Gérer une flotte de véhicules, c'est un peu comme être chef d'orchestre. Il faut jongler en permanence avec les révisions, les pannes imprévues et les contrôles techniques. Le moindre faux pas, et c'est un véhicule immobilisé, un manque à gagner direct. La clé ? Mettre en place un suivi de maintenance de flotte de véhicules IoT via Make. Cette approche permet de transformer les données brutes de vos véhicules en actions de maintenance concrètes, préventives et automatiques. Et tout ça, sans toucher à une seule ligne de code.
Pourquoi passer à l'automatisé avec l'IoT et le No Code ?
La gestion de flotte à l'ancienne, c'est souvent un empilement de tableurs Excel et de post-it sur un écran. On est dans la réaction pure, pas dans l'anticipation. Et l'erreur humaine n'est jamais loin. Chaque véhicule qui reste au garage représente une perte sèche de productivité et de chiffre d'affaires. L'idée, c'est de passer d'un mode "réparation" à un mode "prévention", où les interventions sont planifiées bien avant que les problèmes ne deviennent critiques.
L'Internet des Objets (IoT) est la première pièce du puzzle. En installant des capteurs simples dans vos véhicules, comme des boîtiers OBD-II, vous commencez à récolter une mine d'or d'informations en temps réel :
- Le kilométrage exact (odomètre)
- Les codes d'erreur moteur (DTC) qui signalent un pépin mécanique
- Des données de géolocalisation et sur le comportement de conduite
Mais soyons clairs : ces données seules ne sont que du bruit. Il faut les faire parler. C'est là que les plateformes No-Code comme Make entrent en scène. Elles deviennent le cerveau de votre système, connectant les informations des capteurs à vos outils de gestion du quotidien.
Transformer les données en actions concrètes
Mettons-nous en situation. Un de vos utilitaires atteint un seuil kilométrique critique. Le capteur IoT envoie immédiatement cette information de télémétrie à Make. Dans la seconde, Make déclenche un scénario automatisé : il récupère l'alerte, vérifie le seuil, et crée un ticket dans votre Jira. Il l'assigne au responsable de la maintenance et y pré-remplit toutes les infos utiles : immatriculation, kilométrage actuel, et le type de révision nécessaire.
Cette approche est d'autant plus pertinente en France, où le parc automobile est à la fois immense et assez âgé. Au 1ᵉʳ janvier 2023, l’âge moyen de nos véhicules a grimpé à 10,9 ans. L'entretien et la réparation sont devenus le premier poste de dépense pour beaucoup. Un système IoT branché sur Make transforme cette contrainte en une véritable opportunité d'optimisation. Les chiffres officiels le confirment, vous pouvez les consulter ici : les données sur le parc automobile français.
Et cette logique ne se limite pas aux voitures. Les mêmes principes sont parfaitement transposables au suivi de maintenance pour les équipements industriels. L'objectif final est toujours le même : construire un écosystème où l'information circule sans friction, pour réduire drastiquement les temps d'arrêt et les coûts qui vont avec.
Connecter vos capteurs IoT à Make pour une collecte de données fiable
Pour mettre sur pied un système de suivi de maintenance pour une flotte de véhicules IoT via Make, tout part d’une base saine : la collecte de données. C'est le nerf de la guerre. Sans infos précises qui remontent en temps réel, toute tentative d'automatisation tombe à l'eau. La première chose à faire est donc d'équiper vos véhicules avec les bons capteurs.
Le choix du capteur va bien sûr dépendre de vos besoins spécifiques et du type de véhicules que vous gérez. Pour la majorité des flottes modernes, qu'il s'agisse de voitures ou d'utilitaires, les boîtiers OBD-II (On-Board Diagnostics) sont souvent le point de départ le plus simple et efficace. Ils se clipsent directement sur le port de diagnostic du véhicule (une affaire de secondes) et commencent à transmettre des données clés quasi instantanément.
Choisir les données essentielles à récupérer
L'idée n'est pas de se noyer sous une avalanche d'informations, mais de cibler ce qui va réellement déclencher une action de maintenance. Il faut être pragmatique. On peut se concentrer sur trois types de données pour commencer :
- L'odomètre en temps réel : C'est la donnée de base pour toute maintenance préventive qui se respecte, basée sur le kilométrage.
