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par La Revue du Digital

La startup de gestion de flotte auto CleanMob lève 1,3 million d’euros pour sa technologie

Les gestionnaires de flottes obtiennent des préconisations sur les véhicules les plus adaptés à l’électrification en fonction des usages
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La startup CleanMob, spécialisée dans la gestion des flottes automobiles, annonce une levée de fonds de 1,3 million d’euros. L’opération est menée par la banque BPI France, 212Founders, MNF Ventures, Tremplin Capital et quatre business angels.

Disruption de la télématique automobile

CleanMob veut être disruptif dans la télématique automobile. La startup entend accélérer son développement commercial en ciblant les entreprises de taille intermédiaire et les grands groupes. CleanMob a été fondé en 2021 par deux frères ingénieurs, Salah et Khalil El Hajji. Leur solution repose en partie sur une démarche de « capteurs virtuels ». Elle utilise l’intelligence artificielle et la modélisation physique pour améliorer la fiabilité des données issues des véhicules.


De gauche à droite, Salah et Khalil EL HAJJI, cofondateurs de CleanMob

Les algorithmes utilisent les données des capteurs du smartphone des conducteurs

Ces capteurs virtuels servent à générer des données pour les véhicules non connectés. La technologie combine des algorithmes de Machine Learning, des modèles physiques et de la modélisation numérique. Cela utilise les données des capteurs du smartphone professionnel des conducteurs. CleanMob affirme que l’installation d’un boitier n’est plus nécessaire, et que le déploiement de la solution s’effectue en moins de 72 h.

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Les solutions classiques de suivi de flotte s’appuient sur des boîtiers physiques installés dans les véhicules. CleanMob propose une alternative 100 % logicielle. Elle peut être déployée en moins de 72 heures, sans intervention matérielle. Même les véhicules non connectés peuvent être intégrés en utilisant les capteurs des smartphones des conducteurs.

Suivi des paramètres de coût et de maintenance des flottes de véhicules

La technologie de CleanMob vise à optimiser les flottes de véhicules en matière de suivi de la consommation d’énergie, de la maintenance préventive, du calcul des émissions de CO2, du diagnostic à distance, et de la transition vers l’électrique. La startup indique que plusieurs grands groupes utilisent déjà cette solution, comme Engie Home Services, Asten Santé (filiale de La Poste), le groupe Merlin ou MSPB.

« Notre technologie permet une gestion plus fine et prédictive des flottes, tout en réduisant les coûts »

Grâce à cette levée de fonds, CleanMob vise 50 000 véhicules connectés d’ici 2027. La startup souhaite accélérer son développement commercial tout en renforçant sa R&D. « Notre technologie permet une gestion plus fine et prédictive des flottes, tout en réduisant les coûts »  affirme Salah El Hajji, CEO de CleanMob. CleanMob est hébergé chez Station F et fait partie du programme Future 40, qui sélectionne les startups les plus prometteuses.

CleanMob propose une nouvelle génération de gestion de flotte, sans boîtier à installer. Sa solution permet aux gestionnaires de flotte de suivre l’état de leurs véhicules, de planifier la maintenance et d’accompagner la transition vers l’électrique. Et cela, sans installation matérielle. La solution utilise des capteurs virtuels et de l’intelligence artificielle pour traiter les données issues des véhicules. Sa technologie fonctionne avec 25 marques, comme Renault, Tesla, Toyota ou Mercedes.

Récupération des données depuis les calculateurs des constructeurs

Il y a deux sources de données selon le type de véhicule. Pour les véhicules déjà connectés (Renault, Tesla, BMW, etc.), CleanMob récupère les données directement depuis les calculateurs des véhicules via des connexions autorisées par les constructeurs. Ces données sont ensuite fiabilisées, enrichies et analysées par leurs algorithmes.

