{"id":12349,"date":"2026-01-13T10:18:27","date_gmt":"2026-01-13T10:18:27","guid":{"rendered":"https:\/\/focalx.ai\/non-categorise\/linformatique-na-pas-bloque-le-deploiement-cest-la-mauvaise-conception-du-deploiement-qui-la-fait\/"},"modified":"2026-03-24T11:06:36","modified_gmt":"2026-03-24T11:06:36","slug":"mauvais-design-de-deploiement-tue-ladoption","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/focalx.ai\/fr\/logistique-des-vehicules-finis\/mauvais-design-de-deploiement-tue-ladoption\/","title":{"rendered":"L&rsquo;informatique n&rsquo;a pas bloqu\u00e9 le d\u00e9ploiement - c&rsquo;est la mauvaise conception du d\u00e9ploiement qui l&rsquo;a fait"},"content":{"rendered":"<p>Une mauvaise conception du d\u00e9ploiement, et non une r\u00e9sistance informatique, est g\u00e9n\u00e9ralement ce qui bloque un d\u00e9ploiement parce qu&rsquo;il tente de r\u00e9soudre chaque d\u00e9pendance (mat\u00e9riel, int\u00e9grations, partenaires, changement de processus) avant de prouver la valeur aux points de transfert op\u00e9rationnel o\u00f9 les inspections ont d\u00e9j\u00e0 lieu. Cet article explique pourquoi les programmes \u00ab\u00a0big-bang\u00a0\u00bb \u00e9chouent, \u00e0 quoi ressemble un mod\u00e8le de d\u00e9ploiement progressif dans la logistique des v\u00e9hicules finis, ce dont l&rsquo;informatique a r\u00e9ellement besoin pour approuver et soutenir l&rsquo;\u00e9chelle, et comment \u00e9viter de cr\u00e9er de nouveaux silos de donn\u00e9es tout en passant de la capture aux flux de travail et aux int\u00e9grations. <\/p>\n<h2>Explication principale : il faut d&rsquo;abord prouver la valeur des flux de travail, puis d\u00e9velopper la capture et les int\u00e9grations.<\/h2>\n<p>Les d\u00e9ploiements rapides dans le domaine de la logistique automobile fonctionnent lorsqu&rsquo;ils suivent la s\u00e9quence de travail : les preuves sont captur\u00e9es lors des changements de garde, les d\u00e9cisions op\u00e9rationnelles sont prises dans le \u00ab\u00a0milieu d\u00e9sordonn\u00e9\u00a0\u00bb des exceptions, et ce n&rsquo;est qu&rsquo;ensuite que les entreprises ont besoin d&rsquo;une synchronisation structur\u00e9e du syst\u00e8me d&rsquo;enregistrement. Si vous tentez de commencer par la conception d&rsquo;une int\u00e9gration compl\u00e8te, l&rsquo;installation d&rsquo;un mat\u00e9riel fixe et l&rsquo;int\u00e9gration de plusieurs partenaires, le d\u00e9ploiement suppose un monde parfait : des processus stables, des donn\u00e9es coh\u00e9rentes, des parties prenantes align\u00e9es et une maturit\u00e9 imm\u00e9diate en mati\u00e8re de gouvernance. En pratique, le chemin le plus rapide consiste \u00e0 commencer par une capture mobile guid\u00e9e dans les moments d&rsquo;inspection in\u00e9vitables, \u00e0 attacher le bon codage des dommages au point de capture et \u00e0 mettre en place une couche de flux de travail afin que les exceptions soient r\u00e9ellement prises en charge, progressent et soient cl\u00f4tur\u00e9es. Une fois que l&rsquo;enregistrement de l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement est cr\u00e9\u00e9 et cl\u00f4tur\u00e9 de mani\u00e8re coh\u00e9rente, l&rsquo;extension \u00e0 la capture fixe et aux int\u00e9grations de syst\u00e8mes devient une \u00e9tape de mise en \u0153uvre plut\u00f4t qu&rsquo;un pari de transformation.   <\/p>\n<h2>Pourquoi le big-bang \u00e9choue-t-il dans les d\u00e9ploiements logistiques de v\u00e9hicules finis ?