vocaux (réponses aux appels, FAQ)
- Analyse automatisée des avis clients
- Segmentation et ciblage marketing
- Création de contenus commerciaux (annonces VO, emails, descriptifs)
Les impacts sont positifs avec néanmoins des risques identifiés :
- Automatisation partielle des interactions standardisées
- Gains de temps et désengorgement des centres d’appels
- Transformation des compétences attendues (pilotage, contrôle, reformulation)
- Risque de déqualification sur les tâches simples, mais montée en compétences sur les tâches de supervision et de personnalisation
’IA agit ici comme un amplificateur de productivité, sans suppression massive d’emplois, mais avec une recomposition du contenu du travail.
Achat et reprise de véhicules d’occasion (VO) : des usages en développement
Bien que ces activités concernent un volume d’emplois limité, elles sont stratégiques et fortement outillées. Différents usages sont observés :
- Inspection digitalisée des véhicules à distance
- Détection automatisée des défauts visuels
- Estimation de la valeur de reprise
Les métiers concernés sont les Télé-commerciaux VO, les Opérateurs d’achat-revente et les Managers de plateformes VO.
Dans ces métiers, l’IA intervient sur une étape clé du processus, sans automatiser l’ensemble. Elle permet un gain de temps et la réduction de la fatigue visuelle. Le maintien de l’expertise humaine est indispensable. L’IA est ici clairement décrite comme un outil d’apprentissage et d’assistance, plus que comme un outil de substitution.
Les métiers du diagnostic et de la maintenance : un impact encore marginal
L’IA peut être utile pour le diagnostic de panne et la maintenance prédictive :
- Analyse de données remontées par les véhicules
- Aide à l’identification de causes de pannes
- Diagnostic assisté des bruits ou défauts
Toutefois, pour les métiers concernés (techniciens de diagnostic, mécaniciens), l’usage de l’IA est marginal, avec un risque de sur-prescription technique via des diagnostics guidés imposés. Les compétences empiriques et l’expérience terrain restent centrales.
Mécanique automobile : peu de tâches sont automatisables
Ces métiers qui représentent près de 40 % de l’emploi de la branche sont considérés comme les plus difficilement “IA-isables”. Même dans le cas de la robotisation de la peinture, l’étude montre une automatisation partielle, des risques de dépossession du geste métier et un besoin accru de techniciens qualifiés pour programmer et superviser les machines.
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