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Étude de cas

MOTER & Sonatus— La sécurité routière à la pointe de l'innovation

Transformer le secteur de l'insurtech grâce à la technologie «
» embarquée AI

Cette étude de cas met en évidence la manière dont MOTER Technologies s'est associée à la Sonatus AI plateforme Director pour intégrer une modélisation avancée des risques liés aux conducteurs directement dans les véhicules.

Cette collaboration permet de mettre en place un modèle d'assurance dynamique et personnalisé qui va au-delà des facteurs traditionnels tels que l'âge ou le code postal pour se concentrer sur comportement réel au volant.

Découvrez comment MOTER et l’ Sonatus contribuent à rendre les véhicules connectés plus sûrs et plus faciles à assurer dès leur conception, grâce aux initiatives suivantes :

    • Des données plus riches : Accès à des données de haute fidélité issues des capteurs des véhicules et à des indicateurs non traditionnels tels que la distance de suivi et la distraction du conducteur.
    • Accompagnement en temps réel : Permet une évaluation continue des risques et un retour d’information personnalisé au conducteur sans nécessiter une connexion permanente au cloud.
    • Sécurité et confidentialité : Utilise l'exécution en conteneurs pour protéger les algorithmes propriétaires et conserve les données comportementales sensibles à l'intérieur du véhicule, ce qui facilite la conformité au RGPD/CPRA.
    • Réduction des coûts : Réduit les coûts de transmission des données et de traitement dans le cloud pour les équipementiers grâce à l’exécution des modèles en périphérie.
    • Évolutivité :Sonatus offre un cadre de déploiement unifié et flexible permettant une intégration rapide sur diverses gammes de véhicules et dans divers environnements d’ECU.

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Foire aux questions

Le système UBI traditionnel repose sur des clés OBD ou des applications pour smartphone, qui présentent toutes deux des défauts importants. Les clés sont coûteuses, peu fiables selon les types de véhicules et peuvent interférer avec d’autres systèmes. Les applications pour smartphone manquent souvent de précision, ont du mal à faire la distinction entre conducteurs et passagers et sont confrontées à des problèmes de fiabilité des données si les utilisateurs révoquent leurs autorisations.

En revanche, la solution MOTER est directement intégrée au système d’exploitation du véhicule. Elle exploite des données de capteurs haute fidélité pour analyser non seulement les paramètres de conduite (vitesse, freinage), mais aussi des facteurs contextuels essentiels tels que :
- Les conditions de circulation et l’état des feux de signalisation.
- La présence de piétons et les distances de sécurité.
- Le niveau de distraction du conducteur et la fréquence des changements de voie.

Le « Sonatus »AI Director est la solution technique qui permet aux modèles de risque avancés de MOTER de s’exécuter directement sur le matériel existant du véhicule (« l’edge ») plutôt que dans le cloud. Il résout des défis d’intégration critiques en offrant :
- Exécution sécurisée : un environnement d’exécution conteneurisé qui protège les algorithmes propriétaires de MOTER et les données sensibles des conducteurs.
- Un accès standardisé : un ensemble unifié d’API permettant au logiciel d’accéder facilement à divers signaux de données du véhicule sur différentes plateformes des équipementiers.
- Une flexibilité matérielle : la capacité à déployer des modèles sur divers types d’ECU sans nécessiter d’intégration sur mesure coûteuse pour chaque nouveau programme de véhicule.

En transférant l'évaluation des risques du cloud vers la périphérie du véhicule, les équipementiers bénéficient de plusieurs avantages stratégiques et opérationnels :
- Nouvelles sources de revenus : cela ouvre la voie à des « services d'assurance et de gestion de flotte différenciés », permettant aux équipementiers de proposer directement à leurs clients des assurances intégrées et un accompagnement avancé des conducteurs.
- Réduction des coûts : le traitement local des données réduit considérablement le volume de données télématiques à transmettre, ce qui diminue les frais de communication et de traitement dans le cloud.
- Conformité réglementaire : l’architecture « Privacy-By-Design » conserve les données comportementales sensibles à l’intérieur du véhicule, ce qui simplifie la mise en conformité avec des réglementations strictes telles que le RGPD et la CPRA.
Évolutivité rapide : l’infrastructure logicielle unifiée permet aux équipementiers de déployer ces fonctionnalités sur plusieurs gammes de véhicules en « quelques jours plutôt qu’en plusieurs mois ».

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