La startup utilise les capteurs du smartphone tels que le GPS, l’accéléromètre et le gyroscope

Pour les véhicules non connectés, l’entreprise utilise les capteurs présents dans le smartphone professionnel du conducteur tels que le GPS, l’accéléromètre et le gyroscope. Ces signaux sont traités par des “capteurs virtuels” : une technologie développée en interne, qui repose sur de l’IA prédictive et des modèles physiques. Cela permet de reconstituer un équivalent des données du véhicule sans y toucher.

Pour les véhicules non connectés, la solution s’appuie sur les capteurs présents dans les smartphones professionnels des conducteurs. Les données sont analysées par des algorithmes. Il n’est donc plus nécessaire d’installer un boîtier physique. Le système est déployé en moins de 72 heures.

Suivi des paramètres critiques des véhicules

La plateforme web de CleanMob délivre une vue complète sur la flotte. Elle sert à suivre la consommation réelle, les kilomètres parcourus, les entretiens à prévoir et les alertes mécaniques. Elle peut aussi aider à ajuster les contrats de location longue durée pour éviter les pénalités.

La solution recommande les modèles électriques les mieux adaptés aux usages réels de l’entreprise

Un autre outil proposé permet de simuler le passage à l’électrique. CleanMob utilise des jumeaux de chaque véhicule pour évaluer l’impact sur les coûts, les trajets et la recharge. La solution recommande ensuite les modèles électriques les mieux adaptés aux usages réels de l’entreprise. Pour cette évaluation, l’entreprise utilise des répliques virtuelles des véhicules pour mettre en corrélation l’historique des trajets, les options de recharge, publique ou privée et les conditions réelles d’usage.

Ces conditions réelles tiennent compte de la température ambiante, du style de conduite, des caractéristiques de la batterie. Les gestionnaires obtiennent ainsi, via la plateforme de CleanMob, des préconisations sur les véhicules les plus adaptés à l’électrification en fonction des usages du client, des besoins en recharge associés (domicile, bureau, ou publique) et des durées de détention.

Promesse de prédictions fiables

« Cette approche est fondée sur la modélisation de l’environnement réel. Elle permet à nos clients de ne plus prendre des décisions sur des ‘moyennes’ mais sur des prédictions fiables minimisant ainsi l’impact opérationnel et l’explosion des coûts » affirme Salah El Hajji.

Cela évite les surcoûts liés aux recharges rapides, qui sont bien plus chères

Après la migration, la plateforme continue d’optimiser la recharge. Elle classe les bornes par type, selon qu’elles sont à domicile, publique et rapide, elle suit les kWh rechargés, et envoie des alertes en cas de dépassement de budget. Cela évite les surcoûts liés aux recharges rapides, qui sont bien plus chères.

CleanMob propose aussi une application mobile destinée aux conducteurs. Elle leur permet de suivre leurs trajets, de recevoir des conseils de conduite, et de participer à des challenges d’éco-conduite. L’application intègre un mode “privé” qui bloque la collecte des données personnelles. Selon Salah El Hajji, cofondateur et président de CleanMob, les économies peuvent atteindre 1 300 € par an et par véhicule et par an.

Usage d’algorithmes de modélisation et de prédiction

CleanMob exploite une technologie propriétaire de capteurs virtuels associant le traitement du signal, l’IA prédictive et la modélisation des lois physiques. Cela permet de collecter, fiabiliser et enrichir les données issues des capteurs présents dans les véhicules. Tous les signaux issus des calculateurs des véhicules connectés sont traités dans le cas de 25 marques dont Stellantis, Renault, BMW, Volvo, Tesla,Toyota.

Cette solution logicielle se déploie en moins de 72 h sans intervention physique

Les véhicules non connectés nativement sont intégrés grâce aux capteurs des smartphones des conducteurs qui disposent d’un accéléromètre, un GPS et un gyroscope, couplés à la technologie de capteurs virtuels de CleanMob. Cette solution logicielle se déploie en moins de 72 h sans intervention physique.

