Congrès de l’ASMAVERMEQ: DataDis veut confier les appels de dépannage à l’IA

DataDis utilise déjà l’intelligence artificielle pour lire les factures de réparation et préparer les dossiers d’entretien dans son logiciel MIR-RT. L’entreprise s’apprête maintenant à lancer Response, un second outil qui pourrait chercher un fournisseur et coordonner un dépannage lorsqu’un camion tombe en panne sur la route.

Guillaume Laliberté, vice-président, stratégie et croissance chez DataDis, a présenté les deux outils au congrès de l’ASMAVERMEQ, à Québec. Le premier automatise une partie de la saisie des factures de travaux externes. Le second vise la gestion des appels de dépannage, du signalement par le chauffeur jusqu’à l’intervention d’un fournisseur.

Les deux pourraient éventuellement fonctionner ensemble : une fois la réparation sur route terminée, la facture du fournisseur serait lue par le premier outil pour alimenter le dossier d’entretien du véhicule.

DataDis propose de recevoir la facture par courriel et d’en faire lire le contenu par l’IA. Le système extrait notamment les pièces, la main-d’œuvre et les commentaires, puis prépare le bon de travail externe. «On veut que chaque ligne soit interprétée, bien documentée et même codée», a expliqué M. Laliberté.

Cette précision compte pour une flotte qui veut savoir ce qu’elle dépense réellement sur ses véhicules. Une seule ligne indiquant qu’une réparation a coûté 500 $ ne permet pas de distinguer le travail réalisé des pièces utilisées. Le module cherche aussi à associer les interventions aux codes employés par chaque entreprise. Une réparation de freins, par exemple, doit être classée selon la structure de données de la flotte, même si celle-ci n’utilise pas la même nomenclature que ses voisines.

Le traitement automatisé n’écarte pas la vérification humaine. Le logiciel indique son niveau de confiance dans les renseignements extraits et signale les éléments qui demandent une attention particulière. Si une information essentielle manque sur la facture, elle doit être complétée avant que le dossier soit transféré. M. Laliberté a précisé que les utilisateurs sont d’abord appelés à valider eux-mêmes les données préparées par l’IA.

DataDis prévoit appliquer prochainement un processus semblable à la réception des pièces commandées. La facture servirait alors à préparer la réception du bon de commande et à mettre l’inventaire à jour, plutôt que d’obliger un employé à retranscrire les mêmes renseignements. Lors de sa présentation, M. Laliberté situait cette mise à jour à environ trois semaines.

Du signalement à l’intervention

Le deuxième projet, baptisé Response, vise les pannes sur route. M. Laliberté a donné l’exemple d’un chauffeur immobilisé par une crevaison. Celui-ci pourrait signaler le problème au moyen de son téléphone, décrire la situation et transmettre sa position. Sa demande entrerait alors dans une plateforme où l’entreprise de transport pourrait choisir de gérer elle-même l’appel ou de laisser l’IA chercher de l’aide.

Dans ce second cas, le système examinerait les fournisseurs privilégiés de la flotte à proximité du camion. S’il n’y en a pas, il chercherait d’autres points de service dans le secteur et effectuerait les appels pour trouver une entreprise disponible. M. Laliberté a indiqué que DataDis avait déjà répertorié environ 3 000 points de service au Canada.

Une fois l’intervention acceptée, la plateforme doit permettre au fournisseur, au chauffeur et au transporteur de suivre le même dossier. L’objectif est que chacun sache qui se déplace, où en est l’intervention et ce qui a été fait. Pour les centres de service présents au congrès, M. Laliberté y voit aussi une façon de recevoir des demandes provenant de flottes dont un véhicule tombe en panne dans leur région.

Il a évoqué les appels de soir et de nuit comme un premier usage possible : l’IA pourrait chercher un fournisseur et faire avancer le dossier pendant que les employés de la flotte sont moins nombreux à répondre. Une entreprise pourrait ensuite décider d’étendre son utilisation aux autres appels, selon les résultats obtenus.

DataDis prévoyait lancer Response environ deux semaines après le congrès. Il s’agit donc d’une capacité annoncée, dont le fonctionnement devra être éprouvé dans les opérations des flottes et des fournisseurs.

Les deux modules sont conçus pour se rejoindre. Après le dépannage, la facture du fournisseur pourrait être traitée par le premier outil d’IA, qui préparerait le bon de travail externe et les données destinées à la comptabilité. Du signalement de la panne jusqu’au suivi des coûts, DataDis cherche ainsi à éviter que les mêmes renseignements soient saisis plusieurs fois.