Table ronde Webfleet : depuis la donnée des véhicules jusqu’à la performance opérationnelle !

L’objectif global étant de montrer comment on passe des « données de véhicules » à de la performance opérationnelle concrète : coûts, qualité de service, sécurité et transition bas-carbone…

• Cela se structure en en trois temps :

1. « Pourquoi la data ? » – enjeux métier et promesses (LC, cadrage),
2. « Comment la télématique Webfleet structure la donnée ? » – volet techno et cas d’usage standards (YA).
3. « Ce que cela change vraiment sur le terrain » – retour d’expérience, freins rencontrés, bonnes pratiques. (MC)

Les grands objectifs à atteindre
avec la data de flotte :

1. Réduire les coûts d’exploitation (carburant/énergie, maintenance, TCO, arrêt moteur tournant). La flotte de véhicule est le deuxième post de coût dans une entreprise après les salaires.
2. Améliorer la qualité de service (ponctualité, respect des créneaux, réactivité).

3. Améliorer la productivité ( en moyenne une visite/intervention de plus par jour) :

• Renforcer la sécurité (accidentologie, comportements à risque).
• Piloter la transition énergétique (électrification, émissions, mix de mobilité). Gérer les bornes de recharge
• Pour chaque objectif, 2–3 KPI simples que la télématique permet de suivre :

• Coûts : L/100 km ou kWh/100 km, coût d’entretien par véhicule, taux d’utilisation.
• Qualité de service : temps passé chez le client, respect des ETA, % tournées à l’heure.
• Sécurité : nombre d’événements de conduite agressive par 100 km, accidentologie.
• Transition : part des km réalisés en VE, émissions estimées, taux de trajets « électrifiables ».
• Message clé : « Sans ces KPI définis au départ, la télématique reste un gadget. La vraie question, c’est : sur quoi voulez-vous agir dans les 6 prochains mois ? »

4. Transition : « Une fois les objectifs clairs, il faut un système qui collecte, agrège et restitue les bonnes informations. C’est là que la télématique entre en jeu. »

Télématique & agrégation
de données :

• Objectif : comment la solution transforme les données brutes en leviers d’action :

Rappel simple de ce qu’est la télématique : boîtier ou véhicule connecté, données collectées (position, vitesse, consommation, alertes mécaniques, comportements de conduite, identification des conducteurs etc.).

• Fréquence, volumétrie, principe du SaaS. Utilisation de l’IA pour cleaner la data et la rendre intelligente.

• Agrégation de données :
  • Centraliser dans une plateforme unique des données hétérogènes (types de véhicules, énergies, marques).
  • Croiser données télématiques / planning / maintenance / CRM (ex. lier kilomètres, temps de trajet et rendez-vous clients pour analyser la productivité). Création de rapport sur mesures en fonction des besoins grâce à fleet advisor, l’IA made in Webfleet.
• 2–3 cas d’usage « standards », illustrés par des écrans simples :

RETEX en 3 actes, chacun…

… Avec : contexte, chiffres/indicateurs, le avant/après, points d’attention humains/organisationnels :

Acte 1 – Démarrer : du “reporting pour le reporting” à quelques indicateurs utiles :

• Situation initiale typique (vécue ou observée) :
  • Chaque mois, des rapports télématiques sortent mais sont peu lus, ou ne débouchent pas sur des décisions.
  • Peu de coordination entre exploitation, maintenance, RH, finance.
• Ce qui a débloqué la situation :
  • Désigner un sponsor métier (exploitation ou direction des opérations).
  • Choisir 3 indicateurs priorité absolue (ex. conso carburant, temps au ralenti, incidents de conduite).
  • Mettre en place un rituel simple : revue mensuelle du parc avec ces 3 indicateurs et un plan d’actions associé

Acte 2 – Industrialiser : passer du “proof of concept” au mode de fonctionnement standard :

• Comment passer d’un pilote (un site, une région, une BU) à un déploiement global :
  • Standardiser les tableaux de bord : mêmes définitions, mêmes seuils d’alerte.
  • Intégrer les données télématiques dans les outils internes déjà utilisés (ex. reporting direction, réunions d’exploitation).
• Exemple concret :
  • Mise en place de seuils automatiques : alerte lorsqu’un véhicule dépasse X % de conso par rapport à la moyenne, ou lorsqu’un véhicule approche d’un seuil kilométrique d’entretien.
  • Utilisation d’un scoring de conduite avec reconnaissance pour les meilleurs conducteurs (et non seulement sanction des moins bons).
• Points durs humains :
  • Résistances des conducteurs (« on nous surveille »).
  • Nécessité de transparence : expliquer ce qui est mesuré, ce que l’on en fait, ce qui n’est pas utilisé (ex. pas de géolocalisation en dehors des heures de travail).
  • Travailler avec les IRP quand c’est nécessaire.

Message clé : « On réussit l’industrialisation quand la data télématique n’est plus un sujet “à côté”, mais un élément normal du pilotage opérationnel et du dialogue avec les équipes. »

Acte 3 – Aller plus loin : vers la performance globale et la transition :

• Utiliser la data pour :
  • Construire des politiques de mobilité plus fines (budgets mobilité, mix véhicules thermiques/électriques, mutualisation)
  • Prioriser les axes de transformation : quelles lignes électrifier en premier, quels véhicules remplacer, quels usages basculer sur d’autres modes.
• Exemple concret :
  • Analyse des trajets réellement effectués pour identifier les véhicules éligibles à l’électrique (distance journalière, temps de recharge possible).
  • Utilisation des données pour objectiver la performance : baisse de X % de la consommation, réduction du nombre de pannes, amélioration de la ponctualité.
• Message clé : « Une fois les fondamentaux en place, la télématique devient un levier stratégique : elle permet d’orienter les investissements et la trajectoire de décarbonation, en s’appuyant sur du réel. »

« Tout cela reste très concret uniquement si la promesse d’origine est respectée : des données qui débouchent sur des décisions, pas des rapports de plus. »