Les acteurs automobiles ont flairé le bon filon de l'analyse de données

Qu’elles proviennent directement des voitures connectées, des garagistes lorsqu'ils enregistrent leurs diagnostics, ou d'un fichier national des plaques d’immatriculation, les grandes masses de données de l'industrie automobile constituent une mine d’or pour les professionnels du secteur.

40 millions de véhicules de particuliers circulent en France. Soit des dizaines de millions de trajets effectués chaque année et une masse considérable de données à exploiter. Le secteur automobile a flairé le filon et s’empresse de l'explorer.

Exemple avec la société AAA Data. Celle-ci gère la base de données nationale des plaques d’immatriculation françaises. Elle commercialise depuis le mois d’octobre un service prédictif afin d’anticiper à trois mois les reventes de véhicules. "Durée de possession, déménagement, habitude de consommation… En tout, une cinquantaine de de variables sont prises en compte et mises en relation avec un historique de 16 ans d'âge comprenant les observations d’achats/ventes. Le tout réalisé via notre algorithme prédictif. Nous sommes ainsi capables de déterminer la probabilité de mise en vente d’un véhicule par un particulier", annonce Julien Billon, son directeur général.

Permettre des offres de plus en plus ciblées

Une information qui a de quoi intéresser les constructeurs et les garagistes. Selon les méthodes du marketing prédictif, ils vont pouvoir cibler leurs offres. Un garage pourra par exemple envoyer une offre promotionnelle pour un contrôle technique à des clients ciblés. Un constructeur pourra de son côté personnaliser ses offres de véhicules à l'achat en fonction de l’historique de consommation du particulier.

Mais les données de circulation n’intéressent pas que les constructeurs ou les garagistes. Assureurs et banquiers ont eux aussi flairé ce filon. "Ils font partie de nos clients. Un assureur pourra déclencher une opération de fidélisation ciblée en proposant une promotion de police ciblée afin de conserver le client avec son nouveau véhicule. Les banques, elles, peuvent mettre en avant des solutions de location avec option d’achat", explique Julien Billon. "Avec le traitement massif de données, nous travaillosn davantage sur des effets de fidélisation que sur de la prospection", précise-t-il. 

Maintenance préventive et optimisation de flotte

Les données issues des plaques d’immatriculation sont loin d’être les seules utiles au monde automobile. Les données comportementales du véhicule (accélérométrie, usure et comportement du moteur, etc) sont aussi captées via les prises de diagnostic (OBD). Les véhicules connectés - encore minoritaires en France-, représentent enfin une source de données importante, tout comme les données des services GPS.

Une collectivité locale peut ainsi envisager de s’adresser aux éditeurs de services comme TomTom ou Waze pour modéliser les flux de circulation sur son réseau routier en pour en déduire une maintenance prédictive des voiries.

Quant aux données issues des véhicules connectés, elles informent à la fois sur les déplacements et les caractéristiques techniques du véhicule. La grande nouveauté consiste à disposer de ces données en temps réel. Un fournisseur de carburant pourra ainsi détecter un automobiliste qui passe régulièrement devant l'une de ses stations sans s’y arrêter et pourra lui envoyer des offres. A l’échelle d’une entreprise, les données collectées serviront à optimiser la flotte de véhicules professionnels, leur consommation d’énergie, leur maintenance.

Sécurité et économies d’énergie

Quelle est l’application ayant le plus d’avenir ? "Elle n’a pas encore été inventée", répond Guillaume Crunelle, responsable du secteur automobile chez Deloitte. "D’après nos études, les thématiques auxquelles les utilisateurs sont le plus sensibles sont la sécurité et les économies possibles", précise-t-il. La maintenance prédictive (ou préventive) a selon lui du potentiel, à condition évidemment que les masses de données disponibles grandissent et que leur analyse devienne de plus en plus fine, grâce au machine learning. 

Les constructeurs et équipementiers français n’auront d’autre choix que de s’adapter à ces évolutions. "Savoir se saisir des données automobiles est crucial pour eux. C’est la clé sur laquelle repose la persistance de leur business, estime Guillaume Crunelle. Les constructeurs doivent réussir à négocier le tournant du big data afin de développer un contact constant avec leurs clients, via le digital". Comme le montrent les recherches actuelles au sein de Valeo et de Drust et Xee, les équipementiers et start-up veulent eux aussi leur part du gâteau sur ce marché de l’exploitation des grandes masses de données automobiles.

Adeline Raynal