Comment l'IA libère l'efficacité des flottes de location

Graphique illustrant les capacités de la plateforme de données d'exploitation IrisX de Trackunit. Photo : Trackunit

Comme tout propriétaire de flotte le sait sans doute de première main, la gestion d’une flotte depuis la commande initiale jusqu’à la fin de son cycle de vie nécessite une planification méticuleuse et des ressources considérables.

Il s’agit d’un processus coûteux, mais nécessaire pour garantir que des solutions transparentes sont fournies aux utilisateurs et que la productivité interne est maintenue.

Aujourd’hui, avec l’adoption croissante des logiciels et de l’intelligence artificielle (IA), les propriétaires de flottes sont en mesure de rationaliser le processus de gestion de flotte, ce qui leur permet de réduire les temps d’arrêt, de mieux planifier la maintenance et de fournir aux clients un meilleur service.

Bien qu’il n’en soit qu’à ses débuts en termes d’adoption, un certain nombre d’acteurs fournissent l’IA au secteur de la location, bien que dans une moindre mesure que dans d’autres secteurs.

Selon l’entreprise allemande de logiciels Sycor, la « nature relativement conservatrice du secteur » pourrait expliquer pourquoi les investissements n’ont pas encore été réalisés à grande échelle.

Cependant, l’entreprise est convaincue qu’il existe plusieurs domaines dans lesquels l’IA peut agir comme une « force transformatrice » pour le secteur de la location.

« L'IA peut révolutionner les opérations, améliorer le service client et stimuler la croissance », explique l'entreprise à IRN . « Son potentiel d'amélioration de l'efficacité opérationnelle est particulièrement prometteur, avec des applications dans les domaines de la prévision de la demande, de la tarification dynamique, de l'automatisation des flux de travail et de la gestion client. Cependant, lorsque ces domaines sont décomposés en cas d'utilisation spécifiques, les résultats deviennent souvent très individualisés en raison de critères et de défis technologiques variés. »

Il ajoute qu'un domaine clé pour l'industrie pourrait être la prédiction du retour des actifs loués, l'IA étant capable d'aider à estimer les quantités attendues et les emplacements de retour des actifs loués à un moment précis grâce à l'utilisation de données historiques.

Le copilote mobile PHALANX valide une image bien prise d'un équipement de location. Photo : Spartan Solutions

« Copilotes » à louer

Un facteur clé à cet égard est l’analyse de données telles que le comportement des clients, les tendances saisonnières et potentiellement le type de projet de construction concerné, explique l’entreprise.

La prochaine étape logique, ajoute-t-il, est d’optimiser le processus d’expédition pour gagner du temps et réduire les coûts de transport.

Alors que certaines entreprises commencent tout juste à maîtriser l’IA, d’autres sont dans le secteur depuis un certain temps.

Prenons l’exemple de Spartan Solutions, une entreprise technologique basée en Écosse, qui travaille avec des spécialistes de l’IA dans son université locale depuis plus de cinq ans et a déjà fourni des outils basés sur l’IA à ses clients.

Elle a précédemment créé une solution de maintenance prédictive, PROPHES, pour le secteur pétrolier et gazier offshore, qui fait désormais son chemin vers le secteur de la location.

Les trois « copilotes », qui peuvent être intégrés aux applications Spartan, aideront les entreprises à gérer la qualité des images prises des équipements et à valider si elles sont correctes, à fournir un outil de maintenance prédictive et à améliorer les communications textuelles dans ses fonctions de gestion d'atelier et de flotte.

La clé pour y parvenir, explique John Glen, directeur de l'exploitation de Spartan, est le développement de « transformateurs » d'IA disponibles gratuitement - c'est le « T » de GPT (Generative Pre-trained Transformers) - qui sont des routines d'apprentissage automatique qui peuvent être utilisées pour une grande variété de tâches, notamment pour analyser et générer du texte, créer des robots de questions-réponses, évaluer des images, et bien plus encore.

En termes de qualité d'image, le copilote aidera à contrôler la qualité des photos des équipements que le personnel de l'atelier et les chauffeurs prennent avant et après les livraisons.

« La première chose que nous avons faite a été de créer un moteur d'IA qui vérifie la qualité de la photographie au moment de la capture pour nous assurer que vous prenez la bonne photographie », explique le cofondateur Glen.

« Nous avons programmé le copilote pour qu'il dise : « Est-ce une image d'engin de chantier ? » Il peut rejeter une photo au moment de la prise et dire : « Je ne vous autorise pas à l'utiliser. »

Le système alertera les utilisateurs si une photo n'est pas de qualité suffisante, le but étant d'éviter les litiges autour des dommages.

