Le transport routier a fait ses premiers pas dans le Big Data en… 1923 !

Au début des années 1920, le groupe allemand Kienzle présentait l’horloge Aurorex, un dispositif embarqué dans les véhicules de transport chargé d’enregistrer les temps de conduite et de repos. Au vu des technologies de l’époque (ce chronotachygraphe de première génération fonctionnait avec une simple horloge et un pendule oscillant), on peut y voir une initiative d’optimisation du business par la donnée : les prémices du Big Data.

Un secteur soutenu de tous temps par les nouvelles technologies

Le transport routier  – qu’il soit de personnes ou de marchandises – a, de tous temps, dû faire face à de nombreux challenges : trafic de plus en plus congestionné, réglementations de plus en plus sévères, coûts en carburant de plus en plus élevés, sécurité routière de plus en plus difficile à assurer… Pour pouvoir analyser des données à la complexité croissante et en redistribuer les enseignements avec toujours plus de précision, les pionniers du secteur n’ont jamais cessé d’adopter de nouvelles technologies et de nouveaux outils informatiques.

L’horloge Aurorex ne fut en effet qu’un début. Parmi les révolutions qui ont bousculé le secteur du transport routier ces dernières décennies : cartes perforées et machines mécanographiques jusque dans les années 1950 ; ordinateurs centraux et plus haute puissance de calcul dans les années 1960 ; transmissions électroniques et rapports informatisés dans les années 1970 ; ordinateurs de bureau dans les années 1980 ; Internet et systèmes de navigation dans les années 1990 ; terminaux et applications mobiles dans les années 2000 ; objets connectés dans les années 2010…

Des données de plus en plus nombreuses, de plus en plus qualitatives

Aujourd’hui, un seul et même véhicule, relié en permanence au système informatique de son exploitant, peut être équipé de centaines de capteurs. Ceux-ci génèrent une quantité exponentielle de données quantitatives (temps de conduite et de repos, kilomètres parcourus, consommation énergétique, nombre de passagers montant ou descendant, etc.), mais également qualitatives (styles de conduite, localisation historique ou en temps réel, séquences vidéo montrant la route ou l’intérieur du véhicule, etc.).

A ces données collectées à bord viennent s’en ajouter d’autres. Elles peuvent être internes à l’entreprise, avec des origines diverses : services Achats, Ventes, Maintenance, Ressources Humaines, etc. ; ou externes, concernant alors principalement la performance du réseau routier : état du trafic, prévisions météorologiques, impact de grands événements sportifs ou culturels, etc. Il ne faut pas non plus oublier l’évolution constante des réglementations nationales et européennes, qui représentent d’autres données externes qui ne peuvent être négligées.

Une démarche économique, mais également écologique et humaine

Les gains financiers sont indéniables. L’analyse précise de ces données offre en effet un véritable gisement d’enseignements pour comprendre et prévoir de nombreux phénomènes complexes et améliorer ainsi les opérations. La consommation en carburant, l’usure, et donc la maintenance et le remplacement des véhicules, sont par exemple deux postes de coûts importants qui peuvent être limités grâce au Big Data.

Les bénéfices pour le secteur du transport routier ne se limitent toutefois pas à cette facette économique. Ils sont également environnementaux et humains. Collecter des données, les analyser, les rendre pertinentes et exploitables permet en effet de rouler plus intelligemment. Et rouler mieux, c’est réduire les émissions de gaz à effet de serre et donc l’empreinte carbone ; c’est aussi réduire le stress au volant, accroître la sécurité des conducteurs et des passagers, et améliorer l’expérience et le confort des voyageurs.

Bien entendu, la production des données, leur volume important, la complexité des calculs nécessitent que les entreprises du transport routier disposent de l’équipement informatique et télématique adéquat pour pouvoir profiter de ces bienfaits. Ce n’est pas encore le cas pour toutes, mais beaucoup ont déjà sauté le pas : la révolution est en marche. Que l’on surnomme parfois le Big Data « le nouvel or noir » ne peut être qu’une simple coïncidence.

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