🚧 Données véhicules : 2025, l’année où la fragmentation est devenue un problème majeur

En 2025, j’ai eu l’occasion de travailler (ou d’échanger en profondeur) avec des acteurs très différents du monde de la mobilité :
assureurs, télématiciens, gestionnaires de flottes, constructeurs, laboratoires, bureaux d’étude, startups mobilité, acteurs cartographiques.

Un constat s’impose :
👉 tout le monde collecte des données véhicules… mais presque personne ne parle le même langage.

❗ Le problème : une fragmentation massive et coûteuse

Chaque acteur a développé son propre format, son propre pipeline et parfois même son propre référentiel.

On trouve encore aujourd’hui :

• des fichiers GNSS avec des timestamps locaux ou rééchantillonnés,
• des IMU exprimées dans des axes différents selon les devices,
• des vitesses CAN qui n’arrivent pas au même rythme que les positions,
• des champs nommés différemment pour une même réalité physique,
• des “formats maison” non documentés, évoluant au fil des versions,
• des compressions / encodages propriétaires.

🎯 Résultat :
20 à 40 % du temps d’un projet télématique est consacré à interpréter, nettoyer et réconcilier la donnée plutôt qu’à créer de la valeur.

Ce temps perdu est systémique. Il touche :

• les équipes data engineering,
• les équipes R&D,
• les équipes assurance et risque,
• les acteurs cartographiques,
• et même les laboratoires de recherche qui veulent simplement lire les données.

🧱 Conséquence n°1 : l’impossibilité d’agréger

Un acteur A + un acteur B + un acteur C =
trois formats, trois sémantiques, trois référentiels.

Impossible de comparer, impossible d’aligner, impossible d’analyser correctement sans réinventer une nouvelle couche d’intégration.

🧱 Conséquence n°2 : perte d’information

Dans un format GNSS rééchantillonné à 1 Hz, les micro-variations inertielle sont irrémédiablement perdues.
Dans une IMU stockée avec des conventions d’axes non documentées, la gravité se retrouve dans le mauvais axe.
Dans une télématique compressée, certains champs disparaissent.

La fragmentation crée de la non-reproductibilité scientifique et de l’incertitude induite.

🧱 Conséquence n°3 : duplication permanente des outils

Chaque entreprise reconstruit :

• ses lecteurs de données,
• ses convertisseurs de référentiels,
• ses nettoyeurs de timestamps,
• ses pipelines IMU/GNSS,
• ses validateurs de cohérence.

C’est inefficace. Et cela rend toute collaboration difficile.

📡 Pourquoi cela devient critique en 2025 ?

Parce que l’industrie est en train de basculer :

• augmentation massive des flottes télématiques,
• véhicules électrifiés générant plus de données,
• volumes IMU qui explosent,
• besoins en analyse comportementale plus fins,
• montée des cas d’usage en assurance, maintenance, cartographie, ADAS.

La fragmentation est devenue un frein à l’innovation.

🟦 Telemachus : une proposition de standard ouvert

C’est précisément la raison d’être de Telemachus.

Telemachus n’est pas un format de plus, c’est un format pivot, pensé pour réduire la friction entre systèmes :

✔️ Un dataset clair et structuré

IMU, GNSS, CAN, EV, contexte… tout est posé.

✔️ Un schéma unifié

Champs normalisés, unités explicites, conventions d’axes définies, timestamps cohérents.

✔️ Une validation automatique

Grâce à :

• schemas
• validate_tables
• semantics
• erreurs

On ne se demande plus si une source est “propre” : on la vérifie.

✔️ Une approche ouverte et extensible

Inspirée des RFC, afin de créer :

• un core stable,
• des extensions spécialisées,
• une gouvernance transparente.

🎯 L’objectif

Réduire l’énergie dépensée en transformations techniques… pour la réinvestir dans l’analyse, l’innovation et la prise de décision.

Autrement dit :
👉 arrêter de perdre du temps à traduire la donnée.
👉 commencer enfin à la faire parler.

❓ Question posée sur LinkedIn pour créer de l’engagement

Selon vous, quel est aujourd’hui le frein n°1 dans l’exploitation des données véhicules ?

• la qualité ?
• l’hétérogénéité ?
• les formats propriétaires ?
• le manque d’outils ?
• la difficulté de fusionner ?
• autre ?

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