Trayectoria y expertise

Yves Caseau dirige actualmente la división de Digital e Información Sistémica en Michelin, cargo que ocupa desde 2017, cuando se incorporó como Chief Information Officer. Su carrera abarca una amplia experiencia en transformación digital, modernización de sistemas y mejora de la calidad de servicios. Antes de llegar a Michelin, ocupó posiciones de liderazgo tecnológico en Groupe AXA y Bouygues Telecom.

Su formación es sólida. Caseau posee un doctorado en Informática por la Universidad de París XI y credenciales académicas de la Universidad París 7. Completó un MBA en el Collège des Ingénieurs de París. Como alumno de la École Normale Supérieure de París, combina rigor teórico con experiencia práctica. Durante tres años consecutivos enseñó «Teoría y Práctica de Sistemas de Información» en la École Polytechnique, y presenta regularmente trabajos sobre arquitectura de sistemas de información. Es miembro de la Académie des Technologies y ha publicado múltiples libros sobre sistemas de información, lean management y organización corporativa.

El rol del software en la transformación automotriz

La industria automotriz enfrenta una elección estratégica fundamental: desarrollar software internamente y arriesgar quedarse rezagada frente a competidores, o asociarse con plataformas tecnológicas como Android aceptando potencial pérdida de diferenciación y expertise propietaria.

La tendencia es clara: los vehículos se están convirtiendo en computadoras con funciones adicionales. El éxito depende de la arquitectura del ecosistema: si los mercados permanecen abiertos o cerrados, cómo funcionan las interfaces de programación de aplicaciones y qué asociaciones colaborativas emergen. Este cambio tiene implicaciones críticas para Michelin.

El diseño de vehículos definidos por software se interconecta con metodologías de diseño virtual y gemelos digitales. Michelin mantiene liderazgo en tecnología de neumáticos y capacidades de simulación, lo que crea tanto oportunidades como desafíos. Si los diseños de vehículos incorporan digitalmente neumáticos de competidores como puntos de referencia, los neumáticos Michelin podrían resultar subóptimos en estos entornos a pesar de su estructura superior inherente.

La trayectoria hacia vehículos definidos por software parece inevitable, acelerada por la electrificación, aunque la implementación regional varía considerablemente. Esta transición presenta complejidad: no puede alcanzarse unilateralmente. Los ecosistemas viables requieren masa crítica y mecanismos que atraigan desarrolladores de software; sin estas condiciones, las organizaciones arriesgan resultados similares al abandono de la plataforma por parte de Nokia.

Respuesta estratégica en Michelin

Michelin ha adoptado un enfoque estratégico tripartito. Primero, la empresa ha invertido considerable esfuerzo desarrollando modelos digitales de neumáticos que combinan metodologías físicas y numéricas. Originalmente desarrollados internamente y para colaboraciones en Fórmula 1, hace aproximadamente un año la dirección decidió compartir expertise de gemelos digitales con mercados más amplios, reconociendo potencial comercial sustancial. En lugar de comenzar con prototipos físicos, este enfoque inicia el desarrollo desde modelos digitales.

Segundo, una vez que los vehículos definidos por software incorporan API, sensores y flujos de datos, el software relacionado con neumáticos se vuelve desarrollable. Conversaciones tempranas con fabricantes de automóviles sugirieron que podrían desarrollar tales aplicaciones independientemente usando datos propietarios. Sin embargo, los fabricantes descubrieron que algoritmos refinados a través de décadas de investigación en Michelin superan sus capacidades internas. La comprensión superior de neumáticos, en lugar de expertise en ciencia de datos, proporciona la ventaja competitiva. Michelin avanza en la integración de su software de neumáticos en vehículos definidos por software.

Tercero, se exploran oportunidades en tiendas de aplicaciones de vehículos. Una aplicación de predicción de desgaste para el Renault Mégane eléctrico demostró este potencial. Aplicaciones adicionales sirven segmentos comerciales, como soluciones que optimizan transporte de carga pesada. El mantenimiento predictivo representa agregación de valor sustancial.

Estas tres áreas de enfoque—venta de modelos de neumáticos digitales, mejora de funciones de vehículos mediante software y ofertas de tiendas de aplicaciones—constituyen la base estratégica de Michelin. La empresa construye sobre tradiciones centenarias en servicios al conductor, desde sistemas de señalización vial tempranos hasta plataformas digitales como ViaMichelin, posicionando esta era tecnológica como potencialmente marcando un renacimiento Michelin en ayudar a los conductores a operar vehículos más efectivamente.

Propiedad de datos y confianza

La gobernanza de datos entre fabricantes de equipos originales, Michelin y usuarios finales presenta preguntas complejas sin soluciones simples. Los debates regulatorios se centran en si los datos generados por vehículos pertenecen a conductores o constituyen propiedad del fabricante. Los fabricantes argumentan que sus vehículos generan datos y sostienen que preocupaciones de seguridad justifican la propiedad del fabricante.

