06 · ÉTUDE DE CAS · RENAULT

Qualité auto prédictive& analyse des garanties

Transformer des données dispersées sur les véhicules, les incidents et les diagnostics en une analyse gouvernée des défauts, pour détecter les risques plus tôt et éclairer les décisions de garantie.

Mandat : piloter le cycle de vie Données / Produit de bout en bout pour une application d’analyse prédictive associant modélisation des données, gouvernance, prévisions, BI opérationnelle et parcours utilisateurs.

AutomobileQualité véhiculeProduit de donnéesDirection de programmeGestion de projet

Gestion des donnéesPipeline de donnéesGouvernance des donnéesBusiness Intelligence

Analyse prédictiveGestion des risquesIA / Machine LearningRisque de garantieISO/IEC 27001

Explorer l’architecture ↓Voir le parcours utilisateur

Qualité prédictive des véhicules : des données gouvernées aux décisions de garantie

RÔLE / MANDATIngénieur en analyse de données · Product Owner · Chef de projet

Contribution de bout en bout : données, produit, analytique, conception de l’application et réalisation opérationnelle.

SituationDes éléments de qualité véhicule dispersés

Définitions des véhicules, symptômes clients, fichiers de diagnostic, contexte des calculateurs ECU et actions correctives étaient répartis entre des systèmes hétérogènes.

Orientation produitAnalyse prédictive de la qualité

Un produit analytique gouverné conçu pour relier les données historiques à un horizon de risque prévisionnel de neuf mois.

Apport décisionnelVoir plus tôt. Mieux prioriser.

Les équipes Qualité et Garantie disposaient d’un parcours structuré reliant les signaux du parc à l’investigation des défauts et aux actions correctives.

01 · ENJEU DE QUALITÉ VÉHICULE

Rendre les données de terrain exploitables pour décider.

L’enjeu dépassait la production d’un tableau de bord supplémentaire. Il s’agissait de créer une chaîne analytique fiable reliant le parc actif, les symptômes clients, les éléments de diagnostic et l’historique des actions correctives.

Du reporting rétrospectif à l’anticipation des risques de qualité.

L’analyse de la qualité véhicule reposait sur des données mal structurées, incomplètes et redondantes, réparties entre plusieurs systèmes opérationnels. Les structures sources variaient, la documentation était inégale et les liens entre une population de véhicules, un symptôme client, un code de diagnostic et une action corrective étaient difficiles à retracer.

Le mandat associait conception et réalisation du produit de données : structurer le modèle métier, établir des définitions gouvernées, intégrer les éléments issus de plusieurs sources, formaliser les traitements analytiques et les traduire en une application opérationnelle utilisable.

Complexité des données

Des structures sources hétérogènes

Les données des véhicules, des incidents, des diagnostics et de l’ingénierie exigeaient des clés communes, des correspondances maîtrisées et une logique temporelle cohérente.

Complexité analytique

Signal → contributeur → défaut

Les utilisateurs devaient pouvoir passer d’un taux de symptômes à l’échelle du parc aux produits contributeurs, aux codes de diagnostic et aux cas sous-jacents.

Complexité opérationnelle

De l’analyse à l’action

Les prévisions et les vues de Pareto devaient soutenir l’investigation, la priorisation, l’export des preuves et le suivi des actions correctives.

02 · VISION PRODUIT

Un parcours gouverné, des données véhicule aux décisions de qualité.

La vision produit reliait quatre couches auparavant traitées séparément : éléments opérationnels, intégration de confiance, analyse prédictive et processus décisionnels.

01Éléments probants

Données véhicule et qualité

Configuration du parc, symptômes clients, fichiers de diagnostic, contexte ECU et historique des actions correctives.

02Socle

Modèle de données gouverné

Périmètres maîtrisés, regroupements, relations entre sources, règles de calcul, traçabilité et définitions communes.

03Intelligence

Analyse prédictive

Taux de symptômes et de défauts, analyse des contributions, priorisation par Pareto et signaux de risque prévisionnels.

04Action

Décisions opérationnelles

Investigation par exploration détaillée, alertes sur les défauts, revue des actions correctives et priorisation Qualité / Garantie.

03 · ARCHITECTURE DE DONNÉES

Deux niveaux de lecture : clarté pour la direction, profondeur technique.

La vue publique du portfolio présente la logique de fonctionnement en cinq étapes. La reconstitution technique détaillée reste disponible comme élément probant, sans exposer les correspondances confidentielles entre systèmes sources.

