La maintenance des véhicules de flotte n’est plus seulement une question technique. Aujourd’hui, elle constitue l’un des facteurs clés impactant les coûts, la continuité opérationnelle et la qualité de service.
En 2024, selon les estimations d’Aniasa, les sociétés de location longue durée ont dépensé 1,3 milliard d’euros pour la maintenance des flottes, réalisant environ 3 millions d’interventions sur l’année. En moyenne, chaque véhicule est entré en atelier 2,2 fois, pour un coût moyen par intervention d’environ 433 €.
Ces chiffres expliquent pourquoi la maintenance est devenue un axe majeur d’innovation.
Pourquoi l’immobilisation des véhicules est le véritable défi de la maintenance de flotte ?
Chaque jour d’immobilisation d’un véhicule a un impact direct sur la productivité, les coûts indirects et la qualité du service rendu aux conducteurs et aux clients. Sans approche de gestion structurée, les temps d’arrêt augmentent fortement.
En considérant uniquement les interventions majeures, la durée moyenne d’immobilisation peut atteindre 15 à 18 jours, et se réduire à 7,5 à 8 jours lorsque les opérations plus courtes sont incluses. Lorsque d’autres facteurs entrent en jeu tels que les réparations de carrosserie ou les procédures d’assurance les temps d’arrêt peuvent augmenter de 50 % dépassant dans certains cas 25 jours en moyenne.
Il est donc évident que la maintenance ne peut plus être gérée de manière réactive. Il est nécessaire d’adopter un modèle capable d’anticiper les problématiques, de coordonner les actions et d’intervenir avant que les incidents ne deviennent critiques.
Les données, et non les plannings : comment la maintenance évolue
Ces dernières années, la maintenance des flottes a connu une transformation profonde. Les plannings fixes et les interventions réactives laissent progressivement place à une approche data-driven, fondée sur l’analyse continue des données générées par les véhicules.
Kilométrage réel, usages effectifs, alertes d’anomalie, données de diagnostic OEM et informations issues de systèmes tiers constituent désormais la base de décisions plus rapides et plus précises.
C’est dans ce contexte que s’inscrit l’approche de Targa Telematics, avec une plateforme conçue pour collecter, normaliser et valoriser des sources de données hétérogènes.
Maintenance Excellence : un écosystème logiciel ouvert et modulaire
Maintenance Excellence n’est pas une application unique, mais un écosystème de modules logiciels indépendants, conçus pour fonctionner seuls ou combinés, et surtout pour s’intégrer de manière fluide aux solutions tierces déjà déployées au sein des flottes.
Les modules de Targa Telematics peuvent ainsi fonctionner :
- aux côtés de systèmes télématiques existants,
- avec des flux de données OEM activés à la demande,
- avec des plateformes externes dédiées au diagnostic ou à la gestion de la maintenance.
Le résultat est une vision unifiée du véhicule et de ses processus de maintenance, totalement intégrée aux systèmes existants
Les modules qui rendent la maintenance plus efficace
Au sein de Maintenance Excellence, chaque module remplit un rôle spécifique.
Les modules de collecte et de normalisation des données agrègent les informations issues des dispositifs Targa, des systèmes OEM et de solutions tierces, garantissant la cohérence et la comparabilité des données.
Les modules de suivi et d’analyse des usages permettent de dépasser une maintenance basée sur des plannings théoriques, en introduisant une logique fondée sur l’usage réel des véhicules.
Les modules de Device Management assurent la continuité et la qualité des données en surveillant l’état des dispositifs et des flux d’information, y compris lorsque les données proviennent d’écosystèmes externes.
Enfin, les modules d’analytics et de tableaux de bord transforment les données en indicateurs exploitables : temps d’immobilisation, causes récurrentes, fréquence des interventions et KPI de performance deviennent mesurables et pilotables.
Chaque module est autonome, mais la valeur générée croît de manière exponentielle lorsqu’ils sont connectés et orchestrés ensemble.
Agentic AI : l’intelligence qui orchestre les données
C’est ici qu’intervient l’Agentic AI, l’évolution la plus avancée de l’intelligence artificielle appliquée à la gestion de flotte. Il ne s’agit plus seulement d’algorithmes prédictifs, mais d’agents intelligents capables d’observer un contexte, de prendre des décisions et de déclencher des actions opérationnelles.
Dans le domaine de la maintenance, l’Agentic AI peut :
- corréler des données issues de multiples sources,
- détecter des signes précoces d’usure avant qu’ils ne se transforment en pannes,
- recommander ou activer automatiquement des fenêtres de maintenance optimales,
- initier des workflows opérationnels tels que les autorisations ou la planification des interventions.
Concrètement, l’IA ne se contente plus de décrire ce qui se passe : elle aide à décider quoi faire et quand le faire.
Moins de complexité, plus de contrôle
Intégrée aux processus opérationnels, l’Agentic AI permet également de réduire la complexité quotidienne de la gestion de la maintenance. Les alertes sont automatiquement filtrées et classées, distinguant les problèmes critiques des anomalies non bloquantes.
Les équipes humaines peuvent ainsi se concentrer sur les décisions à forte valeur ajoutée, tandis que l’IA prend en charge les tâches répétitives.
La maintenance comme avantage concurrentiel
La combinaison de modules logiciels indépendants, de l’intégration de données multi-sources et de l’Agentic AI transforme la maintenance d’un centre de coûts en véritable avantage concurrentiel : réduction des temps d’immobilisation, meilleure disponibilité des véhicules, amélioration de l’expérience des conducteurs et des gestionnaires de flotte, et capacités de planification renforcées.
Dans un marché où chaque jour d’immobilisation compte, la différence ne se fait plus uniquement à l’atelier, mais dans la capacité à piloter la maintenance grâce à la donnée et à l’intelligence artificielle.
