Avec la transition vers des flottes de véhicules électriques, la gestion des parcs se transforme. Cela peut notamment impliquer l’intégration de solutions d’intelligence artificielle pour optimiser chaque aspect, de la planification des trajets à la maintenance. Si l’IA promet des gains en matière d’efficacité et de durabilité, elle soulève aussi des questions sur son impact environnemental et sur la dépendance des entreprises vis-à-vis des données. Faisons le point sur ces enjeux, en pesant le pour et le contre.
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Optimisation des trajets : IA et planification avancée
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L’IA permet d’optimiser les trajets, en intégrant des variables complexes : embouteillages, météo, recharge des véhicules électriques, etc. Cela contribue à une meilleure gestion des coûts et favorise la réduction de l’empreinte carbone. Certaines entreprises de livraison urbaine utilisent déjà des algorithmes d’IA pour calculer les trajets les plus efficaces, ce qui réduit les déplacements inutiles et les temps de charge pour les voitures électriques.
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La collecte et l’analyse de données exigent une infrastructure puissante qui, elle-même, consomme de l’énergie. Cela peut accroître l’impact carbone d’entreprises cherchant par ailleurs à réduire leur impact environnemental. De plus, la sur-dépendance aux algorithmes pourrait réduire la flexibilité en cas de situations imprévues (ex. : grèves ou incidents routiers).
Focus
Quel est l’impact de l’IA sur le bilan carbone des entreprises ?
L’IA n’échappe pas à une réalité incontournable, résume Capgemini dans une analyse : « elle a, comme toute activité humaine, sa propre empreinte carbone ». L’entreprise rappelle d’ailleurs que, concernant l’usage de l’IA générative, « une requête sur ChatGPT consomme 3 à 10 fois plus d’énergie qu’une recherche Google. »
Cette augmentation des émissions pourrait toutefois être atténuée dans le futur, notamment avec l’adoption d’une IA frugale, par exemple en « optant pour des modèles d’IA moins gourmands en ressources » ou en se tournant en priorité vers « des datacenters alimentés par des énergies bas-carbone », explique Capgemini.
En outre, l’IA pourrait être dans le même temps un levier efficace pour réduire d’autres émissions : celles produites jusqu’à présent dans de nombreuses entreprises. « Nous estimons que, d’ici 2030, les cas d’usage basés sur l’IA ont le potentiel d’aider les organisations à atteindre 11 à 45 % des objectifs d’ ‘‘intensité des émissions économiques’’ de l’Accord de Paris », indique Capgemini Research Institute dans son étude« Climat AI ».
Gestion de la charge des véhicules
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Les solutions d’IA permettent de programmer la recharge des véhicules en fonction des besoins et de la disponibilité des infrastructures. Mais, d’ores et déjà, TotalEnergies, par exemple, propose un système où les gestionnaires peuvent surveiller en temps réel le niveau de charge et planifier les recharges durant les heures creuses, réduisant ainsi les coûts énergétiques et optimisant la durée de vie des batteries.
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Cette gestion automatisée de la charge nécessite un système de collecte de données robuste et fiable, afin que les entreprises ne s’exposent pas aux risques de cybersécurité. D’où l’importance de faire appel à des acteurs sûrs.
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Je découvre l’appli My CardMaintenance prédictive : éviter les pannes et optimiser les coûts
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L’IA est particulièrement intéressante pour la maintenance prédictive, une fonction importante pour les gestionnaires de flotte. Grâce à l’analyse des données collectées, les gestionnaires peuvent ainsi prévoir et anticiper les défaillances, minimisant les interruptions et les coûts de maintenance. De cette façon, le suivi de véhicule et celui des entretiens permettent de détecter des signes précurseurs d’usure et d’intervenir avant une panne.
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L’utilisation de l’IA pour la maintenance prédictive repose sur des capteurs et des systèmes de surveillance coûteux, ce qui peut alourdir l’investissement initial. De plus, il existe un risque de fausse alerte qui peut générer des frais supplémentaires si les interventions sont multipliées inutilement.
Zoom sur l’impact environnemental de l’IA dans la gestion de flotte
L’IA, malgré ses nombreux avantages, nécessite d’importantes ressources en calcul. Les serveurs et centres de données génèrent des émissions de CO₂, même si de plus en plus de fournisseurs tentent de réduire cet impact en utilisant des énergies renouvelables.
En matière de bilan écologique, le recours à l’IA pour une gestion de flotte plus efficace peut compenser ces émissions par :
- La réduction des trajets inutiles
- Une consommation de carburant optimisée
- Une moindre fréquence des interventions de maintenance
L’IA ouvre de nouvelles perspectives pour la gestion de flotte
l'IA améliore l’efficacité et réduit les coûts et l’empreinte écologique. Cependant, pour garantir un impact positif, les gestionnaires de flotte et les directeurs des opérations devront aussi veiller aux effets à long terme de l’IA sur leurs infrastructures et à son impact environnemental, tout en explorant des solutions intégrées.
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