Pour traiter ce sujet plus que pertinent et d’actualité, un seul article ne suffit pas. Chez Nelson, nous faisons de l’Intelligence artificielle notre expertise. C’est pourquoi nous vous proposons un tout nouveau format ! Le focus IA & mobilité prendra la forme de plusieurs articles bi-hebdomadaires, que vous pourrez retrouver directement sur notre site internet et sur LinkedIn.

Dans les semaines à venir, découvrez tout un panel de sujets variés comme l’optimisation de tournées, la gestion du trafic ou encore la conduite autonome. Au programme : une description du cas d’usage, un panorama des acteurs leaders ou émergents, et même une plongée dans les algorithmes ! 🤖

Et pour vous donner un avant-goût, voici un premier aperçu des thématiques que nous aborderons en détail…

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L’optimisation des tournées

L’apport de l’optimisation, et désormais de l’IA, dans le domaine de la distribution et des transports ou encore de la gestion des stocks, est considérable. L'optimisation des tournées est un aspect crucial de la logistique et du transport, visant à minimiser les coûts tout en maximisant l'efficacité des livraisons. Grâce à l'IA, les entreprises peuvent désormais analyser des volumes massifs de données en temps réel, allant des conditions de trafic aux préférences des clients, pour planifier des itinéraires optimaux. Les algorithmes peuvent prendre en compte une multitude de variables, y compris les heures de pointe, les restrictions de poids et de taille des véhicules, ainsi que les temps de chargement et de déchargement. Cette approche permet non seulement de réduire les kilomètres parcourus, mais aussi d'améliorer la performance des délais de livraison grâce à une utilisation plus efficaces des itinéraires. Si les problèmes du Vehicule Routing Problem sont étudiés depuis longtemps en Recherche Opérationnelle et implémentés par les acteurs majeurs du domaine, les progrès des dernières années en Intelligence Artificielle permettent de compléter l’approche avec du Machine Learning (ML) et même du Reinforcement Learning (RL).

Gestion du trafic

Dans le domaine de la gestion du trafic, l'IA est utilisée pour prédire et anticiper les congestions routières, permettant aux autorités de prendre des mesures préventives pour minimiser les impacts sur la circulation. Les systèmes de navigation intelligents intègrent des algorithmes d'IA capables d'analyser les données en temps réel provenant de capteurs routiers, de caméras de surveillance et de véhicules connectés pour proposer des itinéraires alternatifs. De plus, les systèmes de péage en flux libre, qui reposent sur des technologies d'IA pour collecter et analyser les données de trafic, contribuent à fluidifier la circulation sur les autoroutes et les voies rapides, tout en améliorant l'expérience des conducteurs.

Conduite autonome

Bien que la conduite autonome ait suscité un grand intérêt ces dernières années, sa mise en œuvre à grande échelle en Europe reste un défi majeur en raison de préoccupations liées à la sécurité, à la réglementation et à la responsabilité. Les technologies d'IA sont au cœur du développement des véhicules autonomes, permettant la détection et l'interprétation des données provenant de capteurs lidars, les radars et les caméras pour prendre des décisions en temps réel. Si certaines entreprises comme Honda et Mercedes-Benz ont réussi à développer des fonctionnalités de conduite autonome de niveau 3, la route vers la commercialisation à grande échelle reste semée d'obstacles. Tesla, qui s'est positionnée en leader dans ce domaine, a déployé des fonctionnalités de niveau 2 dans ses véhicules, mais la transition vers des niveaux supérieurs de conduite autonome reste un défi technologique et réglementaire complexe. Apple a par exemple annoncé abandonner son projet de voiture autonome, dans lequel l'entreprise californienne avait englouti des milliards en R&D.

IA et recharge

La recharge des véhicules électriques représente un autre domaine où l'IA peut apporter des avantages significatifs. Les opérateurs de réseau utilisent des algorithmes d'IA pour optimiser la gestion des bornes de recharge, en tenant compte de la demande prévue, des tarifs de l'électricité et des contraintes de capacité du réseau. De plus, le "smart charging", permet aux utilisateurs de moduler la vitesse de recharge en fonction de leurs besoins individuels, contribuant ainsi à réduire les coûts et à maximiser l'efficacité énergétique du réseau. En outre, le concept de V2G (vehicle-to-grid) exploite l'IA pour permettre aux véhicules électriques de stocker et de restituer de l'énergie au réseau, contribuant ainsi à stabiliser la demande d'électricité et à intégrer efficacement les énergies renouvelables intermittentes dans le réseau électrique.

Analyse des métriques

Enfin, dans tous les domaines évoqués ci-dessus, l'IA permet une analyse approfondie des données et des métriques en temps réel, offrant ainsi aux entreprises des informations précieuses pour prendre des décisions éclairées. Des outils d'analyse avancés utilisant l'IA permettent de surveiller et d'optimiser en continu les performances opérationnelles, de prédire les tendances du marché et d'identifier les opportunités d'amélioration. Cette capacité à transformer les données brutes en insights exploitables est essentielle pour les entreprises souhaitant rester compétitives dans un environnement commercial en constante évolution.

Conclusion

L'Intelligence Artificielle promet une révolution dans la mobilité d'entreprise, offrant des avantages tangibles en termes d'efficacité, de durabilité et d'innovation. En optimisant les trajets, en améliorant la gestion du trafic et en explorant la conduite autonome et la recharge intelligente, l'IA ouvre de nouvelles perspectives pour les entreprises. Malgré les défis, notamment en matière de réglementation et de sécurité, l'adoption stratégique de l'IA devient un véritable avantage compétitif pour les entreprises. Pour plonger plus en détail dans chaque thème abordé ci-dessus, rendez-vous tous les 15 jours dès avril !

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