L'intelligence artificielle évolue plus vite que la plupart des équipes ne peuvent suivre. Chaque semaine apporte son lot de nouveaux titres, de nouvelles capacités et de nouvelles promesses. Mais pour les professionnels de la flotte qui utilisent réellement ces outils au quotidien, la question n'est pas « que peut faire l'IA ? », c'est « puis-je lui confier les décisions qui comptent ? »
Derrière chaque réponse crédible à cette question, il y a une équipe qui a passé des mois à se poser des questions difficiles, à tester ses hypothèses et à refuser de livrer quoi que ce soit avant que cela n'apporte une vraie valeur ajoutée. C'est l'histoire du MICHELIN AI Assistant, et pour la raconter, nous nous sommes entretenus avec l'une des personnes les plus proches du produit.
Yanita Dimitrova, Product Manager en charge de l'IA générative chez MICHELIN Connected Fleet, dirige l'intégration de l'intelligence artificielle au sein de la plateforme que s'appuient au quotidien les gestionnaires de flotte, les coordinateurs transport et les équipes opérationnelles. Nous avons échangé avec elle sur les raisons d'être de l'Assistant, les principes qui ont guidé sa conception et les réalités du déploiement d'une IA réellement fiable en dehors du laboratoire.
Commençons par le commencement. Pourquoi l'équipe a-t-elle décidé de créer le MICHELIN AI Assistant ?
Yanita Dimitrova : Nous avons décidé de développer le MICHELIN AI Assistant pour répondre à un besoin clair de nos clients ; accéder aux informations et aux résultats à partir des données de flotte était souvent trop lent et exigeait trop d'efforts manuels. Les utilisateurs devaient naviguer dans des données complexes, interpréter des résultats et exécuter des tâches répétitives avant de pouvoir agir. Le MICHELIN AI Assistant y répond en rendant l'expérience plus intuitive et plus efficace : il aide les utilisateurs à trouver rapidement des réponses, à faire émerger les informations pertinentes et à automatiser le travail de routine. Au final, il réduit la friction, accélère la prise de décision et permet aux clients de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
Quels ont été les points non négociables au moment de sa conception ?
Yanita Dimitrova : Quelques principes ont façonné tout ce qui a suivi. D'abord, le MICHELIN AI Assistant devait résoudre des problèmes utilisateurs significatifs, pas simplement être une fonctionnalité pour elle-même. Ensuite, l'exactitude et la confiance : les réponses devaient être fiables, transparentes et adossées aux bonnes données, pour que les utilisateurs puissent agir en toute sérénité. Troisièmement, une intégration fluide dans le flux de travail : nous l'avons conçu pour s'inscrire naturellement dans la manière dont les utilisateurs travaillent déjà, en réduisant la friction plutôt qu'en ajoutant une couche supplémentaire de complexité. Et enfin, la scalabilité et l'apprentissage continu, afin qu'il puisse s'améliorer au fil du temps et s'adapter à l'évolution des besoins utilisateurs.
Concrètement, qu'est-ce que le MICHELIN AI Assistant aide les utilisateurs à accomplir ?
Yanita Dimitrova : Au quotidien, le MICHELIN AI Assistant aide les utilisateurs à obtenir des réponses et à passer à l'action beaucoup plus rapidement. Il peut faire émerger rapidement des informations à partir des données, répondre à des questions ad hoc et guider les utilisateurs vers les bonnes informations sans qu'ils aient à fouiller dans plusieurs outils ou rapports. Il prend également en charge les tâches plus répétitives, comme la synthèse d'informations, la mise en évidence des tendances clés ou l'aide à la structuration de l'analyse, afin que les utilisateurs consacrent moins de temps à l'effort manuel. Dans l'ensemble, il fluidifie les flux de travail, réduit la friction et libère les utilisateurs pour qu'ils se concentrent sur les décisions et les résultats à plus forte valeur ajoutée.
Il y a beaucoup d'appréhension autour de l'IA remplaçant les personnes. Comment avez-vous abordé cela ?
Yanita Dimitrova : Le MICHELIN AI Assistant est conçu pour accompagner tous les utilisateurs de MyConnectedFleet, et non pour les remplacer : les gestionnaires de flotte, les coordinateurs transport et les équipes opérationnelles apportent une expertise, un contexte et une responsabilité qu'aucun système ne peut reproduire. Notre assistant garde l'utilisateur aux commandes en étant transparent sur la façon dont les réponses sont générées et en lui permettant de valider, d'affiner ou de construire à partir des résultats. Plutôt que d'automatiser les décisions, il en favorise de meilleures, en agissant comme un guide et un accélérateur dans le flux de travail, et non comme un substitut au jugement humain.
Le mot « confiance » revient souvent dans les conversations sur l'IA. Que signifie-t-il concrètement dans votre produit ?
Yanita Dimitrova : Nous veillons à ce que les utilisateurs gardent le contrôle en concevant le MICHELIN AI Assistant pour qu'il soit assistif, transparent et modifiable plutôt qu'autonome. Les utilisateurs peuvent examiner et affiner les résultats avant de passer à l'action, et l'assistant montre clairement comment les réponses sont générées, afin qu'il n'y ait aucun processus de décision « boîte noire ».
Il fonctionne également dans les limites définies de la plateforme MyConnectedFleet et des permissions de données, de sorte qu'il ne travaille qu'avec les autorisations existantes. En résumé, le principe de conception est simple : l'assistant accélère le travail, mais c'est toujours l'utilisateur qui prend la décision finale.
