La croissance rapide des véhicules connectés a entraîné une augmentation exponentielle des données disponibles dans l’ensemble du secteur de la mobilité. Toutefois, la valeur réelle de ces informations dépend de la capacité à les transformer en décisions opérationnelles pertinentes, rapides et efficaces.
Dans ce contexte, Targa Platform, plateforme cloud industrielle, joue un rôle central en s’appuyant sur plus de 15 ans d’expertise dans la valorisation des données. En tant que plateforme dédiée aux données véhicules et à la mobilité intelligente, elle permet aux opérateurs de mobilité de collecter, structurer et analyser des données hétérogènes afin de soutenir à la fois la digitalisation des processus opérationnels et le développement de nouvelles stratégies business.
Cet article explore le fonctionnement de la plateforme, depuis la collecte des données brutes jusqu’à la génération d’insights exploitables, ainsi que les technologies qui rendent ces capacités possibles.
- Comment fonctionne Targa Platform : des données à l’action
- Les technologies au cœur de Targa Platform
Comment fonctionne Targa Platform : des données à l'action
Targa Platform suit un processus clair et structuré qui accompagne les entreprises du traitement des données à la mise en œuvre, transformant ainsi les informations en décisions opérationnelles concrètes.
Tout commence par les données, mais pas par une simple donnée isolée. Dans l’écosystème de la mobilité, les informations proviennent de multiples sources et décrivent différents aspects d’un même véhicule, de son utilisation et de son contexte d’exploitation. Prises isolément, ces données ont une valeur limitée. Ce n’est qu’une fois combinées et analysées dans la durée qu’elles permettent de véritablement comprendre les événements et de prendre des décisions efficaces.
D’où proviennent ces données ? Targa Platform recueille des informations provenant de multiples sources, qui peuvent être regroupées en deux grandes catégories : les données générées directement par les véhicules et les données qui enrichissent le contexte opérationnel en fonction du secteur d’activité.
Données des capteurs, recueillies par le biais d’appareils connectés installés dans les véhicules :
- Boîtiers de seconde monte et dispositifs d’origine, servant d’enregistreurs de données automobiles ou de données du véhicule, qui capturent les paramètres des unités de commande électroniques via les protocoles OBD et CAN-BUS.
- Des caméras embarquées intelligentes, utilisées pour détecter les incidents graves et collecter des données en vue de l’analyse du comportement au volant.
- Le smartphone fait office de capteur, servant à collecter des données sur les événements liés à la conduite automobile et à suivre l’utilisation du véhicule via des appareils mobiles, ce qui s’avère particulièrement pertinent pour les applications liées à l’assurance et au comportement au volant.
Données sectorielles par segment, utilisées pour analyser les données relatives aux véhicules dans le cadre de différents modèles opérationnels :
- LTR (location longue durée) : informations provenant des centres de livraison de véhicules, des ateliers et des réseaux de service après-vente.
- STR (location à court terme) : données relatives aux agences de location, aux centres de rotation et à la logistique des véhicules.
- Flotte : informations sur les sites de l’entreprise, les lieux de livraison, les centres opérationnels et les habitudes d’utilisation.
- Assurance : conditions météorologiques (par exemple, alertes de grêle), données contractuelles pour l’analyse des risques, habitudes d’utilisation passées et indicateurs d’utilisation anormale à des fins de prévention de la fraude.
Ces sources contribuent également à améliorer les modèles d’IA développés par Targa Telematics. Ainsi, les données issues des véhicules connectés deviennent une ressource d’informations structurée, prête à être transformée en connaissances et en mesures opérationnelles.
Comment les données deviennent-elles exploitables ? Les données acquièrent une réelle valeur lorsqu’elles dépassent le stade de la simple information et commencent à orienter les décisions et les actions. Cette transformation nécessite un processus structuré qui transforme les données brutes en informations fiables, contextualisées et exploitables.
Au sein de Targa Platform, les données sont d’abord collectées à partir de toutes les sources disponibles, puis harmonisées afin de surmonter les différences de format, de fréquence et d’origine. Elles sont ensuite agrégées pour identifier des tendances, des anomalies et des événements pertinents. À ce stade, les données sont enrichies par le contexte opérationnel, les données historiques et les contributions de tiers, ce qui permet une interprétation claire dans le cadre des processus métier. Enfin, elles sont stockées au sein d’une base de données structurée et fiable, utilisée pour l’analyse avancée, l’intelligence artificielle et l’automatisation.
Ce processus permet de passer d’une simple surveillance à une intervention proactive et ciblée.
Que peut-on faire avec les données des véhicules connectés ? Les données des véhicules connectés permettent de mettre en œuvre deux fonctionnalités principales basées sur l’IA : l’IA agentique et les insights. Celles-ci correspondent à différentes façons dont l’intelligence artificielle facilite la prise de décision, en fonction de la fréquence, du type de déclencheur et du niveau d’intervention humaine.
IA agentique : décisions fréquentes en temps réel
Les fonctionnalités d’automatisation concernent les décisions opérationnelles prises à haute fréquence, souvent des centaines, voire des milliers de fois par jour. Elles sont déclenchées par des événements spécifiques et peuvent être entièrement gérées par le système, tout en incluant systématiquement une supervision humaine (« Human in the Loop »).
Dans ce contexte, les données sont analysées en temps réel à l’aide de modèles d’IA, d’apprentissage automatique ou de règles déterministes. La plateforme télématique évalue chaque événement en se basant sur les données historiques et les modèles de comportement, déterminant automatiquement si une action doit être déclenchée.
