L'IA dans la gestion de flottes - Pourquoi, comment et quoi rechercher

L'intelligence artificielle (IA) peut sembler de la science-fiction, mais elle s'est déjà infiltrée dans les objets que nous utilisons quotidiennement sans même que nous nous en rendions compte. Les assistants numériques personnels à commande vocale, les voitures et véhicules autonomes, les applications de navigation et d'autres capacités prédictives sont quelques-unes des formes d'IA dans notre vie quotidienne. Les entreprises de gestion de flottes ont commencé à utiliser l'IA en constante évolution pour prioriser les ressources, collecter et analyser les données, identifier les comportements de conduite risqués, identifier les zones de maîtrise des coûts et assurer la conformité. Les opérations de flotte sont alimentées par diverses applications pratiques de l'IA, telles que l'Internet des objets (IoT), l'analytique prédictive, les systèmes d'apprentissage automatique (ML) et les systèmes de communication et d'affichage automatisés basés sur la vision par ordinateur, etc. Les gestionnaires de flottes réalisent que l'IA n'est pas destinée à les remplacer, mais plutôt à les aider à rendre leur rôle plus productif et rationalisé. Les flottes peuvent utiliser l'IA pour prioriser la sécurité des conducteurs sans compromettre les coûts et l'efficacité. Garder le suivi des opérations de flotte et prendre des décisions opportunes est maintenant simplifié avec l'IA. Voyons maintenant comment l'IA peut aider les entreprises de flottes à gérer leurs opérations.

Sécurité améliorée du conducteur et du véhicule

En utilisant l'IA, les flottes peuvent détecter les comportements de conduite risqués, tels que l'excès de vitesse, les infractions aux panneaux, la somnolence, la fatigue du conducteur, l'inattention, etc. Cela donne aux gestionnaires de flottes un aperçu de la performance du conducteur et leur permet d'intervenir si un risque de sécurité est signalé. La conduite risquée peut être identifiée en recherchant les signes suivants :

• Bâillements
• Clignements constants
• Manquer des virages ou sorties
• Dériver hors de la voie
• Temps de réaction lents
• Utiliser un téléphone cellulaire

Sans système de surveillance, les gestionnaires ne peuvent pas déterminer si un conducteur envoyait des messages texte en conduisant ou s'endormait au volant. Mais les systèmes d'IA peuvent être entraînés à détecter les fréquences de bâillements et de clignements, les mouvements de tête et les signes de comportement risqué et les diffuser aux gestionnaires en temps réel, leur permettant ainsi de prendre des mesures correctives pour encadrer le conducteur. L'IA peut également faire des prédictions intelligentes sur la météo et les conditions routières changeantes. La technologie prédictive basée sur l'IA peut également inférer les risques à partir de données collectées d'autres véhicules. Dans un monde de risques, Driver•i est la seule caméra embarquée de flotte à analyser proactivement 100 % du temps de conduite. Avec une vidéo de qualité HD provenant de la plus haute résolution de caméra, Driver•i peut identifier visuellement les panneaux, signaux, piétons et autres objets en fournissant des informations en temps réel. Les alertes audio en temps réel dans la cabine peuvent aviser les conducteurs de prendre des mesures correctives, avertir d'accidents potentiels et prendre immédiatement des décisions sécuritaires. La caméra intérieure de Driver•i traite les données en temps réel et communique immédiatement avec le conducteur par une notification audio. Par exemple, quand un conducteur suit un autre véhicule de trop près, le conducteur sera immédiatement averti. Il n'y a pas besoin d'attendre que le gestionnaire de flotte analyse la vidéo et convoque le conducteur pour un encadrement. Selon Adam Kahn, président, équipe de flotte commerciale chez Netradyne, la plateforme IA de Netradyne peut identifier quand un conducteur a pris un téléphone cellulaire et rappeler au conducteur de le déposer en 11 secondes. En 11 secondes, notre système a reconnu une manœuvre dangereuse et invoqué des changements », a-t-il expliqué.

Temps d'arrêt de véhicule réduit

Tout comme les soins de santé préventifs peuvent sauver une personne d'un événement de santé plus grave, utiliser l'IA pour rechercher des indices dans les données de véhicule peut prévenir les pannes de véhicule. L'IA s'appuie sur les données pour obtenir des informations et faire des prédictions. Les camions actuels ont plusieurs composants électroniques et capteurs qui collectent beaucoup de données, telles que les diagnostics moteur ODB2 et les données de bus CAN, l'utilisation de carburant, les temps d'inactivité, l'emplacement, l'utilisation du véhicule, les heures de conduite, etc. L'IA peut être utilisée pour prédire la défaillance des pièces de véhicule ou du véhicule entier lui-même. Par exemple, l'IA peut être utilisée en combinaison avec un système de caméra haute technologie pour détecter les pneus usés ou les pièces de châssis manquantes beaucoup plus rapidement que l'inspection manuelle. L'Internet des objets (IoT), l'analytique de données et la maintenance prédictive peuvent prévoir les défauts potentiels avant même qu'ils ne se produisent. Cela aide à optimiser les coûts globaux de maintenance des véhicules.

Prise de décision améliorée

Les flottes peuvent utiliser l'IA pour déterminer les relations entre différents types de données pour comprendre certains résultats. Étudier la performance d'un conducteur dans le temps peut être utilisé pour arriver à un score pour le conducteur et déterminer les zones où le conducteur est enclin à exhiber un comportement risqué. Par exemple, le modèle IA pourrait déterminer que le conducteur a tendance à tourner à haute vitesse en faisant un virage à gauche. Les gestionnaires regardant ces données peuvent alors recommander une formation pour éviter les virages brusques. L'IA peut également être utilisée pour étudier l'utilisation de carburant dans les véhicules en regardant les relations parmi les données collectées et déterminer exactement si le problème réside avec le conducteur, le véhicule ou les conditions routières. Une fois la cause connue, des actions correctives peuvent être prises pour améliorer l'économie de carburant.

Prise de décision automatisée

L'IA peut être utilisée pour effectuer des tâches répétitives et automatiser la prise de décision, économisant ainsi du temps. L'encadrement virtuel est une option d'encadrement des conducteurs de manière automatisée sans nécessiter une révision active des événements de conduite risqués par le gestionnaire de flotte. En analysant les événements risqués du conducteur générés durant la semaine précédente, l'algorithme IA donne aux conducteurs un petit sous-ensemble de comportements à réviser et sur lesquels se concentrer. Cette analyse aide non seulement à améliorer la sécurité sur la route, mais elle diminue également le temps que les gestionnaires passent à réviser les vidéos de jusqu'à 50 %.

Réflexions finales

Investir dans les bonnes technologies équipera les flottes pour avoir les capacités de promouvoir la conduite sécuritaire et réduire le risque d'accidents. Les flottes peuvent utiliser l'IA et le ML pour améliorer leurs opérations de flotte, augmenter la sécurité des véhicules et conducteurs, et détecter les problèmes de véhicules qui peuvent être manqués par les conducteurs et le personnel de service. En utilisant l'IA, les gestionnaires peuvent prendre de meilleures décisions sans mettre beaucoup d'effort supplémentaire. « Nous avons trouvé que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, la qualité vidéo et la rétroaction instantanée fournie par la solution Driveri était la meilleure caméra embarquée qui répondait à nos besoins, et l'accent renforcé sur les aspects positifs du comportement de nos conducteurs était un véritable différenciateur de produit. » - Halvor Lines