Architecture d’analyse de la qualité véhicule — Vue d’ensemble du portfolio — **Architecture d’analyse de la qualité véhicule**Les données opérationnelles des véhicules passent par une intégration maîtrisée et un socle de confiance pour alimenter l’analytique, le machine learning et les décisions métiers.
Données véhiculeIntégration des donnéesSocle de confianceAnalytique & MLDécisions métiers

04 · PIPELINE DE DONNÉES GOUVERNÉ

Données traçables. Analyse prédictive. Amélioration continue.

Le pipeline gouverné reliait les éléments opérationnels à une ingestion maîtrisée, un socle de données de confiance, des traitements analytiques et des résultats décisionnels, tout en maintenant une boucle continue de retour sur la qualité.

**Pipeline de données gouverné pour la qualité véhicule**Les éléments opérationnels passent par une ingestion maîtrisée, des données de confiance,
des traitements et une analyse prédictive pour éclairer les décisions de qualité, de garantie et d’action corrective.
Éléments opérationnelsIngestion maîtriséeSocle de confianceTraitements & variablesAnalytique & MLRésultats décisionnelsRetours continus

05 · MODÈLE OPÉRATIONNEL

Gouverner la stratégie. Livrer par itérations. Apprendre en continu.

Le modèle de réalisation associait pilotage PMO, priorités du portefeuille et cadre de qualité à une direction produit intégrée et à une cadence de livraison Scrum rigoureuse.

**Cadre hybride de gouvernance PMO et Scrum**Le pilotage de direction et le cadre de décision gouvernaient le programme, tandis qu’une direction produit intégrée reliait les éléments probants, les risques et les apprentissages aux livraisons itératives Scrum.
Pilotage de directionPortefeuille & budgetRisques & qualitéDirection produit
Cadence ScrumApprentissage continu

06 · MODÈLE & GOUVERNANCE DES DONNÉES

Gouverner le sens avant de développer l’analytique.

Une prévision crédible exigeait davantage que l’ingestion : des définitions communes des périmètres de parc, des regroupements de symptômes, des produits contributeurs, des éléments de diagnostic et des dates de mesure.

Une architecture de produit de données,
au-delà de l’assemblage de tableaux de bord.

Le travail a établi des entités et des relations maîtrisées entre populations de véhicules, incidents, symptômes, fichiers de diagnostic, attributs ECU, défauts, traitements analytiques et références d’actions correctives. Ce socle sémantique rendait chaque taux, Pareto et prévision en aval interprétable.

PérimètreDéfinitions des parcs et périmètres

Populations, pays, produits et périodes de mesure cohérents.

SémantiqueSymptômes & diagnostics

Logique de regroupement maîtrisée et relations traçables.

QualitéRègles & rapprochement

Normalisation, contrôles de complétude et calculs gouvernés.

AccèsRôles & usages maîtrisés

Accès d’entreprise et vues opérationnelles adaptées aux usages.

07 · ANALYSE PRÉDICTIVE

Transformer l’historique qualité en un signal de risque prévisionnel.

La couche analytique associait des indicateurs de qualité interprétables, l’analyse des contributions et un horizon prévisionnel de neuf mois, offrant aux utilisateurs opérationnels un chemin étayé de la détection des tendances à l’investigation.

Suivre les taux de symptômes

Suivre les signaux de qualité sur les parcs et périmètres sélectionnés, comparer les performances aux objectifs ou aux engagements et repérer les écarts significatifs.

Prioriser les contributeurs

Utiliser les analyses de Pareto des contributions produits et des codes de diagnostic pour concentrer l’investigation sur les composants et défauts expliquant la plus grande part de l’exposition.

Anticiper l’horizon de risque

Prolonger les données mensuelles de taux et de mix produit par des prévisions à neuf mois, conçues pour anticiper les alertes potentielles et éclairer plus tôt les décisions de qualité et de garantie.

08 · PARCOURS UTILISATEUR OPÉRATIONNEL

Du choix du parc aux éléments probants en six étapes maîtrisées.

L’expérience produit traduisait des traitements analytiques complexes en un parcours progressif d’exploration détaillée. Les libellés et les données publics ont été anonymisés en préservant la logique d’interaction.

Parcours utilisateur public d’analyse de la qualité véhicule — **Analyse de la qualité véhicule — Parcours utilisateur public**Sélectionner le périmètre, suivre le taux de symptômes, identifier les contributeurs, prioriser les codes de diagnostic, examiner la tendance et exporter les éléments probants.
Périmètre du parcTendance des symptômesPareto des diagnostics
Évolution du tauxExport des preuves

09 · BOUCLE D’ACTION CORRECTIVE

Relier détection, preuves et action.