« La télématique automobile s’appuie sur des boîtiers physiques OBD, coûteux et limités en précision » explique Salah El Hajji, cofondateur et CEO de CleanMob. « Notre approche est basée sur le traitement des données grâce à nos IA prédictives ; des modélisations de la physique et notre expertise de la R&D automobile » décrit-il. « Cela permet une gestion plus fine et prédictive des flottes, tout en réduisant les coûts d’exploitation » affirme-t-il.

Des outils télématiques pas toujours fiables

« De nombreux gestionnaires nous ont expliqué que les données générées par certains outils télématiques en place n’étaient forcément pas très fiables » poursuit-il. La conséquence ? « Des chiffres de consommation de carburant peu plausibles, des scores de conduite qui étaient décorrélés de la réalité, ou des données importantes qui leur manquaient pour certains de leurs véhicules, en particulier sur les nouvelles motorisations bas carbone » liste-t-il.

Le gestionnaire peut recevoir des alertes concernant le kilométrage de la flotte en temps réel

Le tableau de bord proposé par CleanMob permet de suivre l’analyse des véhicules. Le gestionnaire peut recevoir des alertes concernant le kilométrage de la flotte en temps réel, connaitre les consommations réelles d’énergies, carburant ou électrique, et être informé des éventuels dépassements de la loi de roulage afin d’ajuster les contrats LLD et éviter les pénalités.

La plateforme permet d’animer des challenges d’éco-conduite. Côté maintenance du parc, le gestionnaire possède un état des révisions et des entretiens planifiés. Il peut analyser les diagnostics à distance, et programmer des notifications sur les incidents majeurs.

Optimiser la recharge des véhicules électriques

Une fois la migration vers l’électrique effectuée, CleanMob propose de suivre et d’optimiser la recharge électrique des véhicules. La startup fournit un historique des sessions de recharge pour les VE (Véhicules électriques) et les PHEV (Plug-In Hybrid Electric Vehicle, les véhicules hybrides rechargeables. Ils sont dotés des deux technologies de moteur, électrique et thermique), les catégorise par type de borne (domicile, publique, rapide).

“La recharge en itinérance et rapide coûte 4 à 5 fois plus cher. Les coûts d’énergie peuvent s’envoler”

Il supervise également les kWh rechargés à domicile et peut alerter en cas de dépassement du budget de recharge. « Par exemple, si un collaborateur n’utilise que de la recharge en itinérance et rapide, qui coûte 4 à 5 fois plus cher, les coûts d’énergie peuvent s’envoler, sans compter les effets négatifs sur l’état de santé de la batterie » indique Salah El Hajji.

« Avec notre solution, les gestionnaires peuvent économiser jusqu’à 1 300 euros par an et par véhicule » considère termine Salah El Hajji. Il prend en compte l’ensemble des coûts, c’est à dire le carburant, l’assurance, la restitution, l’entretien et l’impact de la LOM. « Ce sont  des économies non négligeables qui participent à l’amélioration du TCO des flottes » termine-t-il.

Deux ingénieurs spécialistes des véhicules et du logiciel

Salah El Hajji est ingénieur en mécanique des fluides et combustion diplômé de l’ENSEEIHT, et ingénieur spécialisé en énergie et groupe motopropulseur de l’École du pétrole et des moteurs de Paris (IFP School). Il est ancien ingénieur chez Volvo Group, et possède une expertise en motorisation automobile, avec une spécialisation dans le traitement et l’exploitation des signaux des capteurs des véhicules, la modélisation des lois physiques et l’optimisation des performances des véhicules.

Khalil El Hajji est ingénieur en architecture logicielle, diplômé de Polytech Nice. Après avoir fait ses armes chez des acteurs majeurs comme HP et BNP Paribas, où il a évolué de développeur à directeur de projet, il rejoint la scale up Wynd (Next 40) en tant que Head of Product. Il intervient dans la conception de produits complexes, sécurisés et scalables.

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