La raison de l’utilisation croissante de l’IA dans le secteur de la gestion de flotte est sa capacité à analyser de grands volumes de données en provenance des véhicules connectés. L’analyse par l’IA et l’apprentissage via le machine learning permettent de transformer de simples données en informations exploitables pour générer plus de prédictivité, de rentabilité et de sécurité sur la route.
Intelligence artificielle, analyse et visualisation des données
Le volume croissant des données collectées par les véhicules professionnels (coordonnées GPS, caméras embarquées, capteurs de pression des pneus, comportements de conduite) fait de l’intelligence artificielle un avantage concurrentiel fort pour une entreprise possédant ou louant des véhicules.
A l’heure actuelle, l’IA générative offre déjà au responsable de flotte la possibilité de dialoguer en temps réel avec certaines données des véhicules. Dans une solution de gestion de flotte telle que Webfleet, il suffit de demander “Affiche la consommation de carburant de tous les véhicules pour les 6 derniers mois” pour que l’IA génère en temps réel un graphique contenant ces informations.
Dans un scénario à long terme dont l’échéance ne cesse de se rapprocher, une solution télématique agrégeant l’ensemble des données d’une flotte tendrait à devenir un jumeau numérique du responsable de flotte.
La majorité des tâches seraient alors automatisées et traitées par des agents IA spécialisés avec lesquels le gestionnaire dialoguerait en temps réel : agents de maintenance, agents de sécurité, agents d’optimisation des coûts, agents d’usure de pneus, etc. Chaque agent IA serait entraîné à traiter des tâches spécifiques de plus en plus complexe et de plus en plus rapidement grâce à l’apprentissage via la machine learning.
Dans cet ensemble de processus automatisés, les responsables de flotte seraient alors libres de superviser et de valider le travail des agents IA, concentrant leur attention sur des tâches à plus haute valeur ajoutée ou la mise en place de nouvelles automatisations. Le rôle du gestionnaire de flotte évoluerait alors de la réactivité vers la prédictivité, multipliant les automatisations permettant d’anticiper les problèmes avant qu’ils n’arrivent.
Pour atteindre un tel paradigme, il convient de rappeler que l’intelligence artificielle repose avant tout sur la qualité et la fiabilité des données. Plus une flotte sera en mesure de centraliser les données relatives à ses opérations logistiques, à ses véhicules, mais aussi à ses opérations commerciales ou toute autre activité importante pour l’entreprise, plus elle générera de la valeur avec l’IA.
En tant que télématicien, notre rôle est d’aider les gestionnaires à prendre le virage de l’IA, à collecter et centraliser leurs données dans un environnement sécurisé et fiable. C’est pourquoi nous repensons de plus en plus notre métier comme celui d’un agrégateur de données pour véhicules connectés.
L’intelligence artificielle utilisée de manière fiable et sécurisée via une plateforme centralisée de données offre la promesse d’aider les gestionnaires de flotte à optimiser leurs opérations. Car c’est grâce à leur intuition, leur connaissance métier et à leur expérience terrain que les gestionnaires de flotte sauront quelles données fournir à l’IA pour résoudre leurs problématiques. Savoir collecter de la donnée c’est bien, savoir l’exploiter à son plein potentiel pour la rendre prédictive, c’est encore mieux.