Voici quelques exemples concrets :
- Détection des vols : surveillance continue des véhicules afin d’identifier les anomalies et de déclencher les procédures de récupération.
- Gestion de la maintenance et des temps d’arrêt : identification des besoins d’intervention, planification automatique des rendez-vous entre les chauffeurs et les ateliers, et vérification de la bonne exécution.
- Suivi de la livraison des véhicules : suivi du processus de livraison depuis le constructeur automobile jusqu’au conducteur et résolution des problèmes éventuels.
- Assistance routière : détection des pannes, évaluation des besoins d’intervention et envoi d’une équipe d’assistance.
Dans ces cas-là, l’IA Argentique permet une prise de décision à grande échelle, réduisant ainsi les délais de réponse, les erreurs humaines et la charge de travail opérationnelle.
Insights: décisions stratégiques et périodiques
Parallèlement à l’automatisation, il existe des fonctionnalités basées sur l’analyse des données, généralement déclenchées à intervalles réguliers (mensuels ou trimestriels) et liées à des décisions commerciales moins fréquentes mais à fort impact.
Dans ce cas, le système n’agit pas de manière autonome, mais fournit des analyses, met en évidence des tendances et recommande des actions via des tableaux de bord interactifs. Ces capacités relèvent de l’analyse prescriptive ou de l’intelligence métier.
En voici quelques exemples :
- Saturation du parc automobile : analyse de l’utilisation des véhicules afin d’optimiser la taille du parc automobile sur différents sites.
- Atelier sur la gestion du réseau : suivi de la couverture géographique, identification des zones en sous-capacité ou en surcapacité, et proposition de nouveaux partenariats.
- Coaching à la conduite : analyse du comportement des conducteurs afin d’identifier les habitudes sûres ou à risque et de proposer des mesures de formation ciblées.
Ainsi, l’analyse des données automobiles pour les réseaux de concessionnaires, les flottes et les assureurs dépasse le simple stade des rapports statiques pour devenir un moteur actif des opérations, automatisant les tâches répétitives tout en étayant les décisions stratégiques par des recommandations fondées sur les données.
Les technologies au cœur de Targa Platform
1. Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle est un élément central de Targa Platform et est mise en œuvre dans quatre domaines d’analyse afin de faciliter la prise de décision et les processus liés à la mobilité :
- Décrire ce qui s’est passé
L’IA reconstitue les événements et les processus, ce qui aide à comprendre ce qui s’est passé. Par exemple, lors de l’analyse d’un accident ou d’un comportement au volant. - Comprendre les causes
Le système explique pourquoi un événement s’est produit, en identifiant les causes profondes telles que le style de conduite ou des problèmes techniques. - Anticiper ce qui pourrait se passer
En analysant les tendances, l’IA prévoit les événements futurs, ce qui permet de prendre des mesures proactives telles que la prévention des vols ou la maintenance prédictive. - Recommander les meilleures mesures
L’IA facilite la prise de décision en proposant des mesures. Par exemple, elle permet de déterminer quels véhicules électrifier ou où installer des bornes de recharge en fonction de l’utilisation de la flotte.
2. IoT
Aux côtés de l’IA, l’IoT constitue la couche technologique qui permet la collecte de données à partir des véhicules et des appareils connectés. En tant que plateforme IoT automobile, Targa Platform rassemble des données hétérogènes et non structurées provenant de multiples sources, qui décrivent un même phénomène sous différents angles.
Opérant à grande échelle, la plateforme gère les données de millions de véhicules connectés et traite quotidiennement des milliards de points de données. Les données sont collectées via des appareils embarqués, notamment des enregistreurs de données de véhicule, ainsi que des flux de données provenant des équipementiers.
L’IoT inclut également des fonctionnalités de gestion des appareils telles que la surveillance de la qualité des données, le diagnostic à distance, la gestion de la connectivité et les mises à jour du micrologiciel. Celles-ci garantissent la fiabilité et la continuité des flux de données.
Alors que de nombreux fournisseurs se spécialisent soit dans la collecte de données, soit dans l’analyse, Targa Telematics combine ces deux capacités au sein d’une seule plateforme de mobilité, transformant ainsi des données complexes en valeur opérationnelle.
3. Sécurité
Toutes les données sont collectées, normalisées, analysées et protégées conformément au RGPD. Targa Platform intègre des bases de données géographiques, de maintenance, de consommation et de recharge afin de générer des informations fiables.
Les modèles d’IA sont entraînés à partir d’ensembles de données propriétaires et contextuelles à l’aide de techniques avancées, notamment l’informatique en périphérie directement sur le véhicule.
Les technologies clés comprennent :
- Algorithmes d’apprentissage profond, de forêt aléatoire et de gradient boosting
- Traitement en périphérie dans les véhicules
- Pipelines prédictifs intégrés aux tableaux de bord opérationnels
4. Fiabilité
La plateforme est conçue pour garantir une haute disponibilité et la continuité des opérations. Son infrastructure repose sur des serveurs tolérants aux pannes, capables de maintenir le fonctionnement même en cas de défaillances partielles ou d’interruptions.
En cas d’anomalies ou de données non fiables, le système peut isoler les services affectés sans nuire au fonctionnement global. Cette approche assure la stabilité, la résilience et la continuité des opérations, même dans des scénarios complexes ou critiques.
La capacité à transformer les données des véhicules connectés en actions opérationnelles est un facteur clé d’efficacité et d’innovation dans le secteur de la mobilité. En combinant l’IoT, l’intelligence artificielle, son capital de données et une infrastructure robuste, Targa Platform permet aux entreprises de gérer la complexité des données et de la traduire en décisions évolutives, automatisées et fondées sur des données factuelles.
