Les tendances 2023 de l’intelligence de localisation

Alors que les entreprises s’efforcent de tirer le meilleur de l’analytique avancée, les précurseurs découvrent la valeur unique de l’emplacement physique. Pratiquement tous les points de données disponibles sont associés à une composante géospatiale.

Les entreprises ont généralement une présence physique qui prend la forme de bureaux, de points de vente, d’entrepôts ou de sites de production. Les consommateurs individuels peuvent être associés à une adresse postale, une résidence, des propriétés de vacances, etc. Les infrastructures publiques sont constituées de ponts, de bâtiments et de bureaux et comprennent des actifs individuels tels que des lampadaires, des plaques d’égout et même des poubelles.

L’emplacement peut également être dynamique. Les consommateurs entrent et sortent d’un quartier commerçant très fréquenté et l’utilisation de ces données agrégées et anonymisées peut révéler des schémas clés qui peuvent être utilisés pour :

• Améliorer la portée et la pertinence des messages marketing ciblés
• Améliorer la sélection des sites commerciaux
• Fournir des informations précieuses aux urbanistes

Les conditions météorologiques et le trafic routier sont eux aussi dynamiques – en constante évolution mais très pertinents pour les entreprises, les gouvernements et les particuliers.

L’intelligence de localisation constitue un lien essentiel entre les éléments de données existants et le contexte géospatial qui les entoure. En comprenant où vivent vos clients, par exemple, vous pouvez obtenir des informations significatives sur leur niveau de revenu, leur mode de vie et leur accès aux services.

En regardant 2023, voici quelques tendances clés de la géolocalisation qui, selon nous, apporteront une valeur ajoutée substantielle aux entreprises au cours de l’année à venir.

Tendance 1 : la localisation en temps réel

L’augmentation de la pénétration des smartphones et l’adoption rapide d’appareils compatibles avec l’IoT permettent de collecter plus de données de géolocalisation que jamais. Dans le même temps, avec le déploiement de la 5G, la couverture s’étendra davantage, ce qui permettra aux entreprises et aux gouvernements d’accéder plus rapidement que jamais à des informations géolocalisées.

La crise du COVID illustre parfaitement la manière dont la géolocalisation peut être utilisée pour répondre aux préoccupations de santé publique, par exemple pour suivre la propagation du virus et offrir aux personnes la possibilité d’être informées d’incidents d’exposition potentiels. De nombreux experts tournés vers l’avenir, comme ceux de l’université Johns Hopkins, ont mis au point des tableaux de bord pour fournir des mises à jour en temps réel sur le nombre de cas actifs, les taux de guérison et les décès.

Les marketeurs sont bien conscients des possibilités offertes par les données agrégées et anonymisées sur la mobilité humaine, qui leur permettent de suivre les tendances en matière de visites et de voyages, d’adapter les messages marketing et d’améliorer l’expérience d’achat des consommateurs.

Les responsables de la chaîne d’approvisionnement surveillent activement l’origine et la destination des matériaux. La visualisation de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement permet aux responsables de détecter les problèmes éventuels et de planifier de manière proactive des méthodes alternatives et vitales pour poursuivre le flux de marchandises. Dans certains cas, ils surveillent également le trafic piéton et notent les changements dans les schémas de circulation, afin de mieux gérer les stocks à des endroits spécifiques. La géolocalisation permet aux entreprises de comprendre où se situent les risques et de modifier les itinéraires en conséquence afin d’éviter les perturbations de la manière la plus rentable possible.

Tendance 2. Démocratisation de la location intelligence

Cette même capacité en temps réel s’étend au monde des consommateurs. Les transporteurs de colis fournissent des mises à jour de dernière minute basées sur le suivi en temps réel des camions de livraison.

L’intelligence de localisation améliore les capacités de cartographie, en particulier pour  l’indoor tels que les centres commerciaux, les aéroports et les campus universitaires. Les voyageurs, par exemple, peuvent désormais naviguer plus facilement que par le passé, dans des aéroports qu’ils ne connaissent pas, en visualisant l’itinéraire qu’ils doivent suivre pour se rendre à leur prochaine porte d’embarquement. De même, ils peuvent déterminer rapidement et facilement l’emplacement des restaurants, des magasins de proximité, des toilettes et d’autres installations importantes.

