IA et logiciel de GMAO : de la demande terrain à l’intervention atelier

IA et suivi de maintenance TRM/TRV : de la demande terrain à l’intervention sans friction

En TRM (transport routier de marchandises) comme en TRV (transport routier de voyageurs), la maintenance n’est pas “un sujet atelier” : c’est un sujet disponibilité, sécurité, qualité de service… et, très vite, un sujet coûts. Dans la vraie vie, tout commence par une demande terrain : un voyant, une vibration, un freinage moins franc, une porte passagers capricieuse, une clim qui lâche… Et c’est précisément là que beaucoup d’organisations perdent du temps : l’information remonte incomplète, floue, parfois trop tard.

Résultat : l’atelier subit des allers-retours, la planification se fait “au feeling”, et l’intervention arrive trop tard ou dans de mauvaises conditions.

L’enjeu n’est donc pas de “remplacer la maintenance avec une IA”, mais de mieux qualifier la demande pour que l’atelier puisse prioriser et agir plus vite, parfois même dépanner à distance sans imposer un passage garage inutile.

Pourquoi le suivi de maintenance est sensible en TRM / TRV

TRM et TRV ont un point commun simple : le véhicule est un outil de production. S’il est immobilisé, ce n’est pas “juste une panne” :

• en TRM, c’est une tournée perturbée, des engagements clients menacés, parfois des pénalités ;
• en TRV, c’est un service dégradé, un véhicule de réserve à sortir, des voyageurs impactés.

Dans les deux cas, une demande mal formulée déclenche le même engrenage : appels de clarification, informations manquantes, urgence difficile à apprécier, et au final une intervention retardée ou mal ciblée.

L’apport concret de l’IA : des demandes vraiment qualifiées, utiles à l’atelier…

L’intérêt majeur d’un logiciel métier augmenté avec de l’IA (notamment via le vocal), c’est de transformer un signal brut en ticket exploitable, avec un minimum de friction.

Accessibilité : moins d’écriture, moins de saisie, plus d’adoption

Un point souvent sous-estimé : tout le monde n’est pas à l’aise avec l’écrit. Certains conducteurs :

• écrivent peu, ou “pas proprement” (ce n’est pas un jugement, c’est une réalité terrain) ;
• n’aiment pas la saisie sur smartphone (petit écran, temps, fatigue, contraintes opérationnelles) ;
• font donc des demandes trop courtes… ou reportent “à plus tard”… ou ne font finalement pas

Le vocal change la donne : je décris avec mes mots, l’outil structure. On ne dépend plus de la capacité à rédiger un message clair en quelques lignes sur un téléphone.

Qualification : rendre la demande exploitable dès la première lecture

Ce que l’atelier attend, ce n’est pas un roman : c’est une demande qui permet de décider vite. Une bonne qualification, c’est par exemple :

• symptôme (quoi ?),
• conditions d’apparition (quand ? à chaud/à froid, en charge/à vide, à quelle vitesse, en freinage/en virage…),
• localisation (où ? côté, zone, essieu…),
• urgence perçue / impact (sécurité, immobilisation, dégradation progressive).

Et quand il manque des éléments, l’outil peut en plus guider avec 2–3 questions simples, au bon moment (sans transformer le chauffeur en technicien ni en secrétaire). Un peu comme un ‘chat bot’ auquel nous sommes régulièrement confrontés dans notre quotidien pour des SAV qui orientent les demandes.

Priorisation & dépannage à distance : la vraie baisse de charge mentale est côté atelier

Oui, le chauffeur gagne en confort (moins d’écriture, moins de stress à “trouver les bons mots”). Mais la baisse de charge mentale la plus structurante est aussi côté atelier :

• moins de demandes “bruit bizarre / ça tremble” impossibles à trier ;
• moins d’appels et de ping-pong ;
• plus de demandes qualifiées qui permettent de prioriser correctement ;
• et surtout : la possibilité de résoudre des mini-problèmes à distance (consignes, vérifs simples, redémarrage contrôlé, contrôle visuel au dépôt, etc.) au lieu d’imposer un passage atelier “pour voir”.

En clair : on évite des passages garage inutiles, on garde les créneaux atelier pour les vrais sujets, et on réduit l’effet “atelier saturé, tout est urgent”.

Un workflow maintenance plus robuste (sans complexifier)

L’IA vaut surtout si elle s’insère dans un flux simple :

1. Signalement (vocal + éventuellement photo/vidéo)
2. Synthèse et structuration (ticket lisible)
3. Création ticket (GMAO / outil flotte)
4. Planification (priorité, affectation, regroupement)
5. Intervention (compte rendu + clôture)
6. Historique (récurrences, coûts, disponibilité, TCO)

Le bénéfice : moins d’impro, plus de pilotage.

Et demain : multilingue (vraie valeur pour le TRM européen et le TRV)

À terme, un levier très concret est la communication multilingue :

• un chauffeur parle dans sa langue (ou celle qu’il maîtrise le mieux),
• l’atelier reçoit une synthèse dans la langue de travail de l’atelier.

C’est particulièrement utile dans le transport avec des effectifs européens multi-pays, et parfois des ateliers de maintenance “internationaux”. C’est aussi un secteur où l’on recrute aussi des conducteurs venant d’autres pays, parce qu’il y a une pénurie de chauffeurs français (et pas “juste” une recherche de main-d’œuvre moins chère).

L’objectif est opérationnel : des demandes compréhensibles, exploitables, standardisées, quel que soit le niveau de français du conducteur.

SOLARIS BI et la logique “terrain → donnée → décision”

Dans cette approche, SOLARIS BI met en avant le logiciel APOLLO, une solution de gestion transport et de flotte intégrant une brique maintenance/GMAO : gestion des échéances, pilotage de l’efficacité, baisse du TCO, et des fonctionnalités orientées “voice to text” pour accélérer et fiabiliser la remontée terrain.

L’idée directrice est la même : relier le retour conducteur, la qualification, la planification et la traçabilité dans un seul environnement.

Points de vigilance : qualité, responsabilité, adoption

• Qualité de l’info : une transcription peut être imparfaite. Bonne pratique : conserver l’audio, afficher la synthèse, permettre une correction rapide.
• Responsabilité : l’outil aide à qualifier, mais vos règles (sécurité, immobilisation, priorisation) restent cadrées par l’exploitation et la maintenance.
• Adoption terrain : démarrer simple, prouver vite les gains côté atelier (moins d’appels, tickets mieux qualifiés, meilleure priorisation), et faire évoluer ensuite.

En maintenance TRM/TRV, l’IA n’est pas un “effet waouh” : c’est un outil de clarification à la disposition du terrain. Elle facilite le signalement côté chauffeur, mais surtout elle désature l’atelier : des demandes mieux qualifiées, moins d’allers-retours, une meilleure priorisation, et la possibilité de dépanner à distance des micro-sujets au lieu de multiplier les passages garage.

Et quand cette brique s’intègre à une solution flotte/GMAO, on passe d’un “signal terrain” à un suivi traçable et pilotable, qui protège la disponibilité… et la valeur du CAPEX sur toute sa durée d’exploitation.