Intervenus en 2022 chez un des principaux acteurs du transport en commun français pour travailler sur la dette technique de leur système d’information, avec une volonté de transformer le SI pour qu’il devienne data centric à l’heure ou l’ensemble des utilisateurs de ces moyens de transports veulent pouvoir disposer d’une donnée temps réelle pour optimiser leur temps de trajet.

Les différents audits que nous avons mené nous ont amené à un constat que personne n’avait fait au sein de l’entreprise. Notre client disposait d’une quantité de données métiers intéressante et inexploitée d’une part, mais également une quantité de données astronomique sur le matériel utilisé pour gérer le service qu’il n’avait jamais eu l’idée de valoriser.

Pourtant, compte tenu des dizaines de millions de kilomètres parcourus chaque année, il pouvait devenir une pierre angulaire dans la compréhension de l’usure du matériel, du benchmark de matériels équivalents, permettant aux constructeurs de nettes avancées en complément à leur R&D.

En effet, une fois la donnée correctement entreposée et nettoyée, il devenait possible de :

– Choisir le meilleur partenaire pour la mise en place d’une nouvelle flotte de bus electrique, les écarts entre 2 constructeurs étant importants notament sur l’aspect batterie, dont le coût représente une partie significative du cout d’un bus.

– Etre capable de mener des études d’autonomies sur le parc de batteries en fonction de paramètres exogènes : Température extérieure, trajet effectué, dénivelé rencontré.

– Lister les points d’usure des différentes flottes en production, et de prévenir certaines usures prématurées de consommables ou pièces mécanique, ou electronique, permettant d’optimiser la phase de maintenance et d’en réduire les couts.

Grâce à cette mission, nous avons permis à notre client sur moins de 2 ans de générer un chiffre d’affaire complémentaire auprès des équipementiers et d’optimiser la phase de maintenance et de réduire les couts de MCO d’environ 7%

De plus, la maitrise du parc de batteries nous a permis de lancer avec ce client un projet d’ampleur international visant à optimiser les temps et sessions de recharges pour les flottes de bus electriques, permettant de réduire de façon significative le cout de chaque recharge : Plus de période de Burst, des séquences de recharges pilotées par IA afin de bénéficier pour chaque tournée d’une charge optimisée de la batterie, réduisant ainsi de 4% le besoin en nombre de bus pour l’activité côté France (Plusieurs dizaines de millions d’euros d’économies à la clé)