L’intelligence artificielle investit tous les secteurs, y compris celui des bornes de recharge pour véhicules électriques. En Allemagne, Scheidt & Bachmann Energy Retail Solutions a présenté SIQMA FlowMax.AI, un outil basé sur l’IA destiné aux conducteurs de véhicules électriques.
Selon l’entreprise allemande, la solution permet de prévoir en temps réel la disponibilité, l’utilisation et les prix des bornes de recharge. Les automobilistes peuvent ainsi visualiser rapidement l’état d’occupation d’une station et estimer le temps d’attente. Objectif : réduire l’incertitude lors de la recharge, un problème fréquent pour les conducteurs.
La recharge électrique présente des caractéristiques très différentes du ravitaillement classique en carburant. Un plein d’essence prend quelques minutes, tandis qu’une recharge peut durer bien plus longtemps. Les conducteurs peuvent interrompre la charge à 80 % ou attendre une batterie pleine. Certains quittent la station pour faire des courses ou s’installent dans un café voisin. Une diversité d'usages qui complique la prévision de la durée d’occupation des bornes.
Pour répondre à cette difficulté, l’entreprise a développé son propre algorithme. Le système serait en mesure d'estimer la disponibilité future d’un point de charge dès les premières minutes d’une session. L’algorithme combine plusieurs sources de données issues d’interfaces ouvertes. D’autres paramètres sont intégrés, comme la localisation, l’heure, le jour de la semaine ou les conditions météorologiques. La présence de commerces ou de services à proximité est également prise en compte.
Webfleet mise sur l’intelligence artificielle pour réinventer la gestion de flotte
Les données générées par SIQMA FlowMax.AI ne sont pas accessibles au grand public. Elles sont destinées aux gestionnaires de stations et aux opérateurs de mobilité, comme PlugSurfing ou Chargemap, qui peuvent les intégrer à leurs services via une API.