- Les codes défaut moteur (DTC) : Ces alertes standardisées sont précieuses. Elles signalent un pépin mécanique ou électronique et permettent d'intervenir avant que ça ne devienne une panne sérieuse (et coûteuse).
- Les seuils de maintenance spécifiques : Certains capteurs plus avancés peuvent vous informer sur l'usure des freins, la pression des pneus ou même les niveaux de fluides.
Une fois installés, ces capteurs doivent envoyer leurs infos quelque part pour qu'elles soient traitées. C'est là que Make entre en scène. Pour gérer les volumes de données brutes qui peuvent vite s'accumuler avec l'IoT, une solution de stockage adaptée peut s'avérer très utile pour sa flexibilité et sa capacité à monter en charge.
Le schéma ci-dessous résume bien le processus global, de la détection d'un problème sur un véhicule jusqu'à l'optimisation des coûts que permet l'automatisation.
Ce flux en trois étapes transforme une simple alerte technique en un gain financier concret, en automatisant la réponse à l'incident.
Configurer la réception des données dans Make
Pour faire le pont entre vos capteurs et Make, la méthode la plus directe est le webhook. Pensez-y comme une adresse URL unique, générée par Make, qui est constamment à l'écoute. Chaque fois qu'un de vos capteurs a quelque chose à dire (un nouveau kilométrage, un code erreur...), il envoie l'information directement à cette URL.
Dans votre scénario Make, c'est le module "Custom webhook" qui joue ce rôle de porte d'entrée. Dès qu'il reçoit les données, généralement au format JSON, votre mission est de les décomposer pour les rendre utilisables. Un message brut pourrait être aussi simple que : {"vehicle_id":"AB-123-CD", "data_type":"odo", "value":15025}.
Le secret, c'est ce qu'on appelle le "parsing" des données. Il faut absolument extraire chaque morceau d'information (l'ID du véhicule, le type de donnée et sa valeur) pour pouvoir les réutiliser comme des variables dans la suite de votre workflow. C'est ce qui transforme un simple signal en une information sur laquelle on peut agir.
Make est un outil vraiment puissant pour orchestrer ce genre de flux. Si vous voulez creuser un peu plus ses capacités et voir comment il peut s'adapter à toutes sortes de projets, jetez un œil à notre présentation complète de l'outil no-code Make (anciennement Integromat). C'est une excellente base pour maîtriser la création de scénarios plus complexes pour votre flotte.
Mettre en place la logique de maintenance préventive dans Make
Récupérer les données brutes de vos capteurs, c'est le point de départ. Mais la vraie magie opère quand on transforme ces données en actions concrètes. C'est ici qu'on va construire le cerveau de notre système de suivi de maintenance de flotte de véhicules IoT via Make. On passe de la simple information à une véritable logique préventive.
Au cœur de cette intelligence, on trouve un module essentiel dans Make : le Router. Imaginez-le comme un aiguilleur du rail. Il reçoit toutes les données entrantes (un kilométrage, un code erreur, un niveau de carburant) et les oriente intelligemment vers des chemins différents. Cette étape est cruciale, car on ne traite pas une mise à jour de routine comme une alerte critique.
Par exemple, une simple remontée du compteur kilométrique n'a pas du tout la même urgence qu'un code défaut qui signale un problème moteur. Le Router est là pour créer des flux de travail dédiés à chaque situation.
Créer des branches pour chaque type d’alerte
Dans la pratique, votre scénario principal va se scinder en plusieurs branches. C’est beaucoup plus propre et efficace.
- Une branche pour le suivi kilométrique : elle ne s'activera que si la donnée reçue est bien de type "odomètre".
- Une branche pour les alertes critiques : celle-ci ne réagira qu'aux codes défauts (DTC) que vous aurez identifiés comme urgents.
- Une branche pour les infos secondaires : on peut y ranger la pression des pneus, le niveau de carburant… Des données utiles pour des rapports, mais qui ne demandent pas une action immédiate.
