Pourquoi un moteur IA spécifique au Bénin
Les modèles "off-the-shelf" entraînés sur des données européennes ou nord-américaines fonctionnent mal sur les axes béninois. Trop de spécificités locales :
- Saisons des pluies (juin-octobre) : les délais sur certains tronçons doublent quand la latérite devient impraticable.
- Postes de contrôle : 30+ postes ANaTT, douane, gendarmerie répartis sur les axes principaux. Les durées d'arrêt varient selon le poste, l'heure, la marchandise, et la lettre de voiture SYGFR présentée.
- Comportements types : convois en lente progression la nuit sur l'axe Cotonou-Parakou, retours rapides à vide depuis Malanville, pratique du "double équipage" pour le hinterland Burkina/Niger.
- Trafic Port de Cotonou : pics jusqu'à 8h d'attente sur certaines plages horaires.
Notre moteur IA est entraîné sur l'historique télématique réel de nos clients béninois (avec leur consentement, données anonymisées). Cela donne des prédictions calibrées sur la réalité, pas sur un benchmark européen.
Les 4 modèles principaux
Prédiction de délais (ETA)
Modèle hybride XGBoost + Prophet :
- Features : distance restante, heure de départ, jour de la semaine, conditions météo (API), historique du conducteur, état du trafic Port de Cotonou (live).
- Sortie : ETA + intervalle de confiance à 80 %.
- Performance mesurée : MAE < 15 minutes sur trajets Cotonou-Parakou (415 km, durée typique 6-8h).
Détection d'anomalies
Isolation Forest sur 14 dimensions par mission (consommation, temps de ralenti, écart kilométrique, vitesse moyenne, événements de sécurité, etc.). Identifie les missions atypiques au plus tôt :
- Consommation soudain élevée (fuite, freinage qui patine, conducteur agressif)
- Itinéraire dévié (détour suspect, sortie de zone autorisée)
- Comportement conducteur changé (peut signaler fatigue, stress, problème personnel)
Optimisation de tournées (VRP)
Solveur Google OR-Tools sur le problème classique du Vehicle Routing Problem avec contraintes :
- Capacité véhicule (charge utile en tonnes ou m³)
- Fenêtres de livraison client
- Temps de conduite max par conducteur (réglementation UEMOA)
- Postes-frontières et leurs horaires d'ouverture
Sur une tournée de 30 livraisons B2B Cotonou + Allada + Ouidah + Calavi, le solveur réduit typiquement la distance totale de 15-20 % vs un planning manuel.
Maintenance prédictive
LSTM (Long Short-Term Memory) sur les séries OBD2 (température moteur, pression d'huile, RPM, tensions batterie) — détaillée dans la fiche Maintenance prédictive.
Comment vous accédez à l'IA
Pas de modèle à exposer côté client. Tout tourne en backend Transtek (infrastructure Vercel + Neon eu-central-1). Vous voyez :
- Sur chaque mission : ETA prédit + écart vs prédit, anomalies détectées
- Sur le tableau de bord : alertes IA en temps réel, propositions d'optimisation
- Dans les rapports hebdomadaires : tendances détectées, suggestions chiffrées
Vie privée et droits sur les données
- Vos données restent votre propriété. Le contrat le précise.
- Anonymisation systématique avant entraînement de modèles partagés.
- Option opt-out d'enrichir les modèles communs (les vôtres ne servent qu'à vous).
- Conformité RGPD by design (zone Frankfurt UE, traitements documentés, droit d'accès).