Motive Vision : de nouveaux outils, dont Atlas et AI Coach, propulsent la stratégie d’automatisation de Motive

Les opérations de flotte sont de plus en plus submergées par des systèmes déconnectés les uns des autres, des volumes croissants de données opérationnelles et le travail manuel nécessaire pour coordonner les interventions liées à la sécurité, à l’entretien, à la conformité réglementaire et à la gestion des conducteurs.

Lors de la conférence utilisateurs Vision de Motive, tenue à Nashville, au Tennessee, le chef de la direction et cofondateur de l’entreprise, Shoaib Makan, a affirmé que le principal défi de l’industrie n’est plus seulement d’obtenir une meilleure visibilité sur les opérations, mais bien l’écart grandissant entre l’identification des problèmes opérationnels et la capacité d’y réagir assez rapidement pour éviter les perturbations.

«Les enjeux les plus importants, qu’il s’agisse d’un conducteur fatigué, d’un code de défaillance critique ou d’un problème majeur d’entretien, ne sont pris en charge qu’à la vitesse à laquelle un gestionnaire peut intervenir. Les performances d’une organisation sont donc limitées par les capacités d’attention humaines. L’automatisation permet de briser ce plafond», a-t-il déclaré.

C’est dans cette optique que Motive a dévoilé une série d’outils d’automatisation et de gestion des flux de travail alimentés par l’intelligence artificielle. Parmi les nouveautés figurent notamment Atlas, l’assistant IA de Motive, des fonctionnalités élargies pour AI Coach, le programme Driver Rewards, ainsi que des intégrations permettant de connecter directement les données des flottes à plusieurs plateformes d’IA générative.

«Nous l’entendons de la part d’un grand nombre d’entre vous : il y a tout simplement trop de travail manuel dans vos opérations. Mais le véritable problème n’est pas le temps que cela exige. C’est que, aujourd’hui, certaines de vos tâches les plus importantes ne sont effectuées que lorsqu’une personne prend connaissance d’un problème. Quelqu’un doit recevoir une alerte, l’interpréter, puis intervenir», a affirmé M. Makan. «Avec l’automatisation, la bonne action est effectuée au bon moment, qu’une personne soit en train de surveiller la situation ou non.»

Au cœur de la stratégie d’automatisation de l’entreprise se trouve Motive AI, a expliqué M. Makan. Cette technologie est intégrée à l’ensemble de la plateforme Motive de trois façons principales. Elle fournit d’abord des analyses permettant aux transporteurs de donner un sens aux données brutes, alimente ensuite des assistants intelligents capables d’interagir en langage naturel avec les utilisateurs, puis propulse des agents autonomes qui exécutent directement certaines tâches pour les gestionnaires de flotte.

Atlas

L’une des principales nouveautés est Atlas, l’assistant opérationnel alimenté par l’intelligence artificielle de Motive. Celui-ci est capable d’analyser les données liées à la sécurité, à la consommation de carburant, à la conformité réglementaire et à l’entretien afin de générer des recommandations, d’automatiser des tâches administratives et de coordonner diverses activités opérationnelles.

«Atlas est le nouvel assistant alimenté par l’IA de Motive, intégré à chaque composante de notre plateforme. Il comprend les données de votre flotte, vos conducteurs et vos processus opérationnels. Il conserve le contexte des échanges et, lorsque vous lui demandez d’effectuer une tâche, il ne se contente pas de vous expliquer comment faire : il la réalise», a indiqué Emily Parsons lors de la conférence d’ouverture du 27 mai. «L’an dernier, nous nous étions donné comme objectif de réduire le délai entre une question et sa réponse en lançant Motive Analytics et AI Answers», a-t-elle ajouté. «Mais vous nous avez également indiqué qu’obtenir une réponse n’était que la première étape.»

Lors d’une démonstration en direct, Atlas a généré un compte rendu matinal destiné aux gestionnaires de flotte en analysant les données liées à la sécurité, à la conformité réglementaire, à la consommation de carburant et aux opérations. L’outil a ainsi mis en évidence les problèmes actifs nécessitant l’attention immédiate du gestionnaire.