Pour que cet aiguillage fonctionne, on utilise des filtres sur chaque branche. C'est la clé. Sur la branche "kilométrique", un filtre vérifiera si le kilométrage actuel dépasse un certain seuil. Sur la branche des alertes critiques, un autre filtre pourrait ne laisser passer que les codes DTC commençant par "P03", synonymes de souci d'allumage.
Make rend tout ça très visuel. On glisse, on dépose, on connecte les modules. On voit littéralement le parcours de la donnée.
Cette approche visuelle change tout. En un coup d'œil, on comprend comment les informations circulent et quelles conditions précises vont déclencher une action.
Utiliser le Data Store pour un suivi vraiment dynamique
Bon, comment savoir si un véhicule a vraiment besoin d'une révision ? Se contenter de comparer son kilométrage à un seuil fixe, disons 15 000 km, est une approche un peu simpliste. Ce qui nous intéresse, c'est de savoir combien de kilomètres ont été parcourus depuis la dernière intervention. Et pour ça, le module Data Store de Make est l'outil parfait.
Le Data Store, c'est une petite base de données intégrée à vos scénarios Make. Pour chaque véhicule de votre flotte, vous allez y stocker des informations essentielles :
- L'identifiant du véhicule (sa plaque d'immatriculation, par exemple).
- Le kilométrage exact de sa dernière révision.
- La date de cette intervention.
À chaque nouvelle remontée kilométrique, le scénario commence par une étape simple : il interroge le Data Store. Il va chercher le kilométrage de la dernière révision pour le véhicule concerné, puis il fait un calcul tout bête : (kilométrage actuel - kilométrage dernière révision). Si ce chiffre s'approche de votre seuil de maintenance (par exemple, 15 000 km), alors, et seulement à ce moment-là, le scénario continue et crée un ticket d'intervention.
Avec ce mécanisme, on sort de l'alerte binaire pour entrer dans une logique de maintenance vraiment prédictive et totalement personnalisée à chaque véhicule.
Traduire les alertes IoT en tickets de maintenance exploitables dans Jira
Ok, maintenant que vos scénarios Make interceptent les bonnes alertes (disons, un seuil de kilométrage critique) il est temps de passer à l'action. On va transformer ce signal numérique en une mission concrète pour vos équipes de maintenance. C’est là que le suivi de maintenance de flotte de véhicules IoT via Make prend tout son sens. L'objectif est simple : récupérer la télémétrie (odomètre et alertes) et créer automatiquement un ticket dans Jira à chaque seuil critique, sans que personne n'ait à lever le petit doigt.
Heureusement, l'intégration entre Make et Jira est un jeu d'enfant grâce au module dédié. Une fois votre compte Jira connecté, vous cherchez l'action "Create an Issue", et c'est parti pour la personnalisation. Un bon ticket de maintenance doit contenir absolument toutes les infos nécessaires pour que le gestionnaire de flotte puisse agir immédiatement, sans avoir à jouer les détectives.
Personnaliser les tickets Jira avec des données dynamiques
L'automatisation n'a d'intérêt que si elle est précise. Un ticket Jira qui dit juste "Maintenance requise" ne sert à rien. Il faut absolument injecter les données collectées par vos capteurs pour remplir dynamiquement chaque champ du ticket.
Voici comment mapper les informations pour créer un ticket qui a du sens :
- Titre du Ticket (Résumé) : Soyez direct et clair. Par exemple :
Révision des 15 000 km - Véhicule [Plaque d'immatriculation]. La plaque, c'est bien sûr une variable qui remonte de votre capteur. - Description : Donnez du contexte. Détaillez :
Alerte déclenchée : seuil de révision atteint. Kilométrage actuel : [valeur_odomètre] km. Modèle du véhicule : [modèle_véhicule]. - Responsable (Assignation) : Attribuez directement le ticket au bon gestionnaire de flotte ou au technicien de la bonne équipe. Plus de perte de temps.
- Priorité : Utilisez la logique de votre scénario. Une révision planifiée, c'est une priorité "Moyenne". Un code défaut moteur critique ? Ça passe direct en "Haute" ou "Très Haute".
