Le TCO est un indicateur qui évolue constamment

Tout au long de la durée de vie utile d'un véhicule, le TCO est susceptible d'évoluer en fonction de l'âge du véhicule, mais aussi de nombreux facteurs externes. En effet, des facteurs liés au marché peuvent entraîner une fluctuation des prix du carburant ou une augmentation des coûts des marchandises, qui se traduit par une pression à la hausse sur les prix des pneus et des pièces. De plus, le taux de dépréciation a tendance à s'aligner sur les conditions du marché de gros et sur les préférences d'achat des consommateurs. Tous ces facteurs externes peuvent avoir une influence sur la compétitivité du TCO d'une catégorie de véhicule par rapport à une autre. Par exemple, une baisse des prix du carburant modifie les considérations liées au TCO en réduisant les coûts d'exploitation des camions et en augmentant leur valeur de revente, tout en ayant un effet négatif sur les valeurs résiduelles des berlines et des hybrides compacts.

Le TCO exerce aussi une influence sur les politiques de remplacement des véhicules. En effet, la quasi-totalité des dépenses liées à une flotte, en considérant à la fois les coûts fixes et les frais de fonctionnement, dépendent de la mise hors service d'un véhicule. Les flottes commerciales ont alors tendance à mettre en place des cycles sur le long terme, permettant d'augmenter progressivement la durée de vie utile de leurs véhicules. Au fil des ans, les fabricants d'équipement d'origine ont considérablement amélioré la qualité des véhicules et allongé les garanties du groupe motopropulseur. Les entreprises peuvent ainsi prolonger en toute confiance la durée de vie utile des actifs moins risqués de leur flotte, comme les véhicules utilitaires légers.

Les données de l'industrie automobile révèlent que les parcs de véhicules utilitaires légers dépassent régulièrement les paramètres de durée de vie prévus. La durée d'utilisation des actifs des flottes de berlines s'est également allongée, mais à un rythme plus modéré. Ainsi, de nombreux parcs de véhicules, et en particulier ceux de taille moyenne, ajustent désormais leur paramètre de remplacement à 130 000 km. Un changement qui va de pair avec la pression exercée par les directions pour limiter les dépenses d'investissement liées à la gestion des flottes. Bien souvent, les directions d'entreprises considèrent le cycle de remplacement des véhicules sous l'angle financier, et ne perçoivent les décisions liées au coût du cycle de vie qu'en termes de pertes d'argent. C'est pourquoi de nombreuses entreprises réduisent les coûts de leur flotte en allongeant les cycles de remplacement des véhicules, leur permettant ainsi d'affecter le cash flow différé à d'autres dépenses.

Traditionnellement, la politique de remplacement d'une flotte mêle des considérations de durée et de kilométrage, prenant par exemple en compte des mois de service et des tranches kilométriques. Cette politique repose sur la tendance inverse des dépenses fixes et variables pendant la durée de vie du véhicule. En effet, les coûts fixes ont tendance à diminuer avec le temps, et inversement, les coûts variables, ou coûts de fonctionnement, ont tendance à augmenter. Lorsque ces deux types de coûts sont représentés graphiquement en fonction de la durée de vie d'un véhicule, on considère généralement que le moment opportun pour remplacer le véhicule se situe au niveau de l'intersection entre la courbe descendante des coûts fixes et la courbe montante des coûts variables.

Aujourd'hui, de plus en plus de flottes automobiles adoptent des cycles de remplacement plus souples. Certaines d'entre elles ont même choisi de ne plus désigner leur cycle de remplacement comme étant une « politique », mais parlent plutôt de « ligne directrice ». Elles veulent pouvoir déterminer le moment de mise hors service d'un véhicule en fonction des conditions du marché, plutôt que de se fier aux paramètres de kilométrage ou de durée de vie prédéfinis. Cette évolution est rendue possible par la précision croissante des modèles d'optimisation du cycle de vie, en particulier grâce à une analyse plus approfondie des données. Cette dernière permet de calculer les différents scénarios possibles afin d'identifier les meilleurs paramètres de remplacement des véhicules.

Une ligne directrice flexible peut alors prendre des directions diamétralement opposées. L'une d'entre elles peut consister à allonger le cycle de remplacement. Cette approche sert de solution à court terme pour compenser une réduction du budget alloué aux dépenses d'investissement. Par exemple, les flottes de services, qui bénéficient de plafonds de coûts plus élevés puisqu'elles possèdent des équipements supplémentaires, maintiendront leurs véhicules en service plus longtemps que les flottes de véhicules légers afin de limiter les dépenses d'investissement.

L'autre solution de remplacement consiste à raccourcir la durée de vie des véhicules. La mise en place de cycles courts permet de profiter d'un marché de la revente extrêmement dynamique, comme c'était le cas il y a quelques années. Certaines flottes ne veulent pas se limiter à un seul cycle de remplacement de véhicules et préfèrent avoir une marge de manœuvre plus ample en adoptant une stratégie flexible guidée par le marché. Les entreprises qui suivent cette démarche estiment qu'il est plus prudent financièrement de fonctionner avec des cycles de remplacement flexibles. En effet, selon les conditions et les circonstances atténuantes du marché, il peut être plus avantageux de maintenir ses véhicules en service sur une période plus ou moins longue.

La connectivité des véhicules et les analyses de données plus détaillées permettant une maintenance préventive inciteront les entreprises à abandonner le TCO au profit d'une méthodologie plus précise axée sur le « coût de possession le plus faible » (LCO). Dans le cadre d'une analyse finale et d'une stratégie de remplacement optimale, l'analyse de cycle de vie la plus précise sur laquelle s'appuyer pour prendre la décision d'acquisition initiale est celle qui prend en compte à la fois les données en temps réel et les données historiques.

La modélisation prédictive fondée sur des données relatives aux véhicules transmises en continu grâce à la télématique permettra d'accroître l'efficacité des flottes. À titre d'exemple, une étude menée par IBM a révélé que les analyses prédictives pouvaient réduire les délais de diagnostic de panne de 70 % et les délais de réparation de 20 %.

La modélisation prédictive permettra ainsi de mieux gérer les périodes d'indisponibilité des véhicules et de maximiser l'utilisation de la flotte. Le modèle traditionnel de maintenance préventive qui repose sur la durée et le kilométrage se verra alors transformé en un modèle axé sur les données. À long terme, on pourra observer une transition d'un programme traditionnel de maintenance réactive à un modèle de maintenance prédictive. Les réparations seront alors effectuées avant qu'une panne immobilise le véhicule, ce qui permet de maximiser l'utilisation du parc.

La technologie de maintenance prédictive ne permet cependant pas d'éviter les pannes. Son rôle est de les prédire, pour permettre aux gestionnaires de repérer le dysfonctionnement en cause et de déterminer la date de réparation du véhicule avant qu'il ne tombe en panne. En suivant ce modèle, les gestionnaires de flotte pourront diminuer la fréquence des pannes inattendues et réduire la période d'immobilisation du conducteur et du véhicule. À terme, les données collectées seront utilisées afin de prévoir le moment optimal pour remplacer un véhicule.