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Dans un monde où le digital est roi, la donnée fait figure de reine. Le monde des flottes automobiles ne fait pas exception puisque chaque véhicule peut désormais devenir une source d’informations aidant à décrypter les usages de mobilité et à les améliorer. Utile mais sensible, la data doit cependant encore convaincre pour être pleinement profitable à tous. 

« Il y a encore 5 ou 6 ans, la remontée de données se faisait exclusivement par l’installation de boîtiers embarqués dans les véhicules et les informations perçues (identification, démarrage, accéléromètre, données GPS, le tout horodaté) étaient réduites. Bref, c’était sommaire mais à l’époque où le responsable de parc avait pour métier la gestion de l’activité des itinérants et non la gestion du véhicule en lui-même, cela suffisait », se souvient Olivier Picard, directeur général d’Océan, spécialiste de la gestion de flotte et filiale à 100 % d’Orange depuis 2019. « Puis est arrivé le CAN BUS et aujourd’hui tous les véhicules possèdent un protocole informatique embarqué que l’on écoute pour récupérer une masse de données beaucoup plus importante. Elles sont d’ailleurs tellement affinées qu’on pourrait savoir si un clignotant ne fonctionne pas, comme si le conducteur passait un contrôle technique quotidien ! », ajoute-t-il. 

Pour la maintenance prédictive, la collecte de données s’avère donc un outil essentiel. Mais pas seulement. « Nous souhaitons développer de nouveaux services répondant à de nouveaux besoins et la gestion de la data s’y inscrit pleinement », concède Olivier Dutrech, directeur Innovation du groupe Fraikin, dont l’activité de loueur de véhicule industriel s’est diversifiée avec l’accélération de la digitalisation. Néanmoins, « un chiffre brut ne veut pas dire grand-chose. Il est donc important de le contextualiser et de voir son évolution pour piloter la flotte, baisser les coûts, changer de réseau de garages, etc. », fait valoir Franck Gavand, data manager du groupe Fatec, qui concentre plus de 20 ans de données collectées sur 350 000 véhicules. « Avec de la data enrichie par des algorithmes, la productivité du véhicule peut s’en trouver améliorée par un gain de productivité jusqu’à 30 % lors d’une tournée », note aussi le directeur Innovation du groupe Fraikin. 

Comprendre sa flotte pour mieux la gérer 

Par les biais de perfectionnement qu’elle avance, « la data se place au cœur de la gestion de parc automobile », formule Bertrand Lamarche, directeur Conseil au sein de Traxall France. Ainsi, « l’enjeu majeur réside dans la capacité à corréler la data avec les besoins client tandis que l’offre logicielle permet d’étudier les comportements, d’avoir une vision très précise de l’état de la flotte, d’analyser le TCO et, finalement, de créer une base de travail fiable sur l’évolution de la flotte », poursuit-il. S’équiper devient alors une urgence pour les entreprises et les éditeurs de plateformes de gestion de flotte l’ont bien saisi en misant sur le Cloud, une forte intégration du Big Data et l’analytics en temps réel, qui demandent toutefois un haut niveau d’interopérabilité. 

Pour faciliter l’intégration, il est également possible d’opter pour des outils open source ou pour la solution télématique par l’installation de boîtiers tiers ou l’utilisation des boîtiers constructeurs – obligatoire depuis le 1er janvier 2018 sur les nouveaux modèles de véhicules. Néanmoins, « la télématique ne prend en compte que les données issues des boîtiers et non l’entièreté des données nécessaires à la gestion véritable de la flotte. Elle peut cependant avoir des intérêts pour la gestion multiconducteurs dans le cadre de l’autopartage », souligne Bertrand Lamarche. 

Orienter la car policy  

Avec le débat autour des quotas d’électrification des flottes, et les nouveaux usages de mobilité des collaborateurs, « c’est en effet l’usage qui sollicite la donnée tandis que la data, c’est pouvoir décrire un phénomène et le comprendre », confirme Gilles Cymbalista, directeur Conseil data science & IA chez Umanis, entreprise initialement spécialisée dans la recherche clinique et médicale et qui œuvre désormais pour les constructeurs Stellantis, BMW ou encore Renault. Pour cet expert, « les données en provenance des flottes sont à l’aube du prédictif et principalement descriptives, éloignées du prescriptif et de l’optimisation des ressources. Or, avec la notion de véhicule autonome et les technologies qui progressent sur le partage de la data, les possibilités paraissent infinies. Il va donc falloir, pour les flottes, définir une trajectoire de transformation et sa maturité pour s’inscrire dans l’avancée. » 

Sous-exploitée, la data ? 

À cette interrogation épineuse, le directeur Innovation du groupe Fraikin réplique : « Tout dépend des objectifs du client. Le traitement de la data impose en effet d’avoir des profils spécifiques que toutes les entreprises n’ont pas. On passe alors d’un monde où l’objectif était d’utiliser l’information au bon moment à un objectif de faire parler l’information pour maximiser son usage et cela nécessite des compétences de data scientist », assure Olivier Dutrech. De son côté, Bertrand Lamarche imagine que « le point de départ de la sous-exploitation de la data réside dans l’incapacité à collecter et uniformiser les données. » Gilles Cymbalista pense, lui, que la faute doit être imputée à « la perception des gains parfois floue [puisque], tant que les données ne sont assainies, il ne semble pas y avoir de retour sur investissement. » 

Parallèlement, « les utilisateurs ont aussi du mal à se projeter dans l’usage du véhicule de demain car, par définition, l’informatique embarquée a des contraintes en termes de capacité et de rapidité de calculs, supportés par un minimum de bande passante en attendant la 5G. » Lucide, Olivier Picard reconnaît que « la seule limite c’est le temps. Compte tenu de l’immensité des données disponibles, les attentes des clients deviennent illimitées et nous n’avons pas le temps de développer tout ce qu’ils nous demandent. » Mais pas de quoi désespérer pour autant ! « Il y a d’autres domaines où la data est exploitée à plein car ces domaines ont plusieurs années d’avance et le secteur de la gestion de flotte rattrape son retard petit à petit. Maintenant la remontée de données se fait plus intelligemment, le tri dans les informations à hiérarchiser est mieux établi », révèle Franck Gavand, optimisme à l’horizon de 2 ou 3 ans. 

Sans oublier que « la data n’est pas une finalité mais un moyen et comme tout moyen il faut savoir ce que l’on va en faire. Il faut donc y aller progressivement pour faire les choses bien [car] la donnée en tant que tel c’est du plomb. Pour la transformer en or il faut la façonner », métaphorise le data manager de Fatec. Attention cependant à l’hétérogénéité des flottes, objecte Olivier Dutrech. « Plusieurs générations de véhicules se côtoient de plusieurs constructeurs et avec plusieurs modes de financement et tout cela n’a jamais été pensé pour communiquer entre eux de façon homogène et normée », alerte le directeur Innovation du groupe Fraikin, pour qui « l’enjeu est donc de trouver des plateformes globales ou une capacité de faire parler entre eux ces objets connectés pour en retirer une information la plus exhaustive possible. » 

En résumé, la data aide à : 

● Géolocaliser les véhicules en parc en temps réel. 

● Paramétrer des alertes sur des points de gestion divers

(maintenance, consommation, kilométrage, etc.). 

● Organiser l’entretien des véhicules. 

● Optimiser le cycle de vie des véhicules. 

● Analyser les types de conduite des salariés pour renforcer la sécurité (formation à l’éco-conduite par exemple). 

● Aiguiller les prises de décisions. 

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