Quant à son deuxième copilote, il aidera les entreprises à analyser les textes et les données saisis manuellement et à garantir que les supports sont professionnels et adaptés à un affichage plus large.

Cela garantit la pérennité du processus, tandis que le copilote agit comme un système de contrôle qualité pour valider les données et signaler tout ce qui ne répond pas à un certain standard. Il sera ensuite demandé au personnel s'il souhaite accepter la modification proposée.

Personnalisation des produits

Le troisième copilote est basé sur la maintenance prédictive et utilise une ancienne version de l’IA basée non pas sur des algorithmes et de l’apprentissage automatique, mais sur des règles d’experts.

« L'IA est un univers assez vaste », explique Glen. « L'apprentissage automatique en est un sous-ensemble, mais il en existe un autre appelé règles expertes. Ces règles sont essentiellement des propagations en chaîne directe : on peut enchaîner des instructions « si alors sinon » de manière à prendre l'entrée, parcourir ces différentes chaînes de portes logiques et obtenir comme résultat soit « ne rien faire », soit « faire quelque chose ». »

Il donne l'exemple d'une application de location de pompe et de dosage chimique d'une alimentation en eau : si vous connaissez les besoins du client, le dosage requis et que vous disposez d'une surveillance télématique, vous pouvez définir une chaîne de règles, puis créer des messages au personnel si certaines conditions se produisent.

« Nous avons mis en place une règle qui dit, d'accord, surveillez le flux télématique et lorsque le compteur de production de produits chimiques se situe à moins de 5 % de la quantité autorisée, créez un événement de maintenance prédictive d'urgence qui signifie essentiellement que nous devons soit envoyer un ingénieur pour éteindre ou réduire la pompe, soit contacter le client. »

Alors que certaines plateformes se concentrent sur les spécificités de la flotte, d'autres se concentrent sur l'amélioration de l'expérience et de l'efficacité. C'est le cas de STAEDEAN (anciennement To-Increase), qui a lancé son moteur de recommandation de produits (PRE) l'année dernière dans le but d'améliorer l'efficacité opérationnelle des sociétés de location d'équipements.

PRE utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour analyser les données clients et proposer des recommandations de produits personnalisées en fonction de leurs achats antérieurs. Il peut également recommander des produits complémentaires aux clients en fonction de leurs habitudes d'achat, de leurs comportements et de leurs préférences.

L’entreprise affirme que cela garantit un processus d’achat « plus intuitif et efficace » pour les clients.

Un autre domaine sur lequel STAEDEAN se concentre est l'extension des capacités de Microsoft Copilot pour sa solution de location d'équipement intégrée à Microsoft Dynamics 365 Finance & Supply Chain Management (F&SCM).

La société explique à IRN que Copilot de Microsoft, un chatbot doté de capacités de recherche, de reporting et d'exécution de tâches, joue un rôle essentiel dans sa stratégie d'IA pour les clients de location d'équipements.

STAEDEAN a intégré sa solution de gestion locative dans Microsoft Dynamics 365 F&SCM, ce qui, selon elle, donne aux utilisateurs un accès complet à toutes les puissantes fonctionnalités de l'ERP D365, y compris Microsoft Copilot, pour atteindre une plus grande efficacité et productivité.

Cela signifie que les clients locataires peuvent rester informés des dernières versions de Microsoft et accéder automatiquement aux nouvelles fonctionnalités dès leur sortie. Avec Copilot, les entreprises peuvent améliorer leur productivité, allégeant ainsi leur charge de travail et diminuant le nombre de tâches répétitives.

De plus, il offre également des analyses prédictives qui peuvent prévoir la demande, optimiser la gestion des actifs, fournir des informations exploitables et « permettre aux sociétés de location d'équipement de prendre des décisions commerciales éclairées ».

Wynne Systems développe actuellement une fonctionnalité d'IA de conversion de la voix en transactions pour sa plateforme de commerce électronique existante, RenterLink. Photo : Wynne Systems

Avantages de la transaction

Par ailleurs, l'entreprise américaine Wynne Systems développe une fonctionnalité d'IA de conversion de la voix en transactions pour sa plateforme e-commerce RenterLink. Cette fonctionnalité est la première à être intégrée à sa plateforme d'IA et sera exploitée dans plusieurs applications, notamment RenterLink, le portail client, RMUI et MobileLink.