Si los fabricantes prevalecen en esta disputa, contratos de datos individualizados probablemente reemplacen modelos abiertos. Esto podría significar negociar separadamente con Tesla, luego con BMW, estrechando potencialmente casos de uso y ralentizando el progreso. Un resultado probable eventual implica sistemas de portabilidad de datos reconociendo que ciertos dominios de datos—como navegación GPS—pertenecen a usuarios, mientras que datos técnicos—parámetros del motor—conectan con fabricantes de vehículos.

Evolución del modelo de ingresos

Encontrar modelos de ingresos sostenibles para soluciones de neumáticos digitales ha resultado esquivo durante diez años. La empresa reconoce que vender datos crudos permanece prematuro. En su lugar, funcionalidad con beneficios demostrables puede ofrecerse mediante arreglos de suscripción con costos compartidos. Actualmente, las propias capacidades de software—tarifas de licencia anual—representan el modelo más probable.

Michelin actualmente opera lejos de recuperación de inversión pero prueba alineación de mercado sobre justificación de valor. El cálculo ilustrativo presenta esto: si Tesla desarrolló internamente capacidad similar a un millón de dólares durante dos años, ¿por qué no pagar a Michelin trescientos mil dólares anuales en su lugar? Actualmente, los consumidores no perciben separadamente valor de software dentro del precio del vehículo, aunque esto eventualmente puede cambiar.

Integración de inteligencia artificial

Michelin emplea ampliamente inteligencia artificial, comenzando con sistemas basados en reglas clásicas y estadísticos para programación, planificación, enrutamiento, gestión de cadena de suministro y manufactura. Hace cinco años, redes neuronales de aprendizaje profundo ingresaron en operaciones de manufactura, particularmente aplicaciones de visión por computadora, proporcionando valor sustancial.

Actualmente, la inteligencia artificial genera mayor valor en entornos de manufactura mediante mejoras de consumo eléctrico, reducción de residuos y optimización de procesos. La inteligencia artificial generativa comenzó a impactar operaciones hace aproximadamente dos años, inicialmente abordando resolución de problemas de mantenimiento de fábrica. La tecnología ahora resume información, facilita recuperación y habilita diálogo. Aplicaciones en desarrollo e investigación requieren marcos de tiempo más largos. El uso de GitHub Copilot entre programadores muestra resultados de productividad positivos.

La inteligencia artificial agentiva representa el próximo paso estratégico: evolución de automatización más allá de automatización de procesos robóticos. Actualmente, aproximadamente uno por ciento de Michelin emplea este enfoque, con expansión a diez por ciento representando progreso significativo.

La visión a largo plazo enfatiza maestría en simulación de gemelos digitales para desarrollo de movilidad sostenible. La manufactura actual utiliza treinta por ciento de materiales reciclados, con capacidad del cincuenta por ciento comprendida; cien por ciento representa la aspiración. Las prioridades estratégicas incluyen adaptabilidad de manufactura mejorada, posicionamiento de mercado equilibrando segmentos premium y accesibles, y propiedad de software para manufactura. Los servicios actualmente representan aproximadamente mil millones de treinta mil millones en ingresos; la expansión depende del desarrollo de liderazgo en mercado de software.

La hoja de ruta digital-primero de Michelin: Yves Caseau mapea cómo datos y software reinventarán el fabricante de neumáticos

Yves Caseau, el responsable de digital e información de la empresa Michelin, sostiene que esta compañía de 134 años está redefiniendo su negocio alrededor de datos, inteligencia artificial y software embebido para que sus neumáticos sigan siendo indispensables conforme los automóviles se conviertan en computadoras rodantes. Esta estrategia la presentó en conversaciones publicadas el 14 de junio de 2023 y el 10 de septiembre de 2023.

Así como el motor de combustión interna alguna vez determinó lo que los fabricantes podían vender, Caseau argumenta que la próxima ventaja competitiva provendrá de la manera en que fabricantes de automóviles y proveedores codifican, modelan y monetizan el comportamiento de vehículos. Para Michelin, esto significa transformar un siglo de expertise en caucho en gemelos digitales basados en la nube, algoritmos a bordo y aplicaciones orientadas al conductor que pueden predecir desgaste, reducir consumo de energía y abrir nuevos flujos de ingresos.

A principios de este año, Caseau indicó a Capgemini Research que la empresa ha «invertido considerable esfuerzo desarrollando modelos digitales de neumáticos combinando metodologías físicas y numéricas», trabajo que comenzó en Fórmula 1 pero ahora se ofrece a fabricantes y flotas como producto comercial, parte de un plan tripartito para mantener Michelin relevante en la era de vehículos definidos por software entrevista Capgemini. Tres meses después, en un webcast BrightTALK, agregó que avances en inteligencia artificial están afinando esos modelos para predecir desempeño mucho antes de que un prototipo llegue a la pista webcast BrightTALK.

