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Comment l’intelligence artificielle peut aider les parcs

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Exemple de reconnaissance automatique de dos d’âne. Photo Baseline

La région Nord-Est de la NAFA organisait le 29 mai un webinaire portant sur comment l’intelligence artificielle (IA) peut venir en appui au travail des gestionnaires de parc.

Animée par Guillaume Poudrier, représentant pour le Québec de cette grande région de la NAFA, la conférence virtuelle a donné la parole à François-Alexandre Tremblay, chef de l’innovation et expert en IA chez Baseline.

Cet expert a d’abord expliqué que ce que nous appelons Intelligence artificielle et qui fait tellement couler d’encre présentement n’est pas une nouveauté puisque le calcul informatisé soutient les activités humaines depuis les années 1950.

Pour démystifier les applications de l’IA pour les gestionnaires de parc, il a simplement expliqué qu’on ne doit pas y avoir recours comme à une solution miracle, mais plutôt d’identifier tout d’abord quel type de problème on veut lui soumettre. « Identifiez le problème à régler, explique M. Tremblay. Vous voulez faire durer la vie utile de vos véhicules, trouver les itinéraires les plus efficaces ou garder un œil sur le comportement de vos chauffeurs ? »

Cibler le problème à régler

Cibler le problème permet ensuite de voir quels équipements devront figurer sur les véhicules pour produire des données pertinentes dans la résolution du problème. Il peut s’agir de caméras, radar ou lidar, de GPS ou même de capteurs d’accélérations et de décélérations.

L’expert avait donné auparavant plusieurs exemples concrets illustrant l’utilité de l’intelligence artificielle dans un contexte de gestion de parc. Par exemple, si dix véhicules d’entretien doivent accéder à cent sites distincts pour effectuer le travail, les possibilités de solutions sont pour ainsi dire infinies. C’est là où l’intelligence artificielle pourra donner un sérieux coup de main au gestionnaire, en priorisant les parcours et véhicules les plus efficaces.

« L’IA nous portera aussi plus loin, ajoute M. Tremblay. Tout est dans la demande. On pourrait ainsi présenter, pour la même situation, un objectif de réduire de 10 % le kilométrage parcouru pour effectuer le service ou encore, de proposer une façon de réduire le parc de 5 % tout en livrant le travail dans les délais. » L’entreprise de M. Tremblay travaille d’ailleurs avec la firme Geothentic, dirigée par M. Poudrier pour la validation de projets de ce type.

Une machine qui apprend

Un ordinateur qui apprend offre aussi de nouvelles possibilités en matière de détection des risques sur la route. Par exemple, des capteurs pourraient saisir l’impact d’un véhicule roulant à pleine vitesse sur un dos d’âne, le noter, et aviser le chauffeur de cet obstacle lors de son prochain passage.

« Même chose pour les nids de poule, mentionne l’expert. L’IA pourrait même recommander au chauffeur une route alternative si elle considère, avec son expérience, que le parcours prévu est en trop mauvaise condition. »

Ce webinaire était particulièrement éclairant puisque plusieurs gestionnaires de parc se disent submergés par les données produites par leurs véhicules et qu’il est difficile, sans accompagnement, de cibler les informations névralgiques. On comprend que s’il est possible aujourd’hui de filtrer ces informations pour en tirer des indicateurs clés, l’intelligence artificielle pourra les appuyer par la suite dans la prise des décisions les plus efficaces, selon les paramètres qu’ils auront établis.

 

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