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Big Data : une donnée majeure pour les voitures de demain

Il y a trente ans déjà, le péage de Saint-Arnoult en Yvelines s’était illustré avec un projet d’envergure, utilisant les techniques d’intelligence artificielle. Il s’agissait de comprendre, grâce à l’analyse de données enregistrées pendant des années, quels critères jouaient un rôle prépondérant dans la formation des bouchons. Une ambition qui reposait sur un credo : l’information représente une mine d’or, qu’il faut exploiter, d’abord pour comprendre le passé, mais aussi pour tenter de prédire l’avenir.

Le Big Data concrétise aujourd’hui ce rêve. Entretemps, la puissance de calcul des ordinateurs, mais aussi et surtout la masse des données à notre disposition ont augmenté de façon considérable. Avec les objets connectés, dont la voiture fait évidemment partie, ce capital d’informations doit exploser ces prochaines années. Objectif, pour les acteurs économiques : ne pas passer à côté de cette manne, qui permet de développer le business, de mieux connaître le client, de réagir plus vite aux problèmes techniques, etc.

La relation client/utilisateur bouleversée

icon_OnlineServicesDéjà, les constructeurs automobiles disposent d’un trésor, encore mal exploité : celui des données collectées sur internet, auprès des clients et prospects qui cliquent sur leurs bannières publicitaires, fréquentent leurs pages Facebook, tapent des requêtes dans Google. Comprendre le parcours d’un internaute, ses préférences, ses besoins du moment, voilà qui doit permettre de lui offrir une information mieux ciblée, personnalisée et, finalement, plus utile à la vente.

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C’est la proposition des nouvelles plates-formes technologiques de data marketing, qui rompent avec les méthodes de segmentation classiques, pour générer en temps réel des publicités correspondant au profil de l’internaute. Dans une tribune récente parue sur le Monde.fr, Stéphane Darracq, président de Makazi Group, donne quelques exemples : comprendre la couleur préférée et les priorités du prospect pour lui proposer des publicités avec des modèles et des options qui les proposent d’emblée, lui indiquer la proximité d’un concessionnaire disposant d’un modèle compatible avec ses envies, etc.

 Un fluide magique pour la gestion de trafic

icon_AlphaGuideLes domaines d’application du Big Data concernent aussi la maintenance, l’optimisation de la gestion des flottes, ou l’aide à la circulation. Ainsi, à Nairobi, IBM expérimente le partage d’informations à très grande échelle, dans le but d’aider les conducteurs mais aussi les responsables de la gestion du trafic, à prendre les bonnes décisions. Ce programme va intégrer, dans un modèle unique, des flux de données d’origines très diverses : les téléphones portables, la vidéo-surveillance, les compteurs routiers, les passages aux portillons de métro… et jusqu’aux parkings publics. L’objectif : repérer automatiquement les problèmes de circulation actuels et prévoir ceux qui ne manqueront pas d’arriver. La technique employée : l’analyse prédictive, c’est-à-dire l’élaboration de modèles à partir de l’analyse de l’existant. L’enjeu : réduire une facture, celle des bouchons, estimée à 450 000 euros par jour !

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Autre exemple, avec le service d’aide à la conduite Nunav développé en Allemagne par Graphmasters: l’ambition est de prévoir les encombrements avant leur apparition, ce qui aurait pour effet une réduction notable du CO2 émis. L’originalité de la démarche, grâce à la puissance du Big Data, est de proposer une solution individualisée à chaque conducteur, en fonction de l’endroit où il se trouve, contrairement aux systèmes actuels qui orientent l’ensemble des conducteurs sur les mêmes itinéraires de délestage, ce qui parfois ne fait que déplacer l’embouteillage.

Les flottes automobiles se jettent à l’eau

L’éditeur de logiciels SAP, spécialiste de la gestion, a pensé de son côté aux gestionnaires de flottes automobiles. Initialement développée pour le transporteur routier ARI, sa solution permet à l’entreprise de renforcer son contrôle sur les véhicules mis à disposition de ses salariés, grâce à une carte, qui affiche l’ensemble des voitures en circulation. A tout moment, il est possible d’en sélectionner un en particulier pour accéder à de nombreuses données en temps réel comme sa vitesse et sa consommation de carburant. La distance du véhicule le plus proche appartenant à la même flotte figure également pour éventuellement proposer un moyen de transport alternatif ou une assistance au salarié qui rencontrerait une avarie. Un exemple parmi beaucoup d’autres de ce que l’analyse de des données va offrir aux gestionnaires soucieux d’améliorer les solutions offertes à leurs clients, ou à leurs collaborateurs, tout en optimisant ce poste coûteux. Un vrai plus dans une stratégie de mobilité professionnelle.

