Prenez de meilleures décisions grâce à l’intelligence des données Geotab

L’IA et la collaboration entre les machines et les humains

L’intelligence artificielle (IA) est un sujet fascinant. Bien qu’il date d'il y a plus de 60 ans, ce domaine continue d'évoquer des réflexions sur la science-fiction et il est difficile de mettre fin à une conversation sur l'IA sans d'abord réfléchir à la façon dont elle va transformer le monde au cours des 20 prochaines années : combien d'emplois vont disparaître ? Est-ce Skynet en viendra à prendre toutes les décisions d'ici là ? 

Pour lancer cet article, nous examinerons deux perspectives différentes. Tout d’abord, nous nous concentrerons sur le présent, en explorant comment l’IA, déjà intégrée aux produits Geotab, aide les décideurs à comprendre l’importance de données de haute qualité. Ensuite, nous verrons comment utiliser des informations fiables pour transformer vos activités.

Ensuite, je tiens à parler de ce que j'ai appris du professeur Thomas Malone, auteur de Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together (Supers Esprits : quand les humains et les ordinateurs pensent ensemble). On s'interroge souvent sur la dichotomie « humains OU ordinateurs », mais ce qui importe, c’est plutôt la coopération entre les humains ET les ordinateurs. En d’autres termes, il faut cesser de se concentrer sur les emplois supprimés par les ordinateurs et commencer à penser aux possibilités de l’association entre les humains et les ordinateurs, qui offre des possibilités auparavant inimaginables.

Comment peut-on connecter les humains et les ordinateurs de façon à être collectivement plus intelligents que n'importe quelle personne, groupe ou ordinateur ayant jamais existé ?

Pour répondre à cette question, il faut comprendre la différence entre deux types d'intelligence :

• L’intelligence spécialisée : capacité d'atteindre des objectifs concrets dans un environnement spécifique. 
• L'intelligence générale : capacité de comprendre le contexte plus large, de raisonner, d'avoir des pensées abstraites, de résoudre des problèmes et d'agir efficacement dans une variété de situations.

Il est possible de consacrer de vastes ressources informatiques à l’analyse de millions de données pour générer un modèle d'apprentissage automatique qui permettra de prédire des situations futures. Un humain, seul ou en groupe, en serait incapable. Ici, on parle d'intelligence spécialisée.

Cependant, un ordinateur pourrait difficilement prendre de meilleures décisions qu'un humain autour de cette prédiction générée par le modèle d’apprentissage automatique. Dans ce cas, on parle alors d'intelligence générale. Nous en verrons quelques exemples plus tard.

L'intelligence des données à Geotab

Chez Geotab, nous comprenons l'intelligence de données comme le processus de collecte, d'analyse et d'exploitation de grandes quantités de données pour extraire des informations et recommander des actions afin de résoudre les défis des entreprises. Pour ce faire, nous travaillons avec des techniques d'IA, telles que le machine learning, pour aider nos clients à mieux comprendre les performances de leur flotte, à identifier des tendances et à prendre des décisions plus éclairées pour améliorer l’efficacité, la sécurité, la durabilité et réduire les coûts.

L'intelligence des données à Geotab s’appuie sur une plateforme robuste et sur des capacités avancées de gestion, de qualité et de confidentialité des données. Ci-dessous, nous présenterons quelques études de cas qui illustrent comment nous aidons nos clients à prendre des décisions plus éclairées.

Sécurité des conducteurs

Un gestionnaire de flotte voulait améliorer la sécurité de ses conducteurs. Avec le centre de sécurité MyGeotab, il a procédé à une analyse comparative de la sécurité.

Il a comparé les scores de ses véhicules avec ceux de flottes similaires.

Il s’est rendu compte que sa flotte et certains véhicules en particulier avaient de mauvais scores en accélération et en virages serrés. Il a également consulté l'équipe de gestion du personnel pour obtenir des renseignements supplémentaires.

Certains conducteurs ont alors été sélectionnés pour participer à une journée de formation une semaine plus tard.