Ce simple processus transforme une alerte brute en une tâche structurée, prête à être traitée. Cette approche est d'ailleurs super flexible et s'applique à plein d'autres domaines. On a exploré des principes similaires pour optimiser la création de tickets pour la maintenance immobilière sans code.
Pour que tout fonctionne parfaitement, il est crucial de bien faire correspondre les données IoT avec les champs de votre ticket Jira. Ce tableau vous donne un exemple concret de ce "mapping".
Correspondance des données iot vers les champs de ticket jira
Ce tableau illustre comment mapper les informations provenant de vos capteurs IoT aux champs correspondants dans un ticket Jira pour une automatisation complète.
En suivant cette logique, vous vous assurez que chaque ticket est non seulement créé automatiquement, mais qu'il est aussi immédiatement exploitable par vos équipes.
L'essentiel, c'est de garantir que chaque information clé du capteur IoT trouve sa place dans un champ spécifique de Jira. Cette correspondance, ou "mapping", est le cœur de l'automatisation. Elle élimine les risques d'oubli ou d'erreur de transcription et assure que chaque incident est tracé et résolu de manière systématique.
Assurer une traçabilité complète
La création du ticket n'est que la première étape. Un système bien pensé garantit une traçabilité totale, de l'alerte à la résolution. Chaque ticket Jira devient un enregistrement immuable de l'incident. C'est parfait pour régler le problème sur le moment, mais ça va beaucoup plus loin.
Sur le long terme, vous construisez un historique de maintenance ultra détaillé pour chaque véhicule de votre flotte. Ces données deviennent une mine d'or. Elles vous permettent d'analyser la fiabilité de certains modèles, de repérer les pannes qui reviennent sans cesse et d'ajuster vos plans de maintenance préventive. Vous ne faites plus que réagir aux pannes ; vous bâtissez un système d'amélioration continue basé sur des faits.
Faites parler votre système avec des notifications ciblées
Un système de suivi de maintenance de flotte de véhicules IoT via Make qui se contente de créer des tickets en silence, c'est bien, mais on peut faire beaucoup mieux. Pour qu'il soit vraiment percutant, il doit communiquer, alerter les bonnes personnes au bon moment. La création d'un ticket dans Jira, c'est la fondation. Les notifications, c'est ce qui transforme votre workflow en un véritable système nerveux pour votre flotte.
Juste après le module Jira dans votre scénario Make, le champ des possibles s'ouvre. Vous pouvez facilement brancher d'autres modules pour diffuser l'information là où elle aura le plus d'impact. Chaque canal répond à une urgence et à un public différent, ce qui garantit qu'aucune alerte ne tombe dans l'oubli.
Cette approche multicanale n'est pas un gadget. Une étude sur la gestion de flotte intelligente a démontré que les systèmes intégrant des alertes en temps réel peuvent réduire les temps d'attente de près de 40 %. Pensez-y : c'est du temps d'immobilisation en moins et des véhicules plus souvent sur la route.
Des alertes sur mesure pour chaque intervenant
L'idée est de tisser une toile de communication où chaque personne reçoit l'info qui la concerne, dans le format qu'elle préfère. Fini l'email générique envoyé à toute l'entreprise.
Voici quelques exemples très concrets à mettre en place avec Make :
- Une alerte instantanée sur Slack : Pour l'équipe de maintenance, rien de tel qu'une notif' sur un canal dédié comme
#maintenance-flotte. Un message court et efficace suffit :Nouveau ticket pour le véhicule AB-123-CD (Révision 30 000 km). Lien Jira : [URL_du_ticket]. C'est direct, ça favorise la collaboration et ça lance l'action immédiatement. - Un e-mail détaillé pour le gestionnaire de flotte : Le responsable, lui, a besoin de plus de contexte. Un e-mail automatique peut résumer l'alerte, rappeler l'historique récent du véhicule et même, pourquoi pas, suggérer des créneaux de rendez-vous au garage partenaire.
- Un SMS pour le conducteur en cas d'urgence : Si une alerte critique remonte, comme un code défaut moteur inquiétant, le SMS reste le moyen le plus sûr de joindre le conducteur. Un message simple comme
Alerte Moteur Véhicule XYZ-789. Garez-vous en sécurité et contactez le supportpeut littéralement éviter une panne majeure sur le bord de la route.
