Afin de lever les verrous du co-voiturage – en particulier la dépendance vis à vis du conducteur et la nécessité de gérer des horaires flexibles – la startup Karos fondée en 2014 mise sur le Big Data et le Machine Learning. C’est ce qu’a présenté Olivier Binet, DG de Karos. Il a pris la parole à l’occasion de l’événement The Pitch, organisé par le cabinet Deloitte, le 6 mai à Paris.
Les informations issues des smartphones
Les algorithmes de Karos vont apprendre les trajets réalisés par les personnes intéressées par le service, à partir des informations remontées depuis leur smartphone – puis l’application propose un co-voiturage adapté. Olivier Binet parle d’intelligence artificielle.
Côté protection de la vie privée, « nous avons signé un accord avec la CNIL pour un usage des données récoltées sur les personnes uniquement dans le cadre de la gestion des trajets » veut rassurer Olivier Binet.
Le modèle économique repose sur un financement à la fois des entreprises qui souhaitent simplifier la vie de leurs employés tout en réduisant leur empreinte carbone, et par les particuliers, le passager payant le conducteur.
800 personnes par entreprise
Le portrait typique de l’entreprise cible de ce type d’application selon le directeur général : celles qui comptent plus de 800 personnes et 400 voitures, sachant que 30% des salariés en général souhaitent réaliser du covoiturage.
Quelle est la différence de Karos avec le leader français du co-voiturage Blablacar ? « Le trajet moyen chez Blablacar est de 300 kms, nous sommes positionnés sur des trajets courts, pour se rendre à son travail » conclut Olivier Binet.