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Performances et maintenance revisitées

Le Big Data investit aussi le champ de la performance automobile. Nous savons tous le rôle considérable que jouent la capture et l’analyse en temps réel des données d’une formule un en course, sur sa compétitivité. Nos voitures bénéficient elles-aussi de ces avancées : analyse de la consommation, y compris sur les véhicules électriques, vérification de l’état général du véhicule à chaque instant, conseils de conduite pour améliorer les performances, etc. Le Big Data va permettre de récupérer, de centraliser et d’analyser l’ensemble des données d’un parc automobile (par modèle, par gestionnaire de flotte, …), et de préconiser des optimisations.

icon_MaintenanceAndRepairLe domaine de la maintenance va, lui-aussi, être bouleversé. Grâce aux très nombreux capteurs embarqués sur nos véhicules, l’état de chaque pièce va pouvoir être surveillé, et les changements préventifs avant la panne immobilisatrice, vont devenir la norme. D’un point de vue plus macroscopique, les constructeurs vont pouvoir détecter de plus en plus tôt les anomalies affectant une partie de leur parc en circulation et, au lieu de procéder à de coûteux rappels en masse, inclure le changement d’une pièce potentiellement défectueuse dans des opérations de maintenance programmée.

Certaines flottes en bénéficient déjà, notamment dans le champ industriel. Aux Etats-Unis, Volvo Trucks a par exemple lancé un service de suivi en temps réel de 15 données-clés de fonctionnement de ses camions, auprès de 1700 véhicules : « En cas d’alerte rouge, synonyme de panne imminente, on fixe rendez-vous au conducteur dans un centre de service situé sur son parcours, où nous envoyons la pièce permettant de remplacer celle qui est défectueuse. On limite ainsi l’immobilisation au maximum. Aujourd’hui, on n’achète plus un camion, mais un service de transport. » Ce service est en cours de lancement sur l’Europe.

Connectée, la voiture de demain encore plus à notre service

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Tout cela est déjà prometteur. Mais le Big Data va révéler encore plus son potentiel, avec la révolution du véhicule connecté. Rappelons que selon les derniers chiffres du GSM Association (une association d’opérateurs et de sociétés impliqués dans le développement de ce marché), une voiture sur deux commercialisée dans le monde en 2015 pourra être connectée d’une manière ou d’une autre, soit 31 millions de véhicules. C’est d’ailleurs le branle-bas de combat chez les constructeurs, qui développent actuellement les plateformes techniques capables de recevoir puis de gérer la quantité phénoménale de données qui vont remonter de leurs véhicules. Ainsi, Peugeot et BMW par exemple, ont choisi de travailler avec IBM pour bâtir leurs plateformes Big Data. Tandis que Renault participe notamment au projet de recherche BigTrends avec Ingensi (Groupe Cyrès), Dell et l’Université de Tours, qui porte sur l’optimisation du fonctionnement de ces architectures. Objectif 2020 pour la mise en production de cette nouvelle génération de plateforme et de services.

Services innovants

Service, le grand mot est lâché : car la masse de données remontée va constituer un capital inédit, pouvant donner naissance à de nouvelles offres, reposant notamment sur l’établissement d’une relation continue entre le possesseur du véhicule et le constructeur. Des contrats de services innovants vont voir le jour, mixant les données propres au conducteur (son mode de conduite, sa sécurité), avec des informations extérieures (météo, trafic, etc), mais aussi des données générées par le véhicule (vitesse, localisation, etc).

icon_InsuranceAinsi, les sociétés d’assurance s’intéressent à plus d’un titre aux technologies de Big Data. Pour la détection des fraudes, mais aussi pour délivrer beaucoup plus rapidement des scorings adaptés et donc des montants de prime d’assurance compétitifs. L’objectif, à moyen terme, est de pouvoir proposer lassurance automobile au kilomètre, dont le montant sera littéralement calculé en fonction du comportement du conducteur, de ses habitudes de trajets, d’horaires de déplacement, etc. (concept du Pay as you Drive (PAYD)

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Le véhicule connecté arrive, il réalise la synthèse de la société de l’automobile et de celle de l’information. Le Big Data est son carburant, qui lui procure la possibilité d’offrir une palette de services inégalée, et semble-t-il, inépuisable : information, sécurité, performances, maintenance, économies. De nombreux acteurs sont légitimes sur ce nouveau terrain : les constructeurs bien sûr, qui vont devoir désormais collaborer avec les gestionnaires de flottes, les opérateurs télécoms, les fournisseurs d’énergie à l’heure du véhicule électrique, les assureurs ou encore les brokers dans le secteur du tourisme.

Grâce au big data, la voiture de demain ne sera pas seulement connectée mais aussi collaborative.

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