L'entreprise affirme qu'elle offrira des avantages aux équipes de location et à leurs clients, en facilitant des transactions de location plus rapides et plus faciles en aidant le client à trouver le bon équipement pour le travail, ce qui permettra au personnel d'exploitation de trouver facilement ce qu'il recherche.

Elle a ajouté que cela peut aider à « atténuer les difficultés liées aux pénuries de main-d’œuvre et aux postes à forte rotation en rendant les logiciels faciles à apprendre et à utiliser ».

La capacité d'IA, dont le lancement est prévu à la fin du premier trimestre ou au début du deuxième trimestre 2025, sera le premier d'une longue série de développements en matière d'IA, indique la société.

Tout au long de l'année 2025, Wynne se concentrera sur le développement continu de ce secteur en enrichissant ses solutions existantes avec de véritables capacités d'IA. L'objectif du projet est de « fournir aux utilisateurs finaux de RentalMan des outils logiciels qui accélèrent, optimisent et simplifient leurs tâches quotidiennes de location ».

L'entreprise affirme que parmi les capacités futures qu'elle analyse figurent l'optimisation constante de la gestion des commandes basée sur des saisies en temps réel, le marketing de location via la présentation d'équipements aux clients en fonction de multiples facteurs, l'assistance aux utilisateurs et la reconnaissance d'images.

Fonctionnalités de l'IA générative

Une autre entreprise qui n'est pas nouvelle dans le domaine de l'IA est Trackunit, spécialiste danois de la télématique et des données sur les machines, qui ajoute l'IA générative à sa plate-forme d'exploitation Iris dans le cadre d'une mise à niveau de son offre IrisX.

Photo : Trackunit

L'entreprise révèle que la plateforme, adaptée au segment hors route de l'industrie de la construction et construite sur son offre Iris existante, permet aux clients de tirer parti de l'IA générative et des grands modèles linguistiques dans un « environnement dynamique, évolutif et ouvert » et permettra également l'interrogation vocale ou textuelle des données des machines.

Cela signifie que les utilisateurs peuvent interagir avec les machines comme s'ils étaient humains, selon le PDG Soeren Brogaard.

« C'est une première version, elle a donc encore ses limites », dit-il, « mais c'est très excitant car nous sommes l'un des tout premiers, non seulement dans le secteur de la construction mais dans le monde entier, à lancer une proposition d'IA génératrice de séries chronologiques. »

Cette technologie offre une interface où les données agissent comme un copilote ou un conseiller, comme dans ChatGPT, explique-t-il. « Vous pouvez avoir une conversation presque comme si vous étiez humain… Plus besoin d'être développeur pour écrire ces requêtes. IrisX traduira votre question en code. »

Une autre fonctionnalité d’IA du système est la capacité des clients à intégrer leurs propres outils et applications basés sur l’IA pour analyser leurs propres données.

« C'est une nouveauté profonde », déclare Brogaard. « Jusqu'à présent, Trackunit utilisait des outils d'IA pour nos applications standard, mais nous offrons désormais également à nos clients cette capacité dans une instance privée et sécurisée, afin qu'ils puissent accéder à de nouvelles informations.

« Ils peuvent même intégrer leurs propres données, ce qui leur permet de créer des applications destinées à un usage interne ou externe. »

Assistant numérique

Selon l'entreprise de technologie de location Alias2K, les nouvelles technologies et l'IA apparaissent comme « des outils puissants pour rationaliser la gestion des activités, réduire le temps et minimiser les erreurs, permettant aux sociétés de location d'optimiser leurs ressources et de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée ».

Dans le cas de son dernier lancement, The Rental Expert, la société vise à aider les entreprises à surmonter les problèmes liés à la formation du nouveau personnel en leur fournissant un assistant numérique capable de répondre avec précision aux questions sur le processus de location de l'entreprise et les spécifications de l'équipement détenu.

Dans un premier temps, le produit est formé sur les connaissances générales et toutes les informations pertinentes sur le secteur de la location et de l'équipement de construction, tandis qu'Alias2k propose également une formation spécifique adaptée aux entreprises individuelles, permettant à l'expert en location de mieux comprendre les processus internes, les documents, les meilleures pratiques, les politiques de l'entreprise et plus encore.

Il peut également être intégré aux systèmes d'une entreprise, permettant ainsi un apprentissage plus approfondi sur la structure de la flotte, les prix et la disponibilité des équipements.