Dans un exemple présenté lors de la démonstration, le système a détecté une hausse de l’utilisation du téléphone au volant chez certains conducteurs avant même que des incidents ne surviennent. Emily Parsons, jouant le rôle d’une gestionnaire de flotte, a ensuite demandé à Atlas de générer des messages personnalisés destinés aux conducteurs concernés. L’assistant a alors analysé l’historique de chaque conducteur, le nombre d’événements enregistrés ainsi que leurs scores de sécurité avant de rédiger des messages de coaching adaptés à chacun en une dizaine de secondes. Selon Parsons, une telle tâche pouvait auparavant monopoliser une bonne partie de la matinée des gestionnaires.

«C’est exactement le genre de situation qu’un gestionnaire de flotte pourrait ne pas remarquer avant qu’un incident ne se produise», a déclaré Mme Parsons en évoquant cet exemple de distraction au volant. «Atlas l’a détectée avant même que quiconque ne s’installe à son bureau ce matin.» Elle a ajouté que des capacités d’automatisation similaires peuvent être appliquées à de nombreux autres processus, notamment la gestion des rapports de dépenses, les procédures de conformité réglementaire et les tâches de gestion de conducteurs à grande échelle.

Elle a également révélé qu’Atlas sera bientôt intégré à plusieurs plateformes externes d’IA générative, notamment ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot et Gemini grâce au protocole Model Context Protocol (MCP). Lors d’une démonstration connexe, Parsons a montré comment Claude pouvait extraire et croiser des informations provenant de documents d’assurance, de l’historique des courriels, des données de sécurité de Motive ainsi que de références sectorielles externes afin de produire automatiquement un rapport préparatoire à une négociation de tarifs d’assurance.

Un assistant embarqué destiné aux conducteurs

Mais Atlas ne se limite pas à un ordinateur portable ou à une fenêtre de clavardage; il est également présent à bord de chaque véhicule, a-t-elle expliqué en présentant Atlas comme un assistant vocal embarqué intégré directement à la caméra intelligente AI Dashcam Plus.

Mme Parsons a décrit le système comme un véritable «partenaire sur la route» mains libres, conçu pour aider les conducteurs à gérer différents types de situations sans détourner leur attention de la conduite.

Lors d’une autre démonstration, Parsons a joué le rôle d’une conductrice de camion utilisant l’assistant vocal pour s’identifier au véhicule. Cette action, comme toutes les commandes qui ont suivi, a été déclenchée par la commande vocale «Hey, Atlas».

Plus tard dans la présentation, lorsqu’on lui a demandé d’identifier le prochain arrêt pour faire le plein sur l’itinéraire, Atlas ne s’est pas contenté de repérer la station-service la plus proche, même si c’était la demande initiale. L’assistant a plutôt analysé le niveau de carburant du véhicule, les prix affichés dans les stations à proximité ainsi que les rabais disponibles par l’entremise du réseau de remises de Motive avant de recommander l’arrêt le plus avantageux sur le plan économique.

Et lorsqu’on lui a demandé quelles étaient les conditions de circulation sur l’itinéraire en cours, Atlas a analysé les données de trafic en temps réel en les comparant à l’horaire de livraison. L’assistant a estimé que le conducteur accusait un retard d’environ 15 minutes et a proposé d’aviser automatiquement le service de répartition en transmettant une heure d’arrivée prévue mise à jour.

Motive a également démontré comment Atlas pouvait intervenir de manière proactive lors d’événements liés à la sécurité et à l’entretien. Par exemple, si le système détecte des signes récurrents de fatigue chez un conducteur pendant un trajet, il peut l’inviter à s’arrêter dans un endroit sécuritaire afin de prendre une pause.

L’interprétation des codes de défaillance fonctionne de façon similaire. Lorsque le système détecte une alerte liée à un code de panne, il fournit automatiquement des explications en langage clair décrivant le problème et recommande les mesures à prendre immédiatement afin d’éviter des bris coûteux ou des immobilisations imprévues du véhicule.

Lors d’un exemple concret présenté sur scène avec un client de Motive, Atlas a automatiquement averti un conducteur qu’il venait d’entrer dans une zone à risque d’incendie de forêt et lui a rappelé de respecter les procédures de sécurité de l’entreprise en matière de feux de végétation. Ces zones à risque peuvent être mises à jour à l’aide de géorepères gérés de façon externe, ce qui permet aux flottes de s’adapter rapidement à l’évolution des conditions sur le terrain sans que les gestionnaires aient à surveiller continuellement les cartes ou à communiquer individuellement avec chaque conducteur.

