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Greenfish: repenser la mobilité des entreprises via l’IA

Pratique
Par · 20/11/2019
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Une certaine convergence se fait jour pour agir positivement sur les problèmes de mobilité (urbaine ou péri-urbaine). Un nombre croissant d’acteurs se positionnent sur ce créneau – en mode conseils ou solutions. Le législateur ajoute quelques petites cordes à l’arc – par exemple, le “budget mobilité” qui variabilise la teneur des avantages extra-salariaux proposés aux effectifs d’une société (la voiture n’étant plus la seule à bénéficier d’attraits fiscaux).

C’est sur ce terrain que s’est tourné le bureau conseil bruxellois Greenfish, diversifiant des activités qui, jusque là, étaient surtout orientées recrutement, audits énergétiques ou encore gestion environnementale et responsabilité sociétale des entreprises.

La société a en effet initié un service d’“aide à l’élaboration et à l’implémentation de plans de mobilité” basé sur une solution d’intelligence artificielle (réseaux neuronaux), développée en interne. Le but est de conseiller, d’accompagner et de pousser les entreprises à mettre en oeuvre des plans de mobilité (plus) durable pour leurs employés.

Greenfish s’adresse essentiellement aux responsables mobilité et fleet managers des grandes entreprises (plus de 100 personnes), non seulement parce qu’elles ont un besoin plus pressant, en ce compris pour des raisons de RSE, parce qu’elles sont d’ailleurs obligées de définir une stratégie mobilité et sont plus aisément “activables”, mais aussi parce que la technique développée par la société de conseils repose davantage sur une analyse de tendances et de comportements effectuée sur les tendances statistiques qui se dégagent de gros volumes de données.

La solution d’apprentissage automatique développée n’est pas destinée à personnaliser l’analyse au niveau hyper-granulaire de chaque individu ou employé. L’analyse procède davantage au niveau de “catégories” prédéfinies : employé trentenaire, citadin ; salariée senior davantage campagnarde ; ouvrier habitant tel quartier défavorisé… Mais l’outil peut affiner la caractérisation de ces “cohortes” et de leurs comportements et contraintes en collectant des données plus spécifiques: personnes ayant des enfants en bas âge à déposer chaque jour à l’école ; individus se rendant souvent à la campagne…

La méthode Greenfish

Ayant récolté une somme de données historiques et de référence, via les contrats antérieurs décrochés auprès de ses clients et via questionnaires à remplir par les employés et responsables d’entreprise lors de missions Mobilité, Greenfish s’est constitué un stock d’informations sur lequel elle a fait turbiner des algorithmes afin de dégager des schémas et canevas significatifs – notamment économiques, comportementaux.

Charité bien ordonnée…

La société de consultance en “ingénierie durable” Greenfish emploie actuellement environ 230 personnes, dont quelque 150 en Belgique (la société est native de Bruxelles). Le reste des effectifs évolue en France et aux Pays-Bas.

Son service d’audit et d’optimisation de plan de mobilité, basé sur l’IA, elle se l’est bâti en se prenant elle-même comme cobaye.

 

“En 2018, nous affichions un profil d’émission de 400 tonnes de CO2. 97% de ces émissions venaient des voitures de société des employés. L’analyse de profil de flotte que nous avons effectuée nous a permis de prendre d’importantes initiatives en vue de réduire ce taux démission. En appliquant notre méthode, nous avons réussi à faire baisser le ratio de voitures par employé de 0,9 à 0,7.”

A noter que la société a notamment utilisé ses propres données pour alimenter la base de données de référence. Et qu’elle s’est appliquée sa méthode à elle (voir encadré ci-contre pour un petit coup d’oeil sur les résultats obtenus).

