KORONTIC SYSTEMS est une startup française qui développe DIAGIA, une solution SaaS B2B d’aide au diagnostic automobile par intelligence artificielle destinée aux garages et professionnels de la réparation. La plateforme aide les techniciens à structurer leur recherche de panne, hiérarchiser les causes possibles et identifier les contrôles à effectuer à partir des données disponibles sur le véhicule. Pour les acteurs de l’automobile et des mobilités, DIAGIA répond à un enjeu très concret de l’après-vente : diagnostiquer plus vite, capitaliser les connaissances techniques et accompagner les réparateurs face à la complexité croissante des véhicules.
DIAGIA analyse différents types d’informations issues du véhicule ou de l’intervention : codes défauts, symptômes, mesures, données véhicule, photos et documents techniques.
À partir de ces éléments, la plateforme aide le technicien à organiser sa démarche de diagnostic, à prioriser les hypothèses de panne et à définir les vérifications les plus pertinentes.
L’objectif n’est pas de remplacer le professionnel, mais de lui fournir un assistant technique capable de structurer l’analyse et de faciliter l’accès aux informations utiles.
La recherche d’une panne peut mobiliser plusieurs sources : outil de diagnostic, documentation constructeur, bases techniques, historique du véhicule, retours d’expérience ou échanges avec d’autres professionnels.
DIAGIA cherche à rassembler et exploiter ces informations dans un environnement unique afin de réduire le temps passé à chercher, recouper et interpréter les données.
Pour les garages et réseaux de réparation, cette approche peut contribuer à améliorer la productivité des ateliers, réduire les immobilisations et homogénéiser les méthodes de diagnostic entre techniciens.
L’un des axes de DIAGIA repose sur la capitalisation des retours d’expérience. Les connaissances issues des diagnostics réalisés peuvent être structurées et réutilisées pour aider les techniciens confrontés à des symptômes ou configurations similaires.
Cette logique répond à un enjeu important de l’après-vente automobile : conserver et transmettre les savoir-faire alors que les véhicules intègrent toujours plus d’électronique, de logiciel, de systèmes d’aide à la conduite et de chaînes de traction électrifiées.
Pour les entreprises de la réparation, cette capitalisation peut également limiter la dépendance à quelques experts et faciliter la montée en compétence des équipes.
DIAGIA combine intelligence artificielle, recherche documentaire, données techniques professionnelles et informations terrain.
Cette architecture permet de rapprocher les symptômes constatés, les défauts enregistrés et les informations disponibles dans la documentation afin de guider progressivement le technicien dans son raisonnement.
Pour la filière Automobile & Mobilités, ce type d’outil illustre l’un des usages concrets de l’IA générative et des systèmes d’aide à la décision : transformer un volume important de données techniques en informations directement exploitables par les équipes opérationnelles.
La montée en puissance des véhicules électriques, hybrides, connectés et pilotés par logiciel augmente la quantité de données et de systèmes à analyser lors d’une intervention.
Les outils d’aide au diagnostic deviennent donc un levier important pour accompagner les ateliers dans cette évolution. DIAGIA peut aider les professionnels à structurer leurs pratiques, faciliter l’accès à l’information technique et maintenir leur capacité à intervenir sur des véhicules de plus en plus complexes.
La solution est déjà développée et commercialisée auprès de premiers clients professionnels. KORONTIC SYSTEMS est également membre de NVIDIA Inception et bénéficie du programme Microsoft for Startups, deux écosystèmes technologiques qui accompagnent le développement de jeunes entreprises innovantes.
Pour la communauté NextMove, KORONTIC SYSTEMS apporte ainsi une compétence à l’interface entre intelligence artificielle, diagnostic automobile, données techniques, réparation et capitalisation des connaissances.