Webfleet mise sur l’intelligence artificielle pour réinventer la gestion de flotte

Webfleet, la filiale de Bridgestone spécialisée dans la gestion de flotte, lance un nouvel outil à base d’IA.

Alimenté par l’intelligence artificielle, il promet de simplifier l’accès aux données, d’accélérer l’analyse et d’aider les entreprises à mieux piloter leurs véhicules professionnels.

Depuis quelques mois, l’IA générative s’invite partout, y compris dans la mobilité professionnelle. Avec ce nouvel Assistant de Flotte, Webfleet veut transformer les données en véritables leviers d’efficacité pour les gestionnaires de flotte.

Webfleet, connu pour ses solutions connectées de gestion de véhicules, lance son Assistant de Flotte. L’outil, désormais disponible à l’échelle mondiale, s’appuie sur l’intelligence artificielle générative pour rendre l’analyse des données plus rapide et plus intuitive. Concrètement, il suffit à l’utilisateur de poser une question dans une interface de dialogue pour obtenir une réponse claire, souvent illustrée par des graphiques ou des tableaux. Fini les rapports complexes à parcourir, les informations clés sont instantanément visualisées et interprétables.

L’assistant peut ainsi présenter des indicateurs essentiels tels que le kilométrage, le temps passé au ralenti moteur allumé, les excès de vitesse, les freinages brusques ou encore la consommation de carburant et d’énergie. Autant de données précieuses pour optimiser la performance, la sécurité et la rentabilité des flottes professionnelles.

De la donnée brute à la recommandation concrète

L’un des atouts de l’outil réside dans sa capacité à ne pas seulement afficher des chiffres, mais à les expliquer. Webfleet Assistant de Flotte aide les utilisateurs à comprendre la signification des indicateurs et propose des pistes d’amélioration concrètes. L’IA peut, par exemple, suggérer des ajustements dans la conduite ou la planification des trajets pour réduire la consommation énergétique. L’assistant se positionne ainsi comme un véritable guide opérationnel capable d’accompagner les gestionnaires dans leurs décisions quotidiennes.

L’expérience utilisateur est également au cœur du dispositif. Au lieu d’une navigation technique et rigide, la plateforme fonctionne comme une conversation fluide. L’IA oriente l’utilisateur avec des questions complémentaires et des suggestions prêtes à l’emploi pour approfondir l’analyse. Les données peuvent être visualisées par conducteur ou par véhicule, ou comparées pour identifier des corrélations et tendances spécifiques.

Selon Jan-Maarten de Vries, président de la division Fleet Management Solutions chez Bridgestone, ce nouvel assistant rend les données « immédiatement exploitables, sans avoir besoin d’être un expert en data ».

Chaque membre d’une équipe, qu’il soit analyste, gestionnaire ou responsable sécurité, peut ainsi identifier rapidement les comportements à risque, les opportunités d’optimisation ou les coûts cachés. L’objectif est ainsi de simplifier la prise de décision et favoriser une gestion plus proactive des flottes, en s’appuyant sur la puissance de l’intelligence artificielle.

Côté gestion des données, Webfleet souligne en outre que le dispositif a été développé dans le respect des normes de confidentialité les plus strictes, l’Assistant de Flotte étant selon son développeur conforme au RGPD, à la norme internationale ISO/IEC 27001:2017 et au futur règlement européen sur l’intelligence artificielle (EU AI Act).

Les entreprises conservent ainsi le contrôle total de leurs données, tout en bénéficiant de mesures de sécurité renforcées pour éviter toute fuite ou exploitation non autorisée.

Un outil évolutif

Webfleet ne compte pas s’arrêter là. Le groupe prévoit d’enrichir progressivement son Assistant de Flotte avec de nouvelles fonctionnalités : des tableaux de bord encore plus intelligents, des comparaisons inter-flottes, et des analyses prédictives capables d’anticiper les tendances. L’ambition est d’aller au-delà de la simple lecture des données pour entrer dans une logique prédictive, comme détecter les anomalies avant qu’elles ne se produisent, anticiper les besoins d’entretien, ou encore optimiser les itinéraires en fonction de l’historique de conduite.