La stratégie d’IA de Samsara mise sur l’accompagnement proactif des conducteurs pour prévenir les collisions

L’intelligence artificielle continue d’être au cœur de l’approche de Samsara en matière de sécurité des flottes. Toutefois, ce n’est pas seulement parce que l’IA permet de détecter davantage de comportements de conduite à risque, mais aussi parce qu’elle peut aider les flottes à intervenir à partir de ces événements avant qu’ils ne se transforment en collisions.

C’est ce qu’a expliqué Arpan Podduturi, vice-président de la sécurité des produits de l’entreprise, lors d’un entretien avec notre publication sœur trucknews.com à l’occasion de la conférence Beyond, qui s’est tenue à Las Vegas à la fin du mois de juin. Le nouveau portefeuille de solutions de sécurité annoncé récemment par l’entreprise, comprenant les bilans pour conducteurs générés par l’IA, les accompagnements virtuels par IA et l’outil de priorisation du mentorat, a été conçu autour de cette approche.

Selon lui, les flottes sont aujourd’hui confrontées aux mêmes défis : les gestionnaires de la sécurité sont sollicités de toutes parts, le roulement des conducteurs demeure élevé et un nombre relativement limité de chauffeurs peut être à l’origine d’une part importante des collisions.

«Lorsque nous analysons les données… les 10% des conducteurs les plus à risque sont impliqués dans le tiers des accidents, tandis que les 25% les plus à risque contribuent à près des deux tiers des accidents», a-t-il déclaré, expliquant pourquoi l’entreprise a investi massivement dans le mentorat et l’automatisation alimentés par l’IA.

S’éloigner de l’image de «Big Brother»

Ces efforts reposent sur ce que M. Podduturi décrit comme l’un des avantages concurrentiels de Samsara : une plateforme d’opérations connectées qui traite aujourd’hui environ 20 billions de points de données accumulés au cours de la dernière décennie. Cela permet à l’entreprise d’identifier les comportements de conduite, d’évaluer les résultats des interventions de mentorat et d’améliorer continuellement ses modèles de sécurité.

Pour M. Podduturi, toutefois, l’amélioration de l’IA ne représente qu’une partie de l’équation. Il est tout aussi important de changer la perception qu’ont les conducteurs de cette technologie.

«Historiquement, le conducteur percevait Samsara comme une sorte d’outil qui lui attire des ennuis. Il détecte les choses qu’il fait mal, puis lui indique qu’il doit suivre une séance de mentorat», a-t-il expliqué. «Ce que nous essayons de faire, c’est de donner aux conducteurs accès à un agent essentiellement super intelligent qui les accompagne à chaque étape du trajet… Tout ce qu’ils doivent savoir au sujet de leur conduite est résumé dans une mise à jour de deux minutes.»

C’est pourquoi l’entreprise a lancé les bilans pour conducteurs générés par l’IA. Plutôt que de se concentrer uniquement sur ce qui s’est produit après un événement à risque, cet assistant IA embarqué et sensible au contexte est conçu pour préparer les conducteurs avant le début d’un trajet et les guider tout au long de celui-ci.

Avant le début d’un quart de travail, l’IA peut résumer les conditions météorologiques, la circulation, les renseignements sur l’itinéraire et les zones à risque élevé. Pendant que le conducteur est sur la route, elle peut continuer à transmettre des alertes vocales, réduisant ainsi le besoin de consulter le système de navigation ou d’autres applications mobiles.

«Il s’agit vraiment de garder les yeux sur la route, d’assurer la sécurité de nos conducteurs et tout simplement d’éliminer ces distractions.»

Transformer les données en pistes d’amélioration pour le mentorat

La transmission de ces alertes nécessite la collaboration de différents types d’IA.

Les fonctions de sécurité immédiates, comme les avertissements de collision et la détection de la distraction au volant, s’exécutent directement à bord du véhicule grâce à l’informatique en périphérie.

«Presque toutes nos détections s’exécutent en périphérie. Nous disposons de modèles personnalisés que nous entraînons et qui fonctionnent en temps réel. Ainsi, du point de vue de la latence, on parle de millisecondes; c’est extrêmement rapide et ça doit l’être, parce que c’est la réalité dynamique de la route.»

L’IA infonuagique remplit toutefois un rôle différent. Elle analyse les comportements de conduite au fil du temps, en regroupant les incidents individuels pour dégager des tendances plus larges qui aident les gestionnaires de la sécurité à comprendre l’efficacité du mentorat, les besoins des conducteurs et les risques émergents.

