Data Intelligence : comment la valorisation des données s’apprête à révolutionner le monde du transport

Trouver de la valeur dans les données ne consiste pas seulement à les analyser. Aujourd’hui, l’enjeu est d’avoir la capacité de prendre en compte n’importe quelle source de données, de les enrichir et de restituer une information à valeur ajoutée quel que soit l’usage. C’est un processus de découverte complet qui nécessite des analystes perspicaces et des experts qui sachent identifier et prioriser des cas d’usages pertinents, répondant aux enjeux de l’entreprise et offrant un vrai ROI.

En voulant exploiter les données, les entreprises souhaitent souvent accroitre la productivité de leurs équipes ou réduire les coûts de maintenance. Mais, que se passe-t-il quand un client vient vers vous avec ces objectifs et ne dispose encore d’aucune donnée ?

Garantir la disponibilité des véhicules

Denis Grandjean, Responsable de l’offre Data Intelligence, se souvient : « Notre client, une entreprise de conception et fabrication de bus pour le transport urbain et interurbain, nous a contactés avec un défi de taille : aujourd’hui, on ne vend plus de bus, mais un contrat qui doit garantir un taux de disponibilité des véhicules. S’il n’est pas respecté, on s’expose à des pénalités et on risque notre réputation. »

Bienvenue à la control room temps réel

Le premier chantier consistait donc à se brancher sur le serveur des télématiques des bus et collecter les données afin de monitorer en temps réel l’activité des véhicules. « Il a fallu travailler de concert avec le client pour comprendre ses données, voir les données utiles et les chantiers à mettre en place. Nous avons dans un premier temps développé une chaine en temps réel pour collecter les données, les mettre en qualité et les structurer afin qu’elles soient utilisables. Ensuite nous sommes passés à la phase d’enrichissement, à savoir la création d’indicateurs, d’alertes, puis enfin l’exposition des résultats via une interface utilisateurs », explique Adelin Bouchet, data scientist de l’équipe.

Ce service (la Control Room) est capable de récupérer les données télématiques, mais offre aussi des indicateurs développés sur mesure grâce à Datakkod, plateforme Big Data et data science développée par Akkodis sur la base de composants open source et hébergée dans un cloud souverain.

L’arrivée des véhicules électriques a apporté de nouveaux défis, comme la durée de vie des batteries. Celle-ci est notamment impactée par l’usage du véhicule (urbain ou interurbain) et le climat très varié. Adelin Bouchet précise : « On reçoit des données en temps réel de près de 5 000 bus roulant un peu partout en Europe, de la Norvège à l’Italie, et même en provenance de Nouvelle-Calédonie ou d’Afrique. »

Pour répondre aux besoins de reporting interne de notre client, des dashboards ont été industrialisés vers Power BI, solution de restitution « métier » choisie. À l’externe, la plateforme permet d’automatiser des rapports de flotte et de démontrer la qualité de service du fabricant ainsi que le respect des contrats de maintenance, ce qui représente un avantage concurrentiel important.

Vers la maintenance prédictive

Parmi les données captées, il y a des indicateurs sur des composants critiques à l’exploitation des bus tel que le système d’ouverture des portes. Un bus avec des portes défaillantes ne peut plus rouler, point final. Il est donc primordial de développer des modèles prédictifs sur les données historisées pour permettre au client de prévenir les pannes et planifier les entretiens des véhicules. On passe d’un modèle de maintenance réactive ou préventive à une maintenance prescriptive.

De nouveaux cas d’usage à développer

Jusqu’à présent, la Control Room collecte et traite d’énormes quantités de donnés provenant des véhicules. Une prochaine étape pourrait être toute aussi palpitante : doter les bus d’algorithmes embarqués, réduisant ainsi la quantité de données stockées et par conséquent, l’empreinte numérique du système. De même, la cheffe de projet, Hermine Montrouge, témoigne : « Nous avons proposé à une autre entreprise du même groupe de concevoir une Control Room en temps réel qui remonterait en live les alertes et anomalies des bus et permettrait de visualiser pour chaque bus, son véritable jumeau numérique. Cet outil pourrait être agrémenté de Machine Learning : le produit final ferait une belle publicité et pourrait facilement être revisité et proposé dans bien d’autres domaines. »

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