La salle de presse

La nouvelle édition de SuiviDeFlotte intègre un module de lecture automatisée de documents, à base de machine learning. Ce nouveau workflow fiabilise les calculs de TCO. Une nouveauté stratégique qui renforce la différenciation de la plateforme de gestion SuiviDeFlotte.

Accompagner les gestionnaires de flotte, dans la digitalisation

La mise à jour des informations sur les véhicules bénéficie, dans la nouvelle édition de SuiviDeFlotte, d’un bond technologique, avec un nouveau module de lecture automatique des documents (OCR). L’extraction des données pertinentes s’opère directement sur les factures et les fichiers carburants, et vient compléter automatiquement les champs à renseigner. L’utilisateur n’a plus qu’à vérifier, corriger ou compléter. L’outil apprend à reconnaitre et traiter les documents qui se présentent tout au long du cycle de vie d’un véhicule.

Ce process fondé sur le machine learning [1], permet d’industrialiser les entrées de données dans l’outil. Le gain de temps est immédiatement tangible pour les services en charge de la gestion administrative. Conséquence : le pilotage de la flotte de véhicules par le TCO gagne en fiabilité. Le puissant calculateur de TCO de SuiviDeFlotte est ainsi rendu accessible à toutes les organisations, qu’elle que soit la taille de l’équipe administrative en charge du suivi du parc de véhicules. Avec l’assurance de disposer de données complètes et à jour, le manager peut se reposer sur des graphiques et des tableaux fiabilisés pour analyser les postes de coûts, identifier les tendances, faire des comparaisons entre les véhicules et évaluer les possibles sources d’économies et les scénarios d’évolution.

« En éliminant la tâche de lecture et saisie de la donnée, SuiviDeFlotte permet aux gestionnaires de parc de libérer du temps, de gagner en productivité, en sécurité et en confort de travail. Toute l’information utile est repérée et récupérée automatiquement, à la source, sur les documents originaux, sans risque d’erreur, malgré la diversité des formats et des types de documents présentés », explique Julien ROUSSEAU, CEO de SuiviDeFlotte. « Avec l’intégration de plus en plus exhaustive de la donnée, SuiviDeFlotte conforte la pertinence des analyses de gestion d’une flotte de véhicules, fondées sur les coûts et l’analyse du TCO. »

La nouvelle édition de SuiviDeFlotte est proposée sans supplément, dans le cadre du contrat SuiviDeFlotte. Elle sera disponible pour tous les clients à compter du 15 juin 2023, et accompagnée d’une série de didacticiels pour faciliter la prise en main.

SuiviDeFlotte veut accélérer sur son produit gestion de parc

Ce nouvel investissement technologique illustre la stratégie de conquête que SuiviDeFlotte s’est fixé sur le marché des logiciels de gestion de parc. C’est en 2016 que l’entreprise a lancé sa première version d’une plateforme allégée de gestion de parc. Elle venait compléter les fonctionnalités classiques de géolocalisation des véhicules. Se présentant à l’origine comme un simple espace d’enregistrement et de suivi des contrats véhicules (achat, LCD, LLD…), cet univers a gagné peu à peu en fonctionnalités au fil des 3 mises à jour annuelles. Il compte aujourd’hui 15 modules : calculateur de TCO, gestionnaire de contraventions, module carburant, alertes entretien, recommandation électrique, assistant TICPE, génération d’un CEE pour les transporteurs, etc

La dernière évolution intervenue en juin 2023, renforce donc encore les performances de l’outil, et son avantage concurrentiel.

« Le marché est réceptif, et nos clients séduits par nos efforts, notre plateforme de gestion de parc est utilisée par près de 70% de nos clients, en plus de leur abonnement à la géolocalisation ! », se réjouit Julien ROUSSEAU.

Pour en savoir plus : https://www.youtube.com/watch?v=5beESmw02ZA

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[1] Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est un sous ensemble de l’intelligence artificielle. Il reproduit un comportement grâce à des algorithmes. Confronté à de nombreuses situations, l’algorithme apprend quelle est la décision à adopter et créé un modèle. La machine peut automatiser les tâches en fonction des situations.

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