«Nous envoyons également les événements vers nos systèmes en arrière-plan, où nous effectuons des inférences à partir de ces données. C’est à ce niveau que nous réalisons les évaluations, la validation, l’étiquetage hors ligne et d’autres processus du genre», a expliqué M. Podduturi.

«À partir de là, nous avons la possibilité de relier les événements entre eux et de réellement identifier des tendances dans les comportements de conduite, ce que nous n’étions pas en mesure de faire il y a encore quelques années. C’est une nouvelle technologie… Nous pouvons repérer les événements qui contribuent au risque, les regrouper et dresser pour un coach un portrait complet, enrichi du contexte environnemental auquel il n’aurait pas eu accès autrement.»

L’ensemble croissant de données de l’entreprise a également permis de mettre en lumière des différences régionales dans les comportements des conducteurs et contribue à orienter le développement de futurs produits. Au Canada, en raison des vastes espaces et des longues distances à parcourir, la vitesse excessive est l’un des principaux comportements observés par Samsara chez ses utilisateurs, tandis qu’au Mexique, par exemple, les flottes se concentrent davantage sur l’utilisation du téléphone cellulaire, la sécurité des cargaisons et le brouillage des signaux GPS.

Fonction de priorisation du mentorat

Cette capacité à reconnaître le contexte et les tendances permet également à Samsara d’aider les flottes à déterminer où concentrer leurs efforts de mentorat, qui peuvent parfois être limités.

Plutôt que de signaler un seul freinage brusque ou un arrêt incomplet, l’outil d’IA analyse l’interaction de multiples facteurs, comme le comportement de conduite, les conditions météorologiques, l’environnement routier et le temps passé sur la route, afin d’obtenir un portrait plus complet du risque et de prioriser le mentorat en conséquence.

Lors d’une démonstration de produit destinée aux médias, Samsara a indiqué qu’une analyse interne avait montré que l’outil Coaching Priority avait identifié comme hautement prioritaires des conducteurs qui ont ensuite été impliqués dans un incident au moins cinq jours avant l’événement dans environ 80% des cas. L’entreprise souligne également que, bien que le «score de sécurité» soit un indicateur que les flottes peuvent configurer et même utiliser sous forme de compétition auprès des conducteurs, le «score de priorité du mentorat» est entièrement distinct. Celui-ci prend en compte l’ensemble des facteurs de risque, y compris ceux que les conducteurs ne peuvent pas contrôler, afin d’aider les gestionnaires à déterminer où concentrer leurs efforts de coaching.

Mais cette fonctionnalité ne remplacera pas le jugement du gestionnaire de la sécurité, a précisé M. Podduturi.

Plutôt que de recommander une action précise, Coaching Priority met en évidence les conducteurs qui pourraient nécessiter une attention particulière et laisse aux flottes la flexibilité de décider de la manière dont elles souhaitent intervenir. Selon leurs politiques internes, les organisations peuvent attribuer du coaching automatisé, de la formation autonome, des séances de coaching en groupe ou des discussions individuelles avec un gestionnaire de la sécurité.

«C’est entièrement au client de décider», a indiqué M. Podduturi. «Nous ne formulons pas réellement de recommandation précise à ce niveau, mais nous leur fournissons les outils nécessaires pour dire : “Je veux intervenir et je veux accompagner ces conducteurs.”»

Pour les grandes flottes, a-t-il ajouté, cette visibilité devient de plus en plus précieuse. Plutôt que d’essayer d’évaluer individuellement des milliers de conducteurs, les gestionnaires peuvent rapidement identifier ceux, moins nombreux, qui nécessitent une attention immédiate.

«Quels sont les 50 conducteurs auxquels je dois vraiment porter attention, et quels points communs ont-ils en matière d’ancienneté? Quelle est l’évolution de leurs scores au fil du temps?», voilà le type de questions auxquelles les gestionnaires peuvent maintenant obtenir des réponses, a indiqué M. Podduturi. «Nous voyons parfois de très bons conducteurs connaître une petite baisse temporaire de leur score, et le coach doit simplement intervenir et discuter avec cette personne : “Que se passe-t-il dans sa vie? Est-ce que je peux vous aider? Y a-t-il des choses que nous pouvons corriger?” C’est donc simplement une façon d’appuyer l’intuition par des données.»