L’analyse de la qualité créait de la valeur lorsque le signal analytique pouvait être étudié, relié aux éléments d’ingénierie et comparé avant et après l’action corrective.

01Détecter

Repérer un signal anormal du parc ou du taux de symptômes.

02Prioriser

Classer les produits contributeurs et les codes de diagnostic.

03Investiguer

Examiner les tendances et les dossiers de diagnostic associés.

04Agir

Relier les éléments de qualité aux décisions d’action corrective.

05Mesurer

Comparer le taux avant et après la date d’application de l’action.

10 · ÉLÉMENTS PROBANTS D’EXÉCUTION

Une logique produit documentée, du modèle de données au parcours utilisateur.

Le cas est étayé par les exigences, les supports d’ateliers, la modélisation conceptuelle et les éléments de navigation opérationnelle. Les détails confidentiels de réalisation et les affirmations chiffrées non étayées ne sont pas divulgués.

Produit

Périmètre fonctionnel & parcours

Définition des périmètres, des rôles, des questions, des séquences d’exploration détaillée, des commentaires, des exports et des interactions décisionnelles.

Données

Modèle conceptuel & relations

Structuration des entités véhicule, symptôme, diagnostic, ECU, traitement et action corrective.

Analytique

Taux · Pareto · prévisions

Spécification des calculs, de l’analyse des contributions, de la priorisation des codes de diagnostic et des projections à neuf mois.

Réalisation

Conception de l’application métier

Traduction de la logique analytique en un processus d’entreprise d’aide aux décisions de qualité et de garantie.

Règle de divulgation : certains détails de qualité véhicule, de diagnostic, de garantie et d’architecture interne ne sont pas divulgués en raison des accords de confidentialité, de la sécurité et de la confidentialité d’entreprise. Les visuels sont des reconstitutions conceptuelles publiques utilisant des contenus anonymisés.

11 · RÉSULTATS & VALEUR DU LEADERSHIP

Voir plus tôt. Prioriser sur preuves. Renforcer les décisions de garantie.

Le programme reliait des socles de données gouvernés, l’analyse prédictive et une application métier opérationnelle pour soutenir les décisions de qualité et de garantie. Les résultats déclarés associent baisses cumulées des coûts, exactitude des données et livraison de KPI à une meilleure maîtrise des risques de défauts majeurs des véhicules.

Coûts du programmeRéduits

Contribution aux baisses cumulées des coûts du programme.

KPI livrés800+

KPI livrés pour l’analyse opérationnelle et l’aide à la décision.

Exactitude des données90%

Exactitude des données atteinte dans le périmètre évalué.

Visibilité

Voir plus tôt l’exposition qualité

Les signaux du parc et les prévisions facilitaient l’identification et la discussion des risques de qualité émergents.

Priorités

Priorisation des défauts sur preuves

Les analyses de Pareto et les parcours d’exploration détaillée concentraient l’attention sur les principaux contributeurs.

Décisions

Analyse opérationnelle de la qualité

Les utilisateurs pouvaient passer des taux agrégés aux éléments de diagnostic et au contexte des actions correctives.

Planification

Aide aux décisions garantie et pièces

L’horizon de neuf mois renforçait les bases de décisions proactives de qualité, de garantie et de planification des pièces.

LECTURE DES RÉSULTATS

La valeur métier de l’analyse prédictive de la qualité.

Quatre priorités métiers, avec les résultats métiers, technologiques et les évolutions de pratiques du cas Renault de qualité prédictive des véhicules.
Priorité métierObjectif stratégique	Résultats métiersValeur rendue possible	Résultats technologiquesCapacités structurées	Évolution des pratiquesPratiques de travail rendues possibles
Croissance commercialeContribution indirecte	Soutien à une planification proactive des garanties et des pièces grâce à une meilleure anticipation de l’exposition aux risques de qualité véhicule.	Structuration de projections à neuf mois à partir des taux de symptômes et du mix produit.	Alignement des acteurs Qualité et Garantie sur un horizon de risque commun et des bases de priorisation partagées.
Efficacité opérationnelle	Contribution aux baisses cumulées des coûts du programme, avec un parcours structuré d’investigation des défauts et de suivi des actions correctives.	Livraison de 800+ KPI, d’une nouvelle base de données, de pipelines de données gouvernés, d’une application métier et d’une plateforme prédictive BI/ML.	Mise à disposition de définitions communes et de critères analytiques cohérents pour prioriser les investigations.
Valeur client	Améliorations déclarées de la satisfaction des clients et des utilisateurs métiers, avec un soutien renforcé aux décisions de qualité véhicule.	Mise en relation des symptômes du parc, des éléments de diagnostic, des tendances et du contexte des actions correctives grâce à l’analytique opérationnelle et aux parcours d’exploration détaillée.	Soutien à des investigations mieux informées et à la coordination entre utilisateurs métiers, équipes Qualité et acteurs techniques.
Gestion des risques	Renforcement de la maîtrise des risques de défauts majeurs des véhicules. Soutien à la préparation au RGPD et aux exigences de sécurité de l’information alignées sur ISO/IEC 27001 dans le périmètre du projet.	Atteinte de 90% d’exactitude des données dans le périmètre évalué. Mise en place de contrôles de qualité des données, d’anonymisation des données clients, de rapprochements, de traçabilité et d’accès d’entreprise maîtrisés.	Soutien à des décisions fondées sur des définitions communes, des éléments interprétables et des comparaisons avant et après action corrective.

