Fleet & data embarquée : comment passer de la contrainte à la performance ?

Miser sur l'intelligence embarquée pour piloter les flottes électriques en temps réel et ainsi proposer une approche data-driven pour optimiser les recharges à domicile. Focus sur cette approche qui permet la détection des dérives de consommation et la préservation de la durée de vie des batteries.

Entre freins opérationnels, coûts énergétiques fluctuants et inquiétudes autour des batteries, la bascule vers les véhicules électriques peine à s'imposer dans les entreprises. Pourtant, une piste se détache, celle de l'intelligence des données embarquées. Salah El-Hajji, cofondateur de la start-up CleanMob, en est convaincu : " L'exploitation fine de la data peut transformer une contrainte énergétique en levier stratégique. "

Si les entreprises investissent massivement dans la transition énergétique, beaucoup se heurtent à une réalité technique et économique difficile, celle des coûts de recharge instables, de manque de visibilité sur les consommations réelles, et des batteries vieillissantes à grande vitesse.

Des économies qui passent (d'abord) par la donnée

Le premier obstacle s'avère être le coût. Si la recharge électrique semble moins chère que le carburant, sa gestion n'est pas évidente. Volatilité des prix du kWh, recharges à domicile non maîtrisées, dérives budgétaires... " Le vrai sujet, ce n'est pas le prix de l'électricité, c'est le manque de pilotage ", tranche Salah El-Hajji.

Aujourd'hui, il n'y a plus besoin d'investir dans des bornes connectées coûteuses pour obtenir un suivi détaillé. " Les véhicules sont eux-mêmes devenus des capteurs. On sait qui recharge, quand, combien et à quel coût. " En effet, avec l'analyse de ces données, il est désormais possible d'identifier les pics de consommation, les habitudes énergivores et les mauvaises pratiques. Concrètement, les économies peuvent grimper jusqu'à 1200 € par véhicule et par an. Les données permettent également de gérer les recharges à domicile, un casse-tête fréquent pour les gestionnaires de flottes. " Grâce aux informations embarquées, on peut calculer précisément l'énergie injectée dans chaque véhicule et rembourser au plus juste. Fini les frais approximatifs ou les systèmes tiers coûteux", fait remarquer Salah El-Hajji.

La batterie, talon d'Achille ou atout stratégique ?

Comme deuxième frein on identifie la peur d'une usure accélérée des batteries. Dans l'imaginaire collectif, une batterie dégradée, c'est un véhicule à remplacer, voire une perte sèche pour l'entreprise. Mais ici encore, la data pourrait inverser la logique. " On ne prolonge pas la vie d'une batterie par hasard. C'est la régularité des cycles de charge, leur intensité, et leur timing qui comptent", vulgarise le fondateur de Cleanmob.

C'est ici que l'intelligence artificielle entre en jeu. Elle va analyser les données de recharge et les états de santé des batteries, elle va détecter les comportements à risque tels que les recharges trop rapides ou les cycles incomplets. Autant de pratiques qui, à terme, abîment les cellules et réduisent la capacité. " L'idée, c'est de corriger en douceur, avant que la panne ne survienne. " C'est une logique prédictive qui change tout. Les entreprises peuvent éviter les dégradations prématurées et allonger la durée de vie de leurs véhicules", conclut Salah El-Hajji.