Au bout de trois mois, le gestionnaire de flotte a de nouveau consulté les résultats de l’analyse comparative de sa flotte sur Centre de sécurité de MyGeotab pour, et a constaté une amélioration significative, même si des actions supplémentaires étaient encore nécessaires.

En comparant ses indicateurs de risque avec ceux de flottes similaires, on peut mieux comprendre où on se situe en termes de marge d'amélioration. Pour aller plus loin, on peut s’appuyer sur les probabilités de collision basées sur les comportements de chaque conducteur pour anticiper et éviter les accidents graves ou mortels.

Durabilité

Appliquer l’intelligence des données Geotab pour créer des plans de développement durable et passer à l’électrique est l’une des meilleures façons de voir clairement les humains et les machines travailler ensemble pour résoudre des problèmes.

Nous analysons les habitudes de conduite des flottes pour identifier les véhicules les mieux adaptés à un remplacement électrique. Nous donnons des recommandations personnalisées de marques et de modèles qui tiennent compte des performances des véhicules électriques et nous préparons un plan d’électrification de la flotte qui analyse le coût total de possession (CTP) et montre les économies qui peuvent être réalisées en passant à l’électrique.

Nous avons testé l’intelligence des données Geotab en étudiant le potentiel d’électrification des flottes à travers l’Europe et en analysant les habitudes de conduite de 46 000 véhicules à essence dans 17 pays.

Cette étude a révélé des résultats intéressants :

• Aujourd’hui, 86 % des véhicules analysés pourraient être remplacés par des VE à batterie avec une autonomie suffisante. 
• Près de 60 % des flottes pourraient faire des économies en passant à l’électrique. 
• Les flottes européennes analysées pourraient économiser 261 millions d’euros au total et plus de 156 000 tonnes de CO₂ ces sept prochaines années.

Cette analyse montre l’énorme potentiel de la transition des flottes vers l’électrique en Europe. Nous verrons cette transition se concrétiser dans les années à venir grâce aux engagements des entreprises en matière de décarbonation ainsi qu’au cadre réglementaire.

Toutes les flottes, quelle que soit leur taille, réfléchissent à la façon dont elles devraient faire face à cette transition et, comme mentionné plus tôt, il s'agit d'un exemple clair d'intelligence collective. La prise de décision de l'entreprise implique généralement un groupe diversifié de personnes : opérations, gestion de flotte, finances, cadres… et bien sûr, la contribution de l'intelligence des données Geotab, pour que l’équipe humaine puisse prendre une décision éclairée basée sur des données fiables. Une collaboration parfaite entre les machines et les hommes.

Le nouveau paradigme de l’IA générative

La montée en puissance de l’IA générative et des grands modèles de langage tels que GPT-4, qui ont introduit le concept d’utilisation du langage naturel pour interagir avec les données, ont révolutionné le paysage de l’intelligence artificielle. 

Les utilisateurs ont désormais la possibilité d'interagir avec des ensembles de données complexes comme s'ils menaient une conversation naturelle, sans avoir besoin de recourir à des langages de requête structurés.

Tout comme dans les exemples précédents où le machine learning facilite la prise de décision en recherchant des modèles dans de grands ensembles de données, nous proposons maintenant cette approche transformatrice grâce à l’IA générative, ce qui ouvre la voie vers une nouvelle ère où interagir avec les données est aussi simple que discuter avec un ami.

Notre assistant numérique analytique (en version bêta) s'appelle Project G. Cette interface de discussion innovante, alimentée par l’intelligence des données Geotab, facilite le dialogue avec la plateforme par le biais du langage naturel et donne naissance à un nouveau paradigme dans l'interaction machine-homme.

Voici quelques exemples de la façon dont on peut tirer parti de cette technologie pour obtenir instantanément des données opérationnelles :

L’intelligence des données Geotab nous permet d’analyser de grandes quantités de données pour identifier des tendances, trouver des domaines à améliorer et obtenir des recommandations en matière d’efficacité opérationnelle et de sécurité de la flotte. 

Nous sommes des leaders dans l’application des techniques d’IA pour aider les équipes de gestion à prendre de meilleures décisions pour leurs organisations.