Comment PSA et Renault passent au Big Data
Sans surprise, l'une des toutes premières initiatives de Renault et PSA Peugeot Citroën en matière de Big Data concerne la voiture connectée. Un terrain sur lequel les deux constructeurs ont tous deux lancé des projets concrets. Chez Renault, un premier chantier a été initié en 2013. Le groupe a profité du lancement de ses premiers modèles de voiture électrique pour se doter d'une infrastructure visant à fédérer dans ses data centers (sur système EMC) les données collectées par les capteurs de ses véhicules en circulation.
De son côté, PSA Peugeot Citroën a fait appel plus récemment à l'expertise et aux technologies d'IBM, qui fait de l'Analytics son cheval de bataille, pour l'accompagner dans la démarche. A partir des données techniques issues des voitures, "notre objectif est en premier lieu d'optimiser la conception des véhicules en vue d'en améliorer la qualité", commente Brigitte Courtehoux, directeur de la Business Unit voitures et services connectés de PSA Peugeot Citroën.
Cap sur le "Car Analytics"
Le constructeur entend notamment combiner les données techniques remontées des véhicules avec des informations de positionnement géographique. "L'objectif étant de saisir le comportement du conducteur dans un contexte particulier. On ne conduit pas de la même manière sur une route de montagne qu'en ville", ajoute Brigitte Courtehoux. De là, l'objectif est bien d'affiner la conception du produit en cohérence avec l'analyse marketing qui pourra être réalisée sur cette base.
Mais, l'objectif de PSA Peugeot Citroën est aussi d'imaginer les nouveaux services numériques qui pourraient être bâtis à partir des données générées par les voitures, et surtout d'analyser les besoins du client dans ce domaine. "Ce sera la deuxième finalité du projet", explique Brigitte Courtehoux, avant d'évoquer plusieurs pistes de nouveau service : la création de cartes de température en se basant sur les capteurs de température des voiture, la génération d'alertes entre voitures, par exemple pour informer les automobilistes d'un accident suite à l'ouverture d'airbag (un type de service de communication entre véhicules, baptisé Car-to-X déjà développé au Japon).
Plusieurs centaines de milliers de voitures seront potentiellement concernées par le chantier de PSA Peugeot Citroën. Il ciblera tous les modèles les plus récents du groupe, à partir du moment où le client aura souscrit à l'option des services connectés. Pour l'heure, le groupe planche sur les données qu'il souhaite agréger. Sa feuille de route prévoit de réaliser les premières collectes au début du second semestre 2014.
Le Big Data pour réduire le risque d'accident
Mais il existe un domaine très particulier où les deux groupes travaillent ensemble, en faisant appel à des techniques proches du Big Data : l'accidentologie. PSA Peugeot Citroën et Renault ont en effet mis sur pied un laboratoire commun avec pour objectif de trouver des solutions pour réduire le nombre de morts sur les routes. Au-delà des analyses visant notamment à mieux comprendre les circonstances d'accidents, le Laboratoire d'Accidentologie et de Biomécanique et d'études du comportement humain (Lab) étudie le comportement du conducteur au volant, notamment vis-à-vis des interfaces homme-machine (IHM) mises à sa disposition dans l'habitacle pour interagir avec la voiture. C'est précisément là que les solutions de Big Data interviennent, notamment pour traiter les données issues d'études de cas de conducteur réel.
Etudier in situ le comportement des conducteurs vis-à-vis des systèmes d'aide à la conduite.
Le Lab a déjà mené une première étude auprès de quelques conducteurs pour étudier leur manière de réagir vis-à-vis des systèmes d'aide à la conduite (informations routières contextualisées, régulateur de vitesse...) "Ces tests ont été réalisés sur des voitures qui n'étaient pas les leurs. Nous avons ensuite exploité les données collectées par les capteurs des véhicules", explique Laurette Guyonvarch, Pilote Innovation Big Data au sein du Lab. En lien avec Octo Technology, le Lab planche désormais sur une étude réalisée en situation réelle. Elle vise à équiper les 120 voitures personnelles. "Sachant que nous privilégions les véhicules bi-conducteurs, dans l'optique de pouvoir étudier les réactions de 240 conducteurs, et ainsi optimiser la matière à analyser", explique-t-on au sein du Lab.
Optimiser les systèmes d'aide à la conduite
Mais cette fois, ce ne sont pas seulement les données issues des capteurs du véhicules qui seront exploitées par le Lab (données de vitesse CAN, de coordonnées GPS), mais aussi les informations vidéo issues de huit caméras permettant de visualiser finement le comportement du conducteur. "Une caméra capte 100 Mo de données par heure. En plus, sachant que 50 Mo par heure seront récupérés dans les systèmes CAN des véhicules, et qu'un conducteur roule en moyenne 400 heures par an, nous anticipons par conséquent d'atteindre 20 à 30 To de données de volume global sur l'ensemble de l'étude, c'est-à-dire 24 mois", estime-t-on au sein du Lab.
Le Centre européen d'études de sécurité et d'analyse des risques (Ceesar) va se charger de la récupération des disques au sein des véhicules, et du pré-traitement des données. En aval pour réaliser ses analyses, le laboratoire envisage plusieurs solutions, dont le recours à un cluster Hadoop. La finalité de cette deuxième étude : analyser ce qui peut distraire le conducteur de sa tâche principale. Comment réagit-il aux écrans connectés embarqués ? Comment utilisent-ils les différents systèmes d'aide à la conduite ? C'est d'ailleurs dans cette optique que le Lab envisage de privilégier notamment les Renault Clio 3 et 4 et Mégane. Des voitures équipées de plusieurs de ces équipements : régulateur de conduite / limiteurs de vitesse (en fonction du rapprochement de la voiture roulant devant la sienne), alerte lors d'un changement de voie, détection de panneaux de signalisation et commutation automatique des phares.
