Soyons honnêtes : en tant que propriétaire ou gestionnaire de flotte, il est difficile de trouver un logiciel de gestion de flotte moderne qui n’affiche pas “propulsé par l’IA“ partout. Mais comment savoir si ce n’est pas juste du vent ? Que fait-elle vraiment et comment résout-elle les problèmes de ta flotte ? Ce sont des questions qu’on entend tous les jours, et elles méritent des réponses concrètes.
Décomposons tout ça en termes simples, sans jargon ni fioritures.
L’intelligence artificielle est un domaine complexe, donc restons-en aux bases. En gros, l’IA permet aux systèmes informatiques d’accomplir des tâches qui nécessitent normalement des capacités humaines, comme comprendre un contexte, planifier, raisonner et apprendre de l’expérience. Pour y arriver, on utilise différentes approches, allant des méthodes statistiques pour détecter des motifs dans les données aux réseaux neuronaux inspirés du fonctionnement du cerveau humain.
Dans la gestion de flotte, l’IA permet principalement:
“Contrairement aux systèmes classiques qui suivent un ensemble rigide d’instructions, l’IA analyse les données pour prédire, optimiser en temps réel et apprendre de ses erreurs“ , explique Hjalmar Van Raemdonck, VP SCALAR. “C’est comme avoir un analyste ultra-performant qui travaille 24h/24 pour détecter les inefficacités, anticiper les problèmes et proposer des solutions en temps réel.“
La gestion de flotte a radicalement changé ces dernières années, en grande partie grâce à l’afflux massif de données. Imagine: chaque camion, bus ou remorque génère environ 25 gigaoctets de données par heure. Un véritable gisement d’informations inexploitées qui pourraient améliorer l’efficacité et réduire les coûts.
Le souci? Les flottes opèrent avec de moins en moins de ressources. Les gestionnaires doivent faire plus avec moins. Les marges sont ultra serrées. Qui a les moyens d’embaucher une armée d’analystes pour passer au crible des teraoctets de données?
“Ce qui rend l’IA si puissante dans la gestion de flotte, c’est sa capacité à traiter une quantité massive de données à une vitesse et une précision inaccessibles aux équipes humaines“, explique Ashish Pathak, notre Head of Data & Platform Business Line. “Cela permet aux flottes d’anticiper les pannes, d’éviter les accidents coûteux et de réduire la consommation de carburant, entre autres.“
À mesure que les marges se réduisent et que la complexité opérationnelle augmente, l’IA ne sera plus une option, mais une nécessité. De plus en plus d’opérateurs de flotte s’appuieront sur des applications d’IA pour faire évoluer leurs opérations, maîtriser les coûts et garder une longueur d’avance sur la concurrence.
Avant d’entrer dans le vif du sujet avec des exemples concrets d’amélioration des opérations grâce à l’IA, abordons une inquiétude fréquente : comment distinguer une solution qui tient réellement ses promesses en matière d’IA d’une autre qui ne fait qu’exploiter le buzz marketing?
Hjalmar recommande de poser beaucoup de questions : “Si un fournisseur de logiciel de gestion de flotte n’est pas capable de vous expliquer les bénéfices et les défis que vous pouvez attendre, ou s’il refuse de détailler ce que fait réellement son IA et quelles données elle utilise, c’est un signal d’alerte. Un fournisseur sérieux n’a pas besoin de se cacher derrière des discours compliqués ou des secrets industriels et doit être capable de vous décrire son approche en des termes clairs et compréhensibles.“
Et si tu pouvais anticiper les pannes et planifier l’entretien au moment idéal ? L’IA analyse les données des capteurs de véhicules et repère des schémas annonciateurs de défaillances. Par exemple, la solution de SCALAR pour la surveillance du freinage des remorques utilise des milliers d’événements de freinage et un algorithme big data pour estimer les performances et détecter les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques.
Pour donner un autre exemple, une nouvelle fonctionnalité que nous développons actuellement pour le système de surveillance de l’état des remorques SCALAR analyse les schémas de freinage, les événements de pression d’alimentation, les charges transportées, les comportements des conducteurs et d’autres données afin de prédire une fuite d’air dans le système pneumatique de la remorque et d’identifier son emplacement avant même son arrivée à l’atelier.
Avec le carburant représentant jusqu’à un tiers des coûts d’exploitation, optimiser la consommation impacte directement la rentabilité. Sans parler de la pression pour atteindre les objectifs de durabilité.
Mais qu’est-ce qui rend un trajet plus économe en carburant qu’un autre ? L’itinéraire le plus court est-il toujours l’option la plus économique?
Les outils d’optimisation énergétique basés sur l’IA vont plus loin dans l’analyse des données pour révéler des corrélations cachées et identifier des opportunités d’économie de carburant que les systèmes classiques pourraient totalement ignorer. “Nos équipes d’innovation développent des capacités d’IA dans SCALAR pour aider nos clients à améliorer leur efficacité énergétique et à atteindre leurs objectifs de durabilité”, explique Ashish. “Par exemple, nous construisons des modèles d’apprentissage automatique qui évaluent l’impact du comportement de conduite, de la charge et des facteurs environnementaux sur la consommation de carburant. Cela nous permet de recommander des actions opérationnelles précises au sein de notre produit afin d’aider nos clients à réduire leur empreinte carbone.”
“La montée en puissance des flottes mixtes et entièrement électriques ajoute un nouveau niveau de complexité opérationnelle”, ajoute-t-il. “C’est pourquoi nous ne nous concentrons pas uniquement sur les carburants conventionnels, mais sur l’optimisation énergétique dans son ensemble. Pour les véhicules électriques, nous utilisons l’apprentissage automatique pour prédire l’autonomie de conduite, identifier les comportements de conduite les plus énergivores et planifier les arrêts de recharge.”