Les fonctionnalités de l’assistant Atlas, les intégrations fondées sur le MCP ainsi que les capacités d’assistant vocal embarqué devraient être déployées plus tard cet été.

AI Coach et Driver Rewards misent sur la rétention et le renforcement positif

Motive a également bonifié ses outils de gestion de la main-d’œuvre en apportant des améliorations à AI Coach, Performance Hub et Driver Rewards, dans le but d’améliorer la rétention des conducteurs. L’entreprise estime en effet qu’il peut en coûter jusqu’à 13 000 $ à une flotte pour remplacer un seul conducteur.

«L’année 2026 sera celle de l’automatisation de la gestion de la main-d’œuvre», a déclaré Dinesh Coca, directeur de la gestion de produits de Motive, lors de la conférence d’ouverture. «Nous avons bouclé la boucle. L’IA identifie les risques, AI Coach intervient auprès des conducteurs, Driver Rewards renforce les bons comportements, et Performance Hub vous fournit l’intelligence nécessaire pour améliorer continuellement votre programme et vos règles de gestion.»

M. Coca a indiqué qu’AI Coach a déjà permis de réaliser plus de 250 000 séances de mentorat personnalisées, ce qui aurait fait économiser plus de 100 000 heures aux gestionnaires tout en aidant les flottes à offrir un encadrement plus rapide, plus uniforme et plus constant à l’ensemble de leurs opérations.

«Les conducteurs qui consultent activement leurs séances de coaching générées par l’IA enregistrent une amélioration de leur score de sécurité huit fois supérieure et une réduction de 50% du nombre total d’événements. Dans le cas de comportements à risque critiques, comme l’utilisation du téléphone cellulaire au volant, les incidents peuvent même être réduits à zéro», a ajouté M. Coca. Il a également cité l’exemple d’une importante flotte qui, selon lui, a constaté une diminution de plus des deux tiers de tous les comportements de conduite dangereux après la mise en œuvre d’AI Coach.

L’entreprise a également enrichi AI Coach en ajoutant de nouvelles options de personnalisation des avatars afin d’offrir aux conducteurs «un visage encore plus familier» lors des séances de mentorat. Les flottes peuvent désormais téléverser leurs propres politiques internes ainsi que des règles régionales spécifiques, permettant ainsi aux séances de mentorat de mieux refléter leurs procédures opérationnelles et exigences de conformité.

Dinesh Coca a également présenté des rappels automatisés conçus pour s’assurer que les conducteurs ne manquent pas leurs séances de mentorat. À cela s’ajoutent de nouvelles fonctions de reconnaissance positive, qui félicitent automatiquement les conducteurs lorsqu’ils accumulent de longues périodes sans aucun événement de sécurité enregistré.

«Désormais, lorsqu’un conducteur termine une semaine sans aucun événement de sécurité, AI Coach communique avec lui pour le féliciter, afin que vos meilleurs employés se sentent valorisés et non seulement surveillés», a-t-il souligné. «L’intervention est essentielle, mais pour véritablement changer les comportements, il faut aussi motiver les employés et souligner ce qui est bien fait. Driver Rewards automatise cette motivation et cette reconnaissance.»

La plateforme permet aux flottes de créer des défis axés sur des comportements opérationnels précis, comme la conduite écoénergétique, la réduction du temps de marche au ralenti ou la diminution des épisodes de freinage brusque. Le système assure ensuite un suivi automatique des performances et identifie les meilleurs participants en temps réel.

Les conducteurs peuvent également convertir les récompenses accumulées en argent comptant, lequel est déposé directement sur leur carte Motive grâce à l’intégration de la plateforme avec l’écosystème de paiement de l’entreprise.

Bien qu’une grande partie de la conférence Vision 26 ait porté sur l’automatisation et les systèmes d’intervention alimentés par l’intelligence artificielle, les dirigeants de Motive ont souligné que ces outils reposent largement sur l’infrastructure de visibilité présentée plus tôt durant l’événement, notamment les systèmes AI Dashcam Plus et AI Omnicam Plus. Selon eux, les capacités d’automatisation et de prise de décision de l’IA dépendent avant tout de la qualité et de la quantité des données recueillies sur le terrain par ces dispositifs de surveillance et de collecte d’information.