Étude sur l'applicabilité des techniques d'intelligence artificielle dans le secteur du repérage automobile pour l'amélioration de la traçabilité et la prédiction par apprentissage

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Le vol de véhicules automobiles est un problème mondial ayant des conséquences économiques importantes pour la société. Le Canada est l'un des pays ayant le taux de vol parmi les plus élevés au monde et affiche l'un des plus bas taux de récupération des véhicules. Dans ce contexte, les compagnies d'assurances imposent dorénavant aux détenteurs de voitures à risques élevés l'installation de systèmes de repérage. L'entreprise montréalaise Réseau Sans Fil Otodata inc, par sa filiale TAG Tracking, propose à ses clients un dispositif de repérage basé sur une technologie brevetée qui fonctionne avec des étiquettes RFID actives ainsi qu'avec une infrastructure d'antennes détenues par l'entreprise. Elle offre un produit robuste et à faible coût, ne nécessitant aucun frais mensuels. Malgré l'efficacité démontrée de son système, l'entreprise a identifié des limitations importantes nécessitant une phase de R&D en vue d'améliorer la qualité, la fiabilité et l'offre de service. Deux défis ont été ciblés : l'amélioration de la précision de son système de traçabilité en temps réel et l'exploitation, via des techniques d'apprentissage automatique, de l'historique des données liées aux déplacements des véhicules.