Grâce à des algorithmes de vision par ordinateur, ces systèmes peuvent reconnaître instantanément les informations visuelles provenant de la route (véhicules, piétons, marquages au sol, comportements du conducteur, etc.), comprendre le contexte et prendre des décisions.
Par exemple, nos caméras vidéo dotées d’IA analysent en continu les données pour détecter les incidents de sécurité pendant la conduite — comme des freinages brusques, des virages serrés, des quasi-collisions frontales ou du collé-serré (tailgating). Ces événements déclenchent automatiquement l’enregistrement et le téléversement des séquences pertinentes vers le cloud.
Les modèles d’analyse embarqués dans la dashcam reconnaissent automatiquement les visages humains et d’autres données protégées par la vie privée, puis les floutent — ce qui facilite le respect du RGPD (ou d’autres lois sur la protection des données) tout en garantissant le droit à la vie privée des conducteurs.
Pourquoi la détection des risques par l’IA est-elle importante ? Parce qu’en alertant les conducteurs, le système peut aider à réduire les accidents. Tes chauffeurs te remercieront. Ton assureur aussi, c’est certain.
L’IA automatise les tâches administratives qui nécessitent un raisonnement de base et une prise de décision — des tâches qui, jusqu’à présent, ne pouvaient être accomplies sans intervention humaine.
Un bon exemple, c’est le traitement des données de cartes carburant. En utilisant des Large Language Models (LLMs), l’IA peut lire et interpréter les données de transactions issues de cartes carburant, même lorsqu’elles proviennent de formats et de langues différents. Elle extrait toutes les informations pertinentes et les convertit automatiquement dans un format standardisé, facile à exploiter par nos applications pour suivre la consommation, analyser les dépenses et prévenir la fraude.
Ce passage à l’automatisation intelligente apporte des gains d’efficacité immédiats. Ton équipe est libérée de tâches manuelles répétitives mais nécessaires — ce qui fait gagner un temps précieux et réduit les erreurs et incohérences.
Ça va bien au-delà de la simple création d’un modèle capable de repérer des schémas dans les données. Il faut investir dans un cadre solide de contrôle et de qualité des données. Il faut savoir quelles données collecter, à quelle fréquence, comprendre ce que signifient ces mesures, comment elles interagissent entre elles, et concevoir des modèles sur mesure adaptés aux réalités de la gestion de flotte.
En tant que partie du groupe ZF, SCALAR bénéficie d’une connaissance approfondie et directe du comportement des composants de véhicules et de leur interaction (rien que ça : chaque nouveau camion embarque au moins un composant fabriqué par ZF — des systèmes de freinage aux boîtes de vitesses en passant par la technologie pour remorques). Cela signifie que nos modèles d’IA n’apprennent pas seulement à partir des données de flotte, mais aussi en les combinant avec des insights uniques issus de tous les composants ZF en circulation dans le monde.
“Nos data scientists travaillent en direct avec les experts de ZF qui conçoivent et fabriquent cette technologie. Ensemble, ils comprennent mieux que quiconque comment fonctionnent les véhicules sur le terrain, comment les paramètres sont liés entre eux, et quel rôle joue chaque donnée dans la construction de modèles de qualité. Ce type de compréhension serait quasi impossible à obtenir juste en regardant les données“, explique Hjalmar.
Les exploitants de flotte ont toutes les raisons d’être enthousiastes face à l’évolution de l’IA — et nous aussi. SCALAR, c’est l’orchestration du transport routier : une nouvelle façon de penser la gestion de flotte, avec l’IA comme colonne vertébrale de cette vision. En s’appuyant sur nos algorithmes d’optimisation avancés et notre intelligence embarquée unique, nous travaillons à unifier la planification, le routage et le dispatching dans une plateforme intelligente qui optimise tout, automatiquement et en temps réel.
Imagine un système où les commandes clients sont immédiatement transformées en trajets optimisés, en fonction des exigences de livraison, des objectifs d’efficacité énergétique et des conditions en temps réel. Où la planification des maintenances s’aligne automatiquement avec la gravité des réparations, les plannings des conducteurs ou la disponibilité des pièces — pour réduire les coûts et maximiser la disponibilité.
Imagine une plateforme entièrement automatisée qui réorganise dynamiquement les opérations en cas d’imprévus ou de retards, pour garantir que les marchandises arrivent toujours à l’heure.
“Chaque fois que nous développons une nouvelle fonctionnalité IA, nous ne proposons pas seulement une solution immédiate — nous traçons la voie vers un avenir orchestré, où les silos d’information, les surprises au bord de la route et les gestions de crise de dernière minute n’existent plus” , explique Hjalmar. “Nos équipes repoussent les limites de ce qui est possible quand l’intelligence artificielle et la stratégie humaine travaillent main dans la main pour obtenir des résultats exceptionnels.”
La révolution de l’IA dans la gestion de flotte n’est plus un rêve du futur — elle a déjà un impact concret, ici et maintenant. Et alors que le secteur se prépare à affronter les défis à venir, l’avantage concurrentiel passe à ceux qui tirent le meilleur parti de ce que l’IA peut offrir. Si tu n’as pas encore envisagé d’intégrer l’IA pour préparer l’avenir de ta flotte, c’est le bon moment pour t’y mettre.
SCALAR t’aide à gérer ta flotte dès aujourd’hui, tout en rendant la transition simple quand tu seras prêt. Grâce à des insights basés sur l’IA, on t’aide à t’adapter à ton rythme — pour garder une longueur d’avance, sans stress. Pour en savoir plus sur notre approche de l’IA et sur comment SCALAR rend ta flotte plus sûre, plus verte et plus rentable, contacte-nous dès maintenant pour une consultation gratuite.
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