Comment cela se traduit-il concrètement dans la gestion des données clients ?
Yanita Dimitrova : Nous protégeons les données de nos clients en construisant le MICHELIN AI Assistant sur une fondation « sécurité d'abord » et « confidentialité par conception ». Tous les accès aux données sont régis par les permissions utilisateur existantes, de sorte que l'assistant IA ne travaille qu'avec les informations que l'utilisateur est déjà autorisé à consulter.
Nous appliquons également des contrôles stricts autour du traitement des données, en veillant à ce que les entrées et les sorties soient traitées de manière sécurisée et ne soient pas exposées en dehors de l'environnement approuvé. Par ailleurs, nous minimisons la rétention des données, évitons tout stockage inutile et surveillons en continu la conformité avec nos standards de sécurité. L'assistant délivre ainsi de la valeur tout en conservant le même niveau de confiance, de gouvernance et de protection que les clients attendent de la plateforme.
Quelle a été la partie la plus difficile pour rendre l'assistant fiable en dehors des conditions contrôlées ?
Yanita Dimitrova : Le plus grand défi a été d'assurer une fiabilité cohérente dans des conditions d'usage réelles et désordonnées, où les requêtes sont souvent ambiguës, les données peuvent être complexes et les attentes sont élevées. Dans des environnements contrôlés, le MICHELIN AI Assistant performe bien, mais en pratique les utilisateurs posent des questions très ouvertes, changent fréquemment de contexte et s'appuient sur des données métier nuancées.
S'assurer que l'assistant IA puisse gérer cette variabilité tout en produisant des réponses exactes, adossées aux bonnes sources et pertinentes, a été la partie la plus difficile. Beaucoup d'efforts ont été consacrés à l'amélioration de la façon dont il interprète l'intention, récupère le bon contexte et reste aligné avec des sources de données de confiance, afin que même face à des entrées imparfaites, il demeure fiable et utile.
Comment cette boucle d'apprentissage a-t-elle été mise en place ?
Yanita Dimitrova : Le MICHELIN AI Assistant a été entièrement développé en interne par nos équipes dédiées de data science et d'ingénierie. Nous sommes partis de zéro, avec un problème clairement défini à résoudre.
La boucle d'apprentissage a été lancée par des tests internes intensifs du premier prototype, en l'ouvrant à l'ensemble de l'organisation afin que nos collègues puissent faire part de leurs retours immédiats. Peu après, nous avons franchi le pas avec une bêta privée auprès d'un groupe sélectionné d'un peu plus de 20 organisations. Ces premiers utilisateurs étaient plus que des testeurs ; ils ont été des partenaires clés de l'initiative de l'assistant IA.
La bêta s'est élargie progressivement au cours des huit mois suivants, et en mars 2026, nous avions embarqué les utilisateurs de plus de 4 800 organisations clientes. Chaque vague d'onboarding a apporté davantage de retours utilisateurs, de nouveaux cas d'usage et de nouveaux cas limites que nous avons traités — rendant l'assistant plus intelligent et plus fiable à chaque étape. L'assistant s'améliore à mesure qu'il est utilisé. Ce n'est pas un effet secondaire, c'est par conception.
Quand on regarde au-delà de tout cela, qu'est-ce que l'assistant change concrètement pour les utilisateurs ?
Yanita Dimitrova : Concrètement, le MICHELIN AI Assistant change la vitesse et la facilité avec lesquelles les clients peuvent passer de la question à l'action. Au lieu de perdre du temps à parcourir des tableaux de bord, à lancer des analyses manuelles ou à assembler des informations provenant de plusieurs sources, ils peuvent désormais obtenir des réponses et des informations pertinentes en une seule étape.
Il réduit le temps et les efforts nécessaires pour comprendre les données et prendre des décisions. En pratique, cela se traduit par des cycles de reporting plus rapides, une identification plus rapide des tendances ou des anomalies et une moindre dépendance à une expertise spécialisée pour les analyses du quotidien. L'expérience passe de la « recherche d'informations » à « l'action sur ces informations ».
Le MICHELIN AI Assistant n'est qu'une pièce d'un engagement beaucoup plus large. Chez MICHELIN Connected Fleet, l'IA n'est pas une solution autonome ; elle est de plus en plus tissée dans les outils et les flux de travail dont dépendent les professionnels de la flotte au quotidien, du suivi du comportement conducteur jusqu'à l'analyse au niveau de la plateforme. L'ambition est la même sur l'ensemble de ces sujets : intégrer l'IA de manière à simplifier, accélérer et accompagner, sans ajouter de complexité ni de nouvelles charges pour les utilisateurs qui en dépendent.
Et le travail est loin d'être terminé. De nouvelles capacités sont en développement, de nouvelles sources de données sont régulièrement mises à disposition. Avec le temps, l'assistant passera de la mise à disposition d'informations à l'aide à la réflexion sur les décisions ; non pas pour prendre ces décisions, mais pour offrir un accompagnement proactif, piloté par les données et fiable, qui rende les meilleures décisions plus faciles à atteindre.
La question à laquelle l'équipe revient sans cesse, itération après itération, est simple : cela aide-t-il réellement nos clients ? Tant que la réponse est oui, le travail continue. Si vous souhaitez faire partie de cette aventure pour nos solutions de gestion de flotte, adressez une demande d'information à nos équipes dès aujourd'hui.