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Le groupe Blondel mise sur l’IA afin d’optimiser la consommation de carburant

Face à la hausse des coûts du carburant et aux objectifs de réduction des émissions, le groupe Blondel s’associe à l’entreprise française Konboi pour tester des solutions d’intelligence artificielle embarquée. Une première phase prévoit l’équipement de quatre poids lourds avec la technologie Hypermile, un régulateur de vitesse intelligent capable d’optimiser la consommation de carburant.

Hypermile : une conduite plus intelligente et plus économe

Développée par Konboi, la solution Hypermile agit comme un régulateur de vitesse avancé. Grâce à des capteurs et à l’analyse en temps réel de nombreux paramètres (topographie, trafic, charge, pression des pneus, ralentissements prévus), elle ajuste automatiquement la vitesse du véhicule. L’objectif est de favoriser une conduite plus régulière et moins énergivore.

Selon Konboi, les différences de consommation entre conducteurs peuvent atteindre 25 %. L’utilisation d’Hypermile permettrait de réduire ces écarts et d’améliorer l’efficacité globale des flottes.

Des bénéfices environnementaux significatifs

Les estimations de Konboi indiquent qu’une réduction d’environ 10 % de la consommation de carburant sur un camion parcourant 10 000 km par mois pourrait éviter jusqu’à 22 tonnes de CO₂ par an et par véhicule. Cette approche fait de l’intelligence embarquée un levier complémentaire à l’évolution des motorisations pour accélérer la décarbonation du transport routier.

Vers le concept de « chauffeur augmenté »

Le partenariat prévoit également une seconde phase de tests autour d’un prototype de véhicule autonome développé par Konboi. L’ambition n’est pas de remplacer les conducteurs, mais de leur permettre de déléguer certaines portions de trajet, notamment sur autoroute, à l’intelligence artificielle.

Dans cette vision du « chauffeur augmenté », le conducteur conserve un rôle central : supervision, gestion des premiers et derniers kilomètres, relation client et missions à forte valeur ajoutée.

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