Projets

Chez Hertz, l'IA optimise la gestion de flotte et des RH

Hertz s’appuie sur l’IA pour accroître l'efficacité de la rotation de ses véhicules, réduire les frais de maintenance et mieux répartir sa main-d'œuvre. (Photo : Hertz)

La société internationale de location de voitures s'appuie sur Palantir pour optimiser la gestion de ses opérations. Une app lui permet de récupérer des données temps réel sur son activité, l'IA proposant les optimisations possibles.

PublicitéHertz a commencé par louer une douzaine de Ford modèle T il y a plus de 100 ans. Aujourd'hui, le groupe, qui a réalisé environ 9 Md$ de chiffre d'affaires l'an dernier, est présent dans 160 pays, emploie plus de 20 000 personnes et possède une flotte de 500 000 véhicules. Pour rationaliser ses opérations, l'entreprise a déployé Hertz Connected Fleet OS, un système d'exploitation basé sur l'IA pour la gestion de flotte.

« Tout cela s'articule autour de notre objectif clients, qui est de s'assurer que nous avons la bonne voiture, au bon endroit et au bon moment », dit Tim Langley-Hawthorne, vice-président exécutif et DSI de l'entreprise, qui s'exprimait lors d'un événement organisé par l'éditeur Palantir le mois dernier, avant de quitter ses fonctions peu de temps après. Ce système « orchestre les clients, les véhicules et la main-d'oeuvre. Ce sont les trois éléments essentiels sur le terrain pour des entreprises comme les nôtres ».

Hertz s'est appuyé sur Palantir Foundry et Palantir Artificial Intelligence Platform (AIP) pour créer un ensemble d'applications alimentées par l'IA afin de l'aider à accroître l'efficacité de la rotation de ses véhicules, à réduire les dépenses de maintenance, à répartir de manière prédictive sa main-d'oeuvre entre les différents sites et à trouver la voiture la plus adaptée pour chacun de ses clients.

Une app enrichie à l'IA

À l'heure actuelle, lorsqu'un client rend un véhicule dans l'une des 11 000 agences de Hertz, l'entreprise doit suivre un processus avant de pouvoir le louer à quelqu'un d'autre, le tout grâce à une technologie relativement peu sophistiquée. Le véhicule est d'abord réceptionné, puis transféré au service d'entretien. Les agents d'entretien l'examinent et certifient que les contrôles ont bien été réalisés avant qu'il ne soit déplacé vers la phase de nettoyage. Ce n'est qu'après son nettoyage que le véhicule est prêt à être reloué. Tout retard dans ce processus peut se répercuter en cascade et compromettre la capacité de l'entreprise à mettre les voitures à disposition des clients dans les délais impartis. « Historiquement, cette opération était gérée par talkie-walkies et des répartiteurs, précise Tim Langley-Hawthorne. Elle reposait sur des personnes qui se déplaçaient dans les parcs de stationnement, dialoguant avec les opérateurs sur place. »

Aujourd'hui, Hertz dispose d'une app légère construite sur Foundry et déployée sur des appareils Android. Tous les employés impliqués dans le processus - des agents d'entretien et de nettoyage aux transporteurs et aux agents du service clientèle - peuvent enregistrer où ils en sont dans le processus et recevoir des informations sur la meilleure action à entreprendre. Grâce à ces données, l'IA peut surveiller l'activité et fournir des recommandations en temps réel pour éliminer les goulets d'étranglement.

PublicitéPar exemple, un événement météorologique à Atlanta peut retarder les vols sur l'aéroport local et bloquer la circulation, ce qui peut empêcher les clients de rendre leur voiture à temps, entraînant également des temps de nettoyage plus longs. Face à ce type de situations, l'app peut suggérer de déplacer certains employés de la réception, du comptoir principal et des portes de sortie vers les retours, parce qu'elle prévoit que cela entraînera une augmentation des retours tardifs. Elle peut également déterminer que des heures supplémentaires sont nécessaires pour faire face à certains de ces problèmes, et envoyer des demandes en ce sens sur les appareils Android des employés. Ceux-ci peuvent accepter ou rejeter la demande, leurs réponses étant automatiquement intégrées au modèle pour optimiser les opérations.

Data : se concentrer sur les sujets clefs

Comme le rappelle Tim Langley-Hawthorne, la vocation de Hertz n'est pas de mener des projets de modélisation mathématique, la DSI se concentrant sur l'appui à l'activité. Mais lorsqu'il a rejoint l'entreprise en novembre 2021, celle-ci n'avait pas vraiment d'équipe en charge de l''analyse de données. « Tous les leaders technologiques qui m'ont précédé au cours des dix dernières années ont commencé quelque chose sans jamais l'achever », explique-t-il à CIO.com.

En conséquence, l'entreprise ne disposait pas d'une architecture de données de référence. Alors que la démarche habituelle consiste à mettre de l'ordre dans l'architecture et la gouvernance des données avant de se lancer dans l'IA, le plan de Tim Langley-Hawthorne consistait à identifier les domaines dans lesquels les données pouvaient faire la différence pour l'entreprise et à développer ces domaines aussi rapidement que possible. Le DSI n'a pas davantage demandé de budget supplémentaire pour mettre en place une architecture et une gouvernance des données. Au lieu de cela, il a procédé au retrait progressif des datalakes et technologies existantes, en réalisant des économies, puis en réinvestissant dans la gouvernance des données, par exemple.

« L'astuce était de ne pas essayer de tout perfectionner, souligne-t-il. Et de se concentrer sur les domaines dans lesquels nous pensions que l'utilisation d'outils tels que Foundry apporterait le plus de valeur ajoutée. Je ne dirais pas que notre architecture de données et notre gouvernance des données sont totalement achevées à ce stade, mais nous sommes plutôt bien placés dans le domaine de la gestion de flotte. Ce n'est pas parfait, mais nous nous sommes concentrés sur les domaines qui nous semblaient les plus pertinents. »