L'objectif n'est pas de noyer tout le monde sous les notifications, mais bien de segmenter l'information. La réactivité de votre équipe dépend directement de la clarté et de la pertinence des messages qu'elle reçoit.
Bâtir un historique centralisé et exploitable
Au-delà des alertes du quotidien, cette automatisation vous permet de construire, jour après jour, une mine d'or : une base de données historique. Chaque intervention, chaque alerte, chaque ticket peut être automatiquement consigné dans un outil central.
En ajoutant un module Google Sheets ou Airtable à la fin de votre scénario Make, vous alimentez une base de données en temps réel, sans aucun effort manuel. Chaque ligne peut contenir la date, l'ID du véhicule, le type d'alerte, le kilométrage et le lien vers le ticket Jira.
Cette source de vérité unique devient alors un puissant outil d'analyse. Vous pouvez commencer à repérer les pannes récurrentes sur certains modèles, évaluer la fiabilité réelle de votre flotte et, surtout, affiner vos plans de maintenance préventive en vous basant sur des données tangibles, et non plus sur des estimations.
Vous vous posez des questions sur la mise en place d'un suivi automatisé de maintenance pour votre flotte ? C'est tout à fait normal. Se lancer dans un projet IoT et No Code soulève souvent des interrogations très concrètes. On va balayer ensemble les plus fréquentes pour vous aider à partir sur de bonnes bases.
Quel type de capteur IoT choisir pour commencer ?
Pour la plupart des flottes de véhicules légers ou d’utilitaires, le plus simple et le plus efficace pour démarrer est un boîtier OBD-II. C'est le point de départ idéal : il se branche en quelques secondes sur la prise diagnostic du véhicule, sans installation compliquée.
Vous obtenez immédiatement les données clés : le kilométrage, les codes d'erreur moteur (les fameux DTC), et souvent la géolocalisation. C'est de loin la solution la plus rapide pour avoir de la matière exploitable dans Make.
Mon outil de gestion de tickets n'est pas Jira. Est-ce que ça marche quand même avec Make ?
Absolument. Make est une véritable plaque tournante qui s'intègre nativement avec une tonne d'outils comme Trello, Asana, Monday.com ou encore ServiceNow.
Et même si votre logiciel maison n'est pas dans la liste, il y a de fortes chances qu'il possède une API. Dans ce cas, on utilise simplement le module HTTP de Make pour s'y connecter. La logique de "mapper" les données reste exactement la même, peu importe l'outil que vous utilisez en bout de chaîne.
C'est là toute la beauté de l'approche. Que vous vouliez créer un ticket Jira, une carte Trello ou une tâche Asana, l'automatisation transforme une simple alerte télémétrique en une action concrète et traçable pour vos équipes, directement dans leur environnement de travail habituel.
Comment on gère les faux positifs et les alertes sans importance ?
C'est un point crucial pour ne pas noyer vos équipes sous les notifications. La réponse, dans Make, ce sont les modules "Filter". Ils agissent comme des gardes-barrières dans votre scénario.
Vous pouvez définir des règles très précises pour laisser passer une alerte uniquement si elle est vraiment pertinente. Par exemple, filtrer les codes d'erreur mineurs qui ne nécessitent pas d'intervention immédiate, ou ignorer une donnée si elle n'a pas évolué de manière significative depuis le dernier relevé. Ça évite le bruit et permet à vos techniciens de se concentrer sur l'essentiel.
Quand on sait que le parc roulant en France avait un âge moyen de 11,6 ans en 2023 et que plus de la moitié des voitures ont dépassé les 10 ans, on comprend que ce suivi préventif n'est plus une option. L'augmentation des contrôles techniques ne fait que renforcer cet enjeu. Utiliser Make pour automatiser les rappels avant une échéance ou pour prendre un rendez-vous à l'atelier via une API est une stratégie gagnante pour industrialiser la maintenance et dire adieu aux immobilisations imprévues. Pour creuser le sujet, on vous conseille cette analyse sur le parc roulant français.
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