Les données collationnées sont éclectiques: cartographie des lieux de travail et des trajets quotidiens effectués par les employés, composition du “pack mobilité” proposé par l’entreprise, analyse de la composition, du coût et de l’impact environnemental de la flotte existante (voitures de société mais aussi voitures individuelles), type de véhicule utilisé, analyse des modes de transport alternatif (transports publics, mobilité douce) disponibles dans l’environnement de la société et du lieu de vie de ses employés, classement des salariés en catégories socio-professionnelles (fonction, niveau se salaire, âge, situation familiale…)…

“Nous avons développé un modèle informatique qui nous permet de cartographier, de visualiser la flotte de véhicules existante d’une entreprise, d’effectuer une corrélation du type de transport par catégorie socio-professionnelle, de procéder à cette corrélation en fonction des usages adoptés par chaque “type” d’employé”, explique Pierre Marneffe, consultantl chez Greenfish.

“Sur cette base, nous pouvons formuler des suggestions d’alternatives mobilité et ce, en fonction des critères que privilégie l’employeur. Un client peut par exemple nous demander d’élaborer un scénario d’alternatives devant respecter certaines conditions: que l’alternative proposée à la voiture ne rallonge pas de plus de x% le temps de trajet du collaborateur ou que cela ne l’oblige pas à changer de moyens de transport plus de deux ou trois fois pendant son trajet…”

Sur base des données à disposition et des critères imposés par l’entreprise cliente, Greenfish propose les différents scénarios possibles, chiffrés, “avec taux de probabilité de report modal par catégorie d’employé.” Du genre: tel “profil” ou personae est susceptible à hauteur de 75% d’abandonner sa voiture comme moyen de locomotion si on lui propose telle ou telle alternative…

Analyse et simulation automatique de reports modaux pour un plan mobilité plus pertinent…

 

Le rapport généré pour le client inclut des conseils sur les arguments ou “leviers” que l’entreprise peut utiliser pour inciter ses employés à changer de comportement et de renoncer à la voiture.

“En partant d’une évaluation des comportements, on peut conseiller à la société de jouer plutôt sur des incitants financiers, ou sur des aménagements – par exemple, un parking pour vélos au rez-de-chaussée de l’immeuble ou encore un jour de congé supplémentaire pour un employé qui n’utiliserait plus la voiture…” 

La logistique aussi…

Parmi les clients ayant déjà fait appel à la société pour des audits ou études d’adaptation du plan de mobilité, citons Audi, Elia, Kone…

Elia, par exemple, a fait appel à Greenfish pour une mission qui se déroulera en plusieurs étapes. Dans un premier temps, son intervention a consisté à déterminer le potentiel de report modal et/ou d’électrification de la flotte de véhicules de la société. “Il en est ressorti que la moitié des collaborateurs pourraient potentiellement tirer parti d’un choix d’une alternative à la voiture individuelle à moteur thermique. Soit via basculement vers un véhicule électrique, soit via basculement vers un autre mode de transport – train, navette, vélo…”

 

Pierre Marneffe (Greenfish) : “Si l’on veut réduire de 25 ou 30% les émissions de CO2 d’ici 2025, la mobilité est l’un des moyens les plus importants et majeurs auxquels s’attaquer. Pour une société de services, la mobilité intervient à hauteur de 90 ou 95% dans ses émissions de CO2.”

 

Début 2020, “une analyse plus fine sera effectuée pour caractériser ce potentiel d’électrification, préciser l’importance de l’investissement requis et l’impact sur la société. Enfin, un plan de déploiement progressif d’une nouvelle flotte sera élaboré, courant sur les trois ou quatre prochaines années”, déclare Pierre Marneffe.

En tant qu’acteur spécialisé dans la collecte des emballages vides de produits phytopharmaceutiques (secteur professionnel), la société AgriRecover, pour sa part, a commandité à Greenfish une étude d’analyse logistique des usages de sa flotte de camions. Le but, dès le courant 2020, sera de réaménager son réseau de sites et d’optimiser les coûts.

Modèle tarifaire des prestations

“Nous n’avons pas choisi un tarif qui dépendrait par exemple du nombre d’employés d’une entreprise”, explique Pierre Marneffe. “Nous proposons plutôt des tarifs forfaitaires – pour audit simple ou étude d’alternatives, en fonction du degré de finesse et de complexité de l’étude à réaliser.”

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