Le secteur de la recharge des véhicules électriques connaît une croissance rapide, plus rapide que ne le prévoyaient la plupart des modèles opérationnels.
Sur tous les marchés, les réseaux gagnent en taille et en complexité. Il y a davantage de chargeurs, de sites, de conducteurs, de méthodes de paiement et de contraintes liées au réseau. Pourtant, dans de nombreux cas, les opérations sont encore gérées à l’aide d’une surveillance manuelle, d’outils fragmentés et d’un petit nombre d’experts techniques censés tout coordonner.
Ce modèle n’est pas évolutif.
Chez Monta, cette réalité a façonné notre vision de l’IA. Monta AI est une couche d’intelligence opérationnelle intégrée directement à la plateforme Monta, conçue pour réduire les efforts nécessaires à la compréhension et à l’exploitation de réseaux de recharge complexes. Plutôt que d’agir comme un outil autonome, elle analyse en permanence les opérations du réseau en arrière-plan et rend ces informations accessibles à toutes les équipes, que ce soit par le biais d’informations proactives ou d’une interaction en langage naturel.
Dans cet article, je souhaite explorer comment l’IA peut aider concrètement les opérateurs de recharge de véhicules électriques à exploiter des réseaux plus fiables, plus efficaces et plus évolutifs, non pas comme une promesse d’avenir, mais comme une capacité opérationnelle qui fonctionne déjà aujourd’hui.
Le défi principal : une complexité qui dépasse les opérations
Gérer un réseau de recharge implique de gérer plusieurs niveaux à la fois :
- Matériel et micrologiciels de recharge
- Communication OCPP et données de session
- Paiements et flux de transactions
- Assistance clientèle et expérience des conducteurs
- Tarification, utilisation et performances du site
- Contraintes énergétiques et gestion de la charge
Lorsqu’un problème survient (échec d’une session de recharge ou baisse soudaine du taux de réussite), les équipes doivent souvent rassembler des informations provenant de plusieurs systèmes. Ce processus est lent, coûteux et dépend d’une expertise rare.
À mesure que les réseaux se multiplient par trois, cinq ou dix, un écart croissant se creuse entre la taille de l’infrastructure et la capacité opérationnelle.
C’est là que l’IA commence à apporter une réelle valeur ajoutée.
Étape 1 : transformer les données en connaissances opérationnelles
La plupart des réseaux de recharge génèrent déjà d’énormes quantités de données. Le défi n’est pas la disponibilité, mais l’utilisabilité.
L’IA peut ingérer et analyser des signaux opérationnels tels que la télémétrie des sessions de recharge, les journaux OCPP, les données relatives au micrologiciel et au matériel, les résultats des paiements, les interactions avec le service clientèle, les mesures de prix et d’utilisation, et les données énergétiques. Monta AI est conçue pour analyser simultanément tous ces signaux, ce qui permet aux opérateurs de passer de points de données isolés à une compréhension cohérente de ce qui se passe sur les chargeurs, les sites et les régions.
Au lieu de mener des enquêtes manuelles, les équipes peuvent rapidement comprendre pourquoi les sessions échouent, si les problèmes sont récurrents et quelles mesures auront le plus d’impact.
Étape 2 : passer d’opérations réactives à des opérations proactives
L’IA n’aidera pas seulement les opérateurs à accomplir plus rapidement les tâches existantes, elle leur ouvrira également des possibilités entièrement nouvelles qui n’étaient pas envisageables à grande échelle auparavant. Tout comme des outils tels qu’Excel ont transformé la finance en donnant aux analystes la possibilité de modéliser la complexité plutôt que de les remplacer, et comme l’augmentation de la puissance de calcul a permis aux consultants de se lancer dans des projets beaucoup plus ambitieux,
l’IA deviendra une couche opérationnelle qui élargira ce que les opérateurs de facturation peuvent réellement gérer. En mettant directement entre leurs mains de nouvelles formes d’intelligence, l’IA va remodeler la façon dont les réseaux sont conçus, exploités et dimensionnés, et ce n’est qu’un début.
Historiquement, la plupart des opérations de facturation sont réactives :
- Un conducteur signale un problème
- Un ticket d’assistance est créé
- Une enquête est ouverte
L’IA permet aux opérateurs de renverser ce modèle.
