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Carfit veut démocratiser l’analyse des vibrations automobiles

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La start-up Carfit, basée en France et aux Etats-Unis, veut appliquer les principes du "quantified self" à l’automobile. Elle a créé un petit objet connecté qui analyse les vibrations du véhicule pour anticiper les pannes.

Carfit veut industrialiser l’analyse des vibrations automobiles
Carfit veut démocratiser l’analyse des vibrations automobiles © Carfit

Si la wearable tech et le quantified self – l’enregistrement de l’activité physique pour l’auto-amélioration, en bon français – sont déjà en perte de vitesse, elles pourraient bien inspirer le monde de l’automobile. Puisque l’on peut "prendre le pouls" - littéralement - d’un individu grâce à des objets connectés, ne pourrait-on pas le faire pour des machines ? C’est la conviction de la start-up franco-américaine Carfit, qui a créé un objet connecté de monitoring d’un véhicule.

 

Il embarque des capteurs semblables à ceux que l’on trouve dans des bracelets et montres connectés – accéléromètre, gyroscope, par exemple. "Lors de nos premiers tests, notre prototype était d’ailleurs une montre connectée modifiée, installée dans une voiture, raconte Nicolas Olivier, PDG de la start-up. Nous voulions voir si les mesures prises par des capteurs simples pouvaient égaler celles d’instruments industriels". Car si la science de l’analyse de données NVH (noise and vibration harshness) existait déjà, elle reposait sur des machines extrêmement onéreuses : le projet de Carfit est de démocratiser cette approche pour extraire la donnée vibratoire très facilement.

 

Analyser la "signature vibratoire" du véhicule

 

 

La start-up a conçu un petit module à coller sur l’arrière du volant, le Puls, qui collecte à haute fréquence les informations de vibrations de la voiture. "Chaque véhicule a une signature vibratoire unique en sortant d’usine, explique Nicolas Olivier. Cette signature évolue au fil du temps selon son usage et son entretien". Carfit veut construire une base de données de l’empreinte sonore de chaque véhicule et développer des outils de nettoyage (en enlevant les bruits parasites) et d’analyse de la donnée vibratoire (en partie en local, directement dans l’objet, et non dans le cloud).

 

Objectif : permettre, uniquement en analysant les sons et vibrations, et grâce au machine learning, de donner des conseils de conduite aux conducteurs, et d’anticiper les pannes et les opérations d’entretien. "Ce que nous faisons n’est pas très différent de ce qu’un expert peut 'sentir' au volant grâce aux sons et vibrations. Mais pour un conducteur non expert, savoir si telle vibration est 'normale' ou pas, si elle provient des freins, des amortisseurs, des pneus, c’est une levée de doutes très utile", estime Nicolas Olivier.

 

Garder le lien avec le client durant le cycle de vie du véhicule

Les applications de cette technologie sont variées : maintenance prédictive grâce à un carnet d’entretien basé sur l’usage réel du véhicule, offres d’assurance sur mesure, gestion de flottes de véhicules… Des business potentiels qui intéressent aussi bien les constructeurs automobiles que les acteurs de l’après-vente. "Peu de gens de l’industrie s’intéressent aux véhicules en circulation aujourd’hui, analyse l'entrepreneur. Le modèle du 'build, ship, forget' était la norme, Tesla a prouvé que l’on pouvait rajouter des fonctions au hardware existant et suivre le cycle de vie du véhicule".

 

La start-up, qui compte 14 salariés à Lille, Paris (au Hub Bpifrance), Portland et Seattle, a signé de premiers partenariats pour explorer quelques-uns de ces cas d’usage. Vinci Autoroutes a créé un kit incluant un badge de télépéage et un "Puls" Carfit pour prévenir les pannes sur son réseau. Norauto vend l’objet dans ses centres et le fonds d’investissement Car Studio de son propriétaire Mobivia a pris une participation dans Carfit. La société discute aussi avec des constructeurs automobiles : Jaguar Land Rover, qui a participé à sa levée de fonds de 2016, lui a permis de peaufiner sa technologie dans son centre de développement de Portland.

 

L'objet connecté n'est qu'une étape

Pour nourrir ses algorithmes de machine learning, Carfit a besoin de données issues de véhicules roulants, raison pour laquelle elle a lancé son propre objet connecté. Mais le hardware n’est qu’une étape transitoire. "Ce n’est qu’un moyen d’obtenir des données de voitures en circulation. Les constructeurs et équipementiers n’ont pas besoin de nous pour le hardware. Les véhicules possèdent déjà le type de capteurs contenus dans notre objet". Les véhicules nativement connectés seront une autre source d’information. Carfit veut se poser en pionnier de cette data pas très sexy, aujourd’hui sous-exploitée.

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