Un expert en location peut répondre avec précision à vos questions sur le processus de location de l'entreprise et les spécifications de son équipement. Photo : Alias2k

L'entreprise affirme que cela crée un « opérateur numérique très efficace sur lequel les nouveaux employés d'une société de location peuvent compter pour apprendre de manière indépendante et en toute confiance tout ce qu'ils doivent savoir sur l'entreprise qu'ils viennent de rejoindre ».

L'entreprise ajoute : « Ils peuvent même relayer des questions spécifiques aux clients afin d'obtenir la meilleure réponse possible. L'IA de The Rental Expert est conçue pour fournir des réponses extrêmement précises et détaillées, à l'image d'un véritable expert du secteur des équipements de construction. »

Parallèlement, l'entreprise basée en Italie utilise également l'IA pour ajouter automatiquement de la documentation à sa plateforme Piko, conçue pour gérer les documents liés aux équipements, notamment les manuels d'utilisation, les assurances et les certificats de conformité.

La plateforme, lancée cette année, automatise entièrement le processus de lecture et de classification des documents liés aux machines et outils de construction, remplaçant ainsi le besoin de travail manuel.

Selon un nouveau rapport, l'investissement dans l'IA continue de stimuler la croissance du secteur de l'AEC

Outre l'IA, le rapport met en évidence des tendances plus larges dans l'adoption d'outils numériques au sein du secteur AEC (Photo : AdobeStock)

Bluebeam, fournisseur de solutions et de services pour les professionnels de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction (AEC), a publié les conclusions de son nouveau rapport, Building the Future : Bluebeam AEC Technology Outlook 2025, qui examine les dernières tendances en matière de technologie et de numérisation dans le secteur de la construction.

Le rapport, basé sur une enquête menée auprès de responsables AEC du monde entier, souligne l'investissement important de ces entreprises dans l'intelligence artificielle (IA). Près des trois quarts (74 %) des répondants ont indiqué utiliser actuellement l'IA dans une ou plusieurs phases de leurs projets de construction. Cependant, plus de la moitié (54 %) des utilisateurs de l'IA ont exprimé des inquiétudes quant à la réglementation de l'IA. Il est à noter que 44 % d'entre eux ont déclaré que ces inquiétudes affectaient la mise en œuvre de l'IA au sein de leur organisation.

Le rapport indique que l'IA est particulièrement présente dans les phases de conception et de planification de la construction. Près de la moitié des entreprises du secteur AEC utilisent l'IA pour la conception (48 %) et la planification (42 %). Parmi les entreprises ayant adopté l'IA, plus de la moitié (55 %) la reconnaissent comme très importante, et plus de 70 % y consacrent jusqu'à 25 % de leur budget. Cet investissement devrait croître, la grande majorité (84 %) prévoyant d'accroître ses dépenses en IA au cours des cinq prochaines années.

Outre l'IA, le rapport met en évidence des tendances plus générales en matière d'adoption d'outils numériques au sein du secteur AEC. La technologie est le plus fréquemment utilisée lors des phases de construction (77 %), de conception (77 %) et de planification (74 %) des projets de construction. La technologie la plus utilisée est la modélisation des données du bâtiment (BIM) avec 69 %, suivie de la conception assistée par ordinateur (CAO) avec 54 % et des logiciels de gestion de projet avec 53 %.

Le rapport souligne également que les entreprises d'architecture, d'ingénierie et de construction (AEC) rencontrent des obstacles importants dans l'adoption des technologies et de la numérisation. L'un des principaux obstacles est le manque de formation et de développement des compétences des employés, cité par 32 % des entreprises comme un défi majeur. Parmi les autres obstacles figurent les problèmes d'intégration (27 %) et les difficultés techniques (26 %).

Malgré ces défis, l’utilisation d’outils numériques a permis aux entreprises de construction de réaliser des économies substantielles, plus d’un tiers (35 %) des répondants déclarant des économies comprises entre 100 000 et 500 000 dollars américains grâce aux nouvelles technologies.

« À mesure que la numérisation et l'utilisation de l'IA dans le secteur AEC augmentent, le recours aux approches obsolètes basées sur le papier continuera de diminuer, contribuant ainsi à générer des économies de coûts et à améliorer les efforts de durabilité dans la construction », a déclaré Usman Shuja, directeur général de Bluebeam.

Shuja a ajouté : « L'IA révolutionne déjà le processus de construction. Il est donc essentiel que les éducateurs, les fournisseurs de technologie et les leaders du secteur de la construction travaillent ensemble pour produire de nouvelles initiatives de formation qui peuvent capitaliser sur ces innovations en aidant à combler le déficit de compétences technologiques dans le secteur de l'AEC afin que nous puissions continuer à faire avancer le secteur. »