En analysant en continu le comportement du réseau en temps réel, Monta AI détecte rapidement les problèmes émergents, aidant ainsi les équipes à intervenir avant que les pannes ne s’aggravent ou n’affectent les conducteurs. La fiabilité s’améliore non pas parce que les équipes travaillent plus dur, mais parce que les problèmes sont identifiés plus tôt et résolus automatiquement.
Étape 3 : Rendre l’expertise accessible à toutes les équipes
L’un des principaux obstacles aux opérations de recharge est que les connaissances techniques approfondies sont souvent détenues par un très petit nombre de personnes.
L’IA change cette dynamique. Au lieu d’exiger des équipes qu’elles interprètent les journaux ou la documentation du micrologiciel, Monta AI traduit les signaux techniques en informations claires et exploitables. Toute personne capable d’identifier une session ou un site de recharge peut accéder à la même compréhension opérationnelle qui nécessitait auparavant une expertise spécialisée.
L’IA ne remplace pas l’expertise, elle l’amplifie et la rend accessible à l’ensemble de l’organisation.
Étape 4 : Automatiser ce qui ne devrait pas nécessiter d’effort humain
Une fois la compréhension améliorée, l’étape suivante est l’automatisation.
De nombreuses tâches opérationnelles sont répétitives par nature : identifier les modèles de défaillance connus, déployer les mises à jour du micrologiciel, ajuster les prix ou déclencher la maintenance préventive. Monta AI soutient cette transition en identifiant les domaines dans lesquels l’automatisation est sûre et efficace, tout en laissant aux opérateurs le contrôle du moment et de la manière dont les actions sont exécutées.
Cela réduit la charge opérationnelle et permet aux équipes de gérer des réseaux plus importants sans augmentation linéaire des effectifs.
L’IA en pratique : à quoi cela ressemble-t-il aujourd’hui ?
Ces idées ne sont plus théoriques.
Dans les environnements de production actuels :
- les systèmes basés sur l’IA gèrent déjà automatiquement une grande partie des interactions avec le service client. Chez Monta, l’IA résout déjà 79 % des tickets d’assistance reçus des conducteurs en corrélant les données des sessions de recharge, les journaux OCPP, le comportement des chargeurs et les résolutions historiques, plutôt qu’en s’appuyant sur des réponses génériques.
- Les causes profondes des échecs de recharge peuvent être identifiées en quelques secondes plutôt qu’en plusieurs heures.
- Les taux de réussite peuvent s’améliorer considérablement une fois que les problèmes sous-jacents ont été mis en évidence. L’IA de Monta donne déjà des résultats mesurables en production. Un opérateur a vu le taux de réussite d’un chargeur CC passer de 31,2 % à 98,3 % en seulement 25 secondes après que l’IA de Monta ait identifié une incompatibilité de micrologiciel à l’origine de pannes répétées.
Ces capacités sont déjà déployées dans Monta AI, qui est utilisé quotidiennement par les opérateurs pour diagnostiquer les problèmes, améliorer la fiabilité et réduire les frictions opérationnelles sur des réseaux en pleine expansion.
Des systèmes proactifs aux opérations autonomes
L’IA permet de passer par défaut d’un dépannage réactif à des systèmes proactifs. À court terme, Monta AI aide les opérateurs en diagnostiquant les problèmes, en formulant des recommandations et en aidant les équipes à agir plus rapidement et avec plus de confiance.
Au fil du temps, cette intelligence évolue vers une automatisation assistée, où les flux de travail tels que les actions de maintenance, les changements de prix ou les déploiements de micrologiciels peuvent être partiellement automatisés tout en laissant le contrôle aux humains. À plus long terme, l’ambition est de prendre en charge des opérations de facturation autonomes, où le logiciel orchestre l’optimisation à travers le réseau avec une intervention minimale.
L’IA en tant que couche opérationnelle
L’IA la plus efficace dans le domaine de la recharge des véhicules électriques ne sera pas la plus visible. Il s’agira de l’intelligence qui améliore discrètement le temps de fonctionnement, réduit les frictions et rend la complexité gérable à mesure que les réseaux se développent.
Monta AI a été conçue dans cette optique, non pas comme un simple complément, mais comme une couche opérationnelle qui aide les réseaux de recharge à fonctionner de manière plus fiable à mesure qu’ils se développent. À mesure que le secteur mûrit, le rôle de l’IA sera de plus en plus de rendre la complexité gérable et, à terme, largement invisible.