Base des résultats : résultats du programme rapportés par son responsable. Les baisses de coûts reflètent la performance collective du programme ; les 90% concernent l’exactitude des données dans le périmètre évalué. Les améliorations de satisfaction des clients et des utilisateurs métiers sont qualitatives.

ROI — Retour sur investissement : les baisses cumulées des coûts constituent un bénéfice financier pour évaluer les retours. Un ROI financier nécessite des bénéfices attribuables, les investissements, les coûts d’exploitation et la période considérée.

Cadre de valeur : la contribution commerciale est indirecte, via les décisions de qualité, de garantie et de planification des pièces. La préparation au RGPD repose sur l’anonymisation des données clients ; l’alignement sur ISO/IEC 27001 concerne les exigences de sécurité de l’information dans le périmètre du projet.

Valeur pour les collaborateurs et potentiel futur

Regards complémentaires sur le programme : bénéfices pour les collaborateurs à documenter et options stratégiques à valider.

Bénéfices collaborateurs à documenter

ROE — Retour pour les collaborateurs

De meilleurs outils de décision, des définitions de données communes et des parcours d’investigation plus clairs soutiennent les utilisateurs métiers et les équipes Qualité.

De meilleurs outils de décisionL’application opérationnelle et les capacités de BI prédictive offrent aux utilisateurs un parcours structuré, des KPI du parc aux éléments de diagnostic et au contexte des actions correctives.
Définitions de données communesDes périmètres de parc, des regroupements de symptômes et des règles de calcul gouvernés fournissent une base analytique commune aux équipes métiers et techniques.
Investigations structuréesDes parcours d’exploration détaillée cohérents et des comparaisons des éléments probants facilitent la coordination lors de l’investigation des défauts et de la revue des actions correctives.

Les outils et les pratiques de travail ont été établis. Leurs effets sur le temps consacré, l’autonomie, la charge de travail et l’expérience des collaborateurs restent à documenter.

Options futures à valider

ROF — Retour sur le futur

Les socles de données et les capacités prédictives réutilisables ouvrent des possibilités de développement au-delà de l’application livrée.

Périmètres analytiques supplémentairesLa base de données et les pipelines gouvernés constituent un socle pour étendre l’analyse à d’autres périmètres de véhicules et jeux de données.
Services analytiques supplémentairesLes modèles de données, les définitions de KPI et les capacités prédictives réutilisables ouvrent la voie à de nouveaux services de qualité, de garantie et d’aide à la décision.

La base de données, les pipelines et l’application sont des résultats de plateforme livrés. Leur contribution au ROF dépend de leur réutilisation ultérieure, de leur adoption et d’une valeur économique démontrée.

Analyse prédictivePilotage des produits de donnéesAnalyse de la qualité véhiculeGouvernance des donnéesModélisation des données

Pipelines de donnéesIA/Machine Learning

Business IntelligenceAnalytique opérationnelleResponsabilité produitGestion des risques de garantie

VALEUR DU LEADERSHIP

L’analytique industrielle crée de la valeur lorsque preuves, prévisions et action forment un même produit.

Ce cas démontre la capacité à relier des données industrielles dispersées à un modèle analytique gouverné, un parcours utilisateur opérationnel et une capacité décisionnelle prévisionnelle, en préservant la traçabilité et l’interprétabilité.

Produit de donnéesCycle de vie de bout en bout

Intelligence artificielleMachine Learning

AnalytiqueBI prédictive et opérationnelle

GouvernanceDéfinitions et traçabilité

Valeur métierDécisions de qualité et de garantie

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