L’intelligence artificielle a déjà trusté les outils de voyages pour améliorer la mobilité des collaborateurs. Dans la location de voitures, elle doit s’imposer davantage pour incarner un réel accélérateur dans l’optimisation de l’offre et l’anticipation de la demande.
Qu’est-ce-que l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive est une méthode largement utilisée dans les secteurs de la finance, du marketing et de la maintenance. Elle consiste à exploiter un grand nombre de données actuelles et historiques pour prédire un évènement futur. En clair, l’analyse prédictive de la demande chez un loueur va déterminer sa capacité à s’équiper en véhicules pour l’année suivante, et tout cela en croisant un grand nombre de sources de données.
Un réel intérêt pour les clients ?
L’intérêt pour le client est de se déplacer dans les meilleures conditions. Pour cela, les systèmes fournisseurs doivent croiser les données de déplacements comme les itinéraires régulièrement saisis, les prix payés lors des anciennes locations pour déterminer des seuils d’acceptabilité ou encore des émissions de carbone anticipées en croissant la distance et le type de véhicule régulièrement commandé.
Globalement, l’analyse prédictive peut rendre compte du budget annuel nécessaire pour les déplacements des collaborateurs. Elle peut aussi renseigner sur l’impact carbone de sa politique voyage et l’aider à prendre les meilleures solutions pour optimiser son empreinte.
Des données difficiles à croiser
Pour ce faire, l’analyse prédictive prend en compte un grand nombre de données notamment sur l’historique client pour fonctionner correctement. C’est une donnée de bonne qualité, elle assure sa véracité dans le fait qu’elle a déjà eu lieu. La difficulté réside dans la donnée à venir. Par exemple, comment évaluer un prix pour un voyage qui se déroulera dans dix ou onze mois ? L’analyse doit faire avec des projections d’inflation, des prévisions sur le marché… Dans ce cas, la réalité de la donnée est relative. L’IA définie doit aller chercher des informations de qualité auprès des acteurs fiables du marché pour prédire précisément un prix. L’analyse mixe alors des données en ligne (internet) avec des informations sur des serveurs internes (historique du conducteur) et externes (politique voyage du client).
Et les loueurs ?
Pour les loueurs, l’analyse prédictive permet de mieux allouer les véhicules sur les différentes stations en fonction de la demande à venir. Elle permet aussi de rendre compte du besoin de maintenance des véhicules et des futures commandes à anticiper pour le renouvellement de la flotte. Cette optimisation des process induit naturellement des gains de productivité pour le loueur.
De l’analyse prédictive à l’analyse prescriptive
En plus de rendre compte d’un évènement à venir, l’analyse prescriptive imagine des solutions pour pallier les différentes éventualités. C’est cette méthode qui sera probablement au centre des systèmes innovants de demain pour automatiser tous les irritants de la réservation dans le voyage. Demain, on doit pouvoir imaginer un commercial qui planifie un rendez-vous avec un client pour déclencher une automatisation sur la réservation de son billet de train, sa voiture de location et sa chambre d’hôtel. Le tout, dans le respect de la politique voyage de son entreprise, au prix le plus juste et avec un impact environnemental le plus léger possible.
Cette hypothèse sera réalisable à une condition sine qua non : un meilleur partage de la donnée à travers les acteurs du voyage.
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