Utilisation des données

Partagez des données anonymisées pour vos projets

autoSense souhaite rendre la mobilité plus efficace, plus sûre et plus pratique en connectant chaque conducteur à sa voiture et en partageant ces données de manière transparente avec des tiers. Les données anonymisées d'autoSense constituent une opportunité idéale pour tester et développer de nouvelles solutions, car de grandes quantités de données relatives aux véhicules sont collectées et stockées dans le cloud autoSense. Les données des clients sont toujours anonymisées et utilisées uniquement conformément à nos conditions générales et aux lois applicables en matière de protection des données.

Découvrez comment les données anonymisées peuvent être utilisées par autoSense dans les trois cas d'utilisation suivants.

autoSense - Datennutzung - Anonymisierte Daten gemeinsam für Ihre Projekte nutzen 
Municipalité / Ville

Comportement en matière de mobilité

De nombreux défis doivent encore être surmontés dans le domaine des transports. Des millions d'heures sont passées dans les embouteillages chaque jour et des conditions routières dangereuses ou une conduite incontrôlée peuvent entraîner des accidents. Les données relatives aux véhicules peuvent constituer une ressource précieuse à cet égard. En surveillant et en prédisant la circulation et en appliquant des informations sur le comportement des conducteurs, il est possible d'identifier les zones de la route qui sont potentiellement dangereuses et qui nécessitent une attention particulière.

Les institutions municipales s'intéressent au comportement de mobilité des conducteurs de véhicules afin de minimiser les accidents de la circulation, de contrôler le comportement en matière de vitesse ou même d'analyser le comportement au volant. En fournissant des données clients anonymisées, il est possible d'étudier le comportement de la population suisse sur les routes et de les utiliser pour garantir une plus grande sécurité.

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Comment minimiser les accidents de la route à l'aide des données clients anonymisées d'autoSense ?

Le secteur public sait déjà où se produisent des accidents graves. Les données autoSense permettent d'identifier les zones d'accidents potentiels futurs et de définir des mesures préventives.

Cartographies des accidents grâce à des analyses du comportement au volant

En suivant le comportement de conduite des conducteurs, une extrapolation peut être créée, qui indique sur une carte de chaleur où se trouvent ces zones à risque. Jusqu'à présent, les mesures de vitesse ont été effectuées sur une période plus longue afin d'établir la corrélation entre la vitesse et les accidents. Ce coût est énorme et peut être réduit grâce à notre solution

Assurances

Sécurité au volant

Grâce à l'accès à des données anonymisées sur l'utilisation des véhicules par nos clients, les compagnies d'assurance peuvent proposer des produits sur mesure adaptés aux besoins individuels et aux modèles comportementaux. autoSense est une source de données précieuse qui est nécessaire pour développer et tester des modèles et des idées pour l'avenir des compagnies d'assurance, le tout sans que vous ayez à investir dans du matériel. En numérisant le calcul des risques, le traitement des sinistres et l'offre de produits, le mode de fonctionnement des compagnies d'assurance peut être rendu plus efficace et orienté vers le client.

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Missions / Études de recherche

Effets des facteurs exogènes sur le comportement des conducteurs et les investissements

Les hausses des prix de l'énergie en 2022, qui ont une cause exogène due à la guerre en Ukraine, offrent une opportunité intéressante d'étudier la manière dont les entreprises et les ménages réagissent aux hausses de prix. autoSense peut fournir des données anonymisées pour analyser la corrélation entre les augmentations des prix du carburant disponibles de l'extérieur et le comportement au volant sur une plus longue période. Comment les hausses de prix ont-elles, par exemple, influencé la consommation de carburant et les habitudes de conduite des ménages ? Peut-on tirer des conclusions sur les décisions d'investissement des ménages (notamment en ce qui concerne l'achat de véhicules électriques) ?

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