Les smartphones équipés d’un GPS offrent un moyen simple d’informer le public des dangers imminents. Les agences de gestion des urgences peuvent transmettre des avertissements concernant les risques d’inondations soudaines, de tornades ou d’ondes de tempête, en diffusant des informations très pertinentes auprès d’un large public. Les universités utilisent des mécanismes similaires pour émettre des ordres de mise à l’abri en cas de menace imminente pour la sécurité des étudiants.

De même, les trackers fitness et les « étiquettes intelligentes » (smart tags) tenant compte de  la localisation gagnent en popularité, ouvrant la voie à toute une série de nouveaux cas d’utilisation. Les AirTags d’Apple, par exemple, sont principalement utilisés pour localiser des objets perdus, mais à mesure que leur adoption augmente, ce n’est qu’une question de temps avant que ces dispositifs IoT grand public ne trouvent d’autres utilisations.

Tendance 3. L’intelligence artificielle gagne du terrain

Les organisations tournées vers l’avenir ont fait d’énormes paris sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (IA/ML). Ces paris sont payants, car les chefs d’entreprise découvrent la puissance de l’analyse continue effectuée sur de très grands ensembles de données.

Le machine learning vise à identifier des corrélations et des modèles non encore découverts, qui peuvent ensuite être utilisés pour prédire les résultats futurs les plus probables. Les compagnies d’assurance, par exemple, utilisent l’IA pour affiner leur compréhension du risque, ainsi que pour évaluer les demandes d’indemnisation reçues en fonction de la probabilité qu’elles soient frauduleuses. Les institutions financières utilisent des algorithmes similaires pour identifier les schémas de fraude à la carte de crédit. Naturellement, la géolocalisation joue un rôle important dans tous ces cas d’utilisation.

Les modèles d’apprentissage automatique doivent être formés à l’aide de données de base avant d’identifier des modèles et des corrélations significatifs. Des ensembles de données plus importants fournissent naturellement une base plus riche pour cette formation à l’apprentissage automatique. Les données géoréférencées sont particulièrement précieuses à cet égard, car elles ouvrent la porte à une grande quantité d’informations sur le domaine en question.

Pour découvrir les habitudes d’achat de vos clients et d’autres acteurs de votre marché, par exemple, il est très utile d’alimenter vos algorithmes de ML avec les données de votre entreprise concernant l’endroit où ces consommateurs vivent, travaillent, font leurs courses et se divertissent. La géolocalisation relie l’emplacement d’un consommateur dans le temps et l’espace à un ensemble de points de données différents qui peuvent accroître l’efficacité des modèles d’IA/ML.

Tendance 4. Une multitude de nouveaux cas d’utilisation émergent

Les assureurs, les institutions financières, les sociétés immobilières, les détaillants et les entreprises de télécommunication ont été les premiers à adopter la technologie de la géolocalisation, mais de nouveaux cas d’utilisation de géolocalisation apparaissent chaque jour. La réponse à la pandémie COVID a mis en évidence la valeur des données géospatiales, en particulier lorsque des informations de localisation en temps réel provenant de téléphones mobiles et d’appareils IoT sont disponibles. Cela a ouvert les yeux à de nombreuses personnes dont la vision traditionnelle de l’analyse était centrée sur des données internes relativement statiques.

Les gouvernements accélèrent très rapidement le mouvement en utilisant l’intelligence de localisation pour améliorer l’engagement et la satisfaction des citoyens. Les initiatives de villes intelligentes augmentent l’efficacité en automatisant les processus et en rationalisant les opérations. La plupart des municipalités, par exemple, vident systématiquement leurs poubelles publiques, même lorsqu’elles sont presque vides. Grâce aux capteurs IoT et à la cartographie géospatiale, ces ressources de collecte des déchets peuvent être utilisées plus efficacement. En outre, les responsables municipaux peuvent obtenir de nouvelles informations sur la manière dont les citoyens utilisent les parcs, les routes et les installations de la ville et sur le moment où ils le font.

Le nombre de nouveaux cas d’utilisation explose, car les dirigeants des entreprises et du secteur public découvrent de nouvelles façons de valoriser l’analyse des données. La géolocalisation ajoute une composante contextuelle puissante à pratiquement toutes les initiatives de ce type.

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