Los comentarios de Caseau llegan conforme el sector automotriz enfrenta una bifurcación tecnológica clara. Los fabricantes de automóviles pueden construir sistemas operativos propietarios—y arriesgar el destino de la plataforma de smartphones abandonada por Nokia, como advirtió en la entrevista Capgemini—o confiar en ecosistemas como Android cediendo terreno a gigantes digitales. La respuesta de Michelin, explicó, es garantizar que su core expertise permanezca visible, conectable y valioso sin importar qué plataforma prevalezca.

GEMELOS DIGITALES PRIMERO

El primer pilar estratégico del proveedor francés es su biblioteca de modelos de neumáticos de alta fidelidad. En lugar de comenzar con un prototipo físico, Michelin ahora inicia con un «gemelo digital» que simula esfuerzo, temperatura y condiciones de carretera. «Originalmente desarrollados internamente y para colaboraciones en Fórmula 1», explicó Caseau en junio, los gemelos han madurado al punto donde venderlos externamente tiene sentido. Los fabricantes, explicó, necesitan alimentar datos precisos en sus propios simuladores de vehículos; Michelin ve mercado allí porque «los algoritmos refinados a través de décadas de investigación superan» los esfuerzos internos de la mayoría de compañías automotrices.

SOFTWARE EN LA RUEDA

Una vez que los neumáticos aparecen como objetos de software dentro de un sistema operativo de vehículo, Michelin puede embeber código que se adapta continuamente a estilo de conducción, carga o clima. En charlas tempranas, recordó Caseau, fabricantes de automóviles asumieron que podrían escribir tales aplicaciones por sí mismos. «Los fabricantes descubrieron que comprensión superior de neumáticos, en lugar de expertise en ciencia de datos, proporciona la ventaja competitiva», dijo en la discusión Capgemini. Esa realización ha abierto puertas para Michelin suministrar no solo caucho sino también la lógica a bordo que indica a un automóvil cómo el neumático envejece, cómo cambian distancias de frenado y cuándo alertar al conductor.

APLICACIONES PARA CONDUCTORES Y FLOTAS

El tercer pilar convierte esa comprensión en productos para consumidores. Una aplicación de predicción de desgaste probada en el Mégane eléctrico de Renault canaliza datos de sensores para ayudar a motoristas a programar servicio, mientras pilotos comerciales se dirigen a transporte de carga pesada y mantenimiento predictivo. Caseau llama a esto una extensión natural de ViaMichelin—su división de mapeo—y un retorno a la herencia de servicio de la empresa a principios del siglo XX, cuando la firma imprimía señales de carretera y guías para facilitar viajes.

¿QUIÉN POSEE LOS DATOS?

Entregar esos servicios depende de acceso a datos de vehículos, un punto que Caseau describió como «una pregunta compleja sin soluciones simples». Los fabricantes argumentan que preocupaciones de seguridad hacen que telemetría sea su propiedad; reguladores y grupos de derechos del conductor contraponen que datos de ubicación o uso deberían pertenecer a automovilistas. Caseau predice un resultado híbrido donde datos de navegación viajan con el usuario mientras parámetros técnicos permanecen con fabricantes, pero cautivó en junio que acuerdos bilaterales pueden ralentizar progreso hasta que estándares emerjan.

MUÉSTRAME LAS GANANCIAS

Después de una década de experimentación, Michelin aún busca el modelo de negocio que recupere su inversión en investigación y desarrollo. Caseau indicó a Capgemini que «vender datos crudos permanece prematuro»; en su lugar la empresa prueba tarifas de suscripción y licencia anual para funcionalidad. El benchmark interno es directo: si un fabricante gastaría un millón de dólares durante dos años replicar un algoritmo dado, ¿por qué no pagar a Michelin trescientos mil dólares anuales y obtener la versión validada inmediatamente? Conductores actualmente no pagan explícitamente por software dentro del precio de catálogo de un automóvil, observó, pero esa percepción puede cambiar conforme vehículos reciben actualizaciones de características inalámbricas.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PISO DE FÁBRICA

Mientras colaboraciones de alto perfil acaparan titulares, Caseau enfatizó que Michelin ya genera ahorros significativos de inteligencia artificial dentro de sus más de 70 plantas. Hace cinco años la empresa implementó visión por computadora basada en aprendizaje profundo para detectar defectos; hoy, redes neu

Fuentes

• https://www.capgemini.com/us-en/insights/research-library/a-conversation-with-yves-caseau/
• https://www.brighttalk.com/webcast/12595/502526