<\/h2>\n<p>Les programmes de grande envergure \u00e9chouent parce qu&rsquo;ils regroupent trop d&rsquo;inconnues en une seule \u00e9tape de mise en service. Dans la logistique des v\u00e9hicules finis, les inspections se situent \u00e0 l&rsquo;intersection de plusieurs parties (transporteurs, terminaux, \u00e9quipementiers, enceintes, dernier kilom\u00e8tre) et de plusieurs syst\u00e8mes (TMS, syst\u00e8mes d&rsquo;enceinte, outils de gestion des r\u00e9clamations, gestion des documents). Lorsqu&rsquo;un d\u00e9ploiement n\u00e9cessite du nouveau mat\u00e9riel partout, que chaque partenaire doit suivre de nouvelles proc\u00e9dures op\u00e9rationnelles standard et que chaque syst\u00e8me doit \u00e9changer des \u00e9v\u00e9nements parfaitement structur\u00e9s d\u00e8s le premier jour, le projet devient fragile : une d\u00e9pendance manquante interrompt la progression et un chemin d&rsquo;exception en dehors de la conception \u00e9rode la confiance dans les r\u00e9sultats.  <\/p>\n<p>Nous avons observ\u00e9 \u00e0 maintes reprises que \u00ab\u00a0l&rsquo;informatique nous a bloqu\u00e9s\u00a0\u00bb devient l&rsquo;explication la plus commode lorsqu&rsquo;un programme s&rsquo;enlise. Les projets qui sont morts sont ceux qui ont essay\u00e9 de tout int\u00e9grer en premier : une int\u00e9gration de type big-bang, du nouveau mat\u00e9riel sur chaque site, chaque partenaire embarqu\u00e9 et chaque flux de travail red\u00e9fini avant que quiconque n&rsquo;ait d\u00e9montr\u00e9 des r\u00e9sultats tangibles au niveau des inspections de changement de garde qui ne peuvent \u00eatre omises. Si vous souhaitez un cadre adjacent \u00e0 cette approche, consultez notre article sur la mani\u00e8re de <a href=\"https:\/\/focalx.ai\/finished-vehicle-logistics\/start-visibility-without-full-chain\/\">commencer \u00e0 obtenir une visibilit\u00e9 sans int\u00e9grer l&rsquo;ensemble de la cha\u00eene<\/a>.  <\/p>\n<p>Le big-bang cr\u00e9e \u00e9galement ce que les op\u00e9rations exp\u00e9rimentent plus tard comme une <a href=\"https:\/\/focalx.ai\/finished-vehicle-logistics\/fvl-evidence-debt-cost\/\">dette de preuves<\/a>: une qualit\u00e9 de capture incoh\u00e9rente, des enregistrements d&rsquo;\u00e9v\u00e9nements fragment\u00e9s et un contexte manquant qui ralentissent plut\u00f4t qu&rsquo;ils n&rsquo;acc\u00e9l\u00e8rent le travail de r\u00e9solution en aval et de traitement des r\u00e9clamations. Pour les lecteurs \u00e0 la recherche d&rsquo;une liste de contr\u00f4le, nous avons \u00e9galement document\u00e9 les <a href=\"https:\/\/focalx.ai\/finished-vehicle-logistics\/ai-inspection-failures\/\">modes d&rsquo;\u00e9chec les plus courants lors de l&rsquo;adoption d&rsquo;inspections d&rsquo;IA<\/a> qui apparaissent fr\u00e9quemment dans ces conceptions \u00ab\u00a0tout-en-un\u00a0\u00bb. <\/p>\n<h2>Mod\u00e8le progressif : capture mobile guid\u00e9e \u2192 capture fixe \u2192 int\u00e9gration<\/h2>\n<p>Un mod\u00e8le progressif fonctionne parce qu&rsquo;il aligne l&rsquo;investissement et la complexit\u00e9 sur ce qui a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 valid\u00e9 dans les op\u00e9rations quotidiennes. L&rsquo;objectif n&rsquo;est pas de retarder ind\u00e9finiment l&rsquo;int\u00e9gration, mais de la rendre pr\u00e9visible en commen\u00e7ant par normaliser l&rsquo;enregistrement des \u00e9v\u00e9nements et en prouvant que les exceptions peuvent \u00eatre ferm\u00e9es avec une responsabilit\u00e9 claire. <\/p>\n<ul>\n<li><b>Capture guid\u00e9e mobile<\/b>: Commencez l\u00e0 o\u00f9 les inspections sont in\u00e9vitables : changements de garde aux portes, d\u00e9chargements, chargements, d\u00e9placements dans la cour et livraisons. Utilisez la technologie mobile pour normaliser les angles, les prises de vue requises et les m\u00e9tadonn\u00e9es afin que l&rsquo;enregistrement de l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement soit coh\u00e9rent entre les op\u00e9rateurs et les sites. C&rsquo;est \u00e9galement \u00e0 ce stade que nous recommandons d&rsquo;int\u00e9grer le <b>M-22<\/b> lors de la capture afin que la terminologie et le codage des dommages soient appliqu\u00e9s au moment de la cr\u00e9ation des preuves, et non pas reconstruits ult\u00e9rieurement de m\u00e9moire. Le changement le plus important pour l&rsquo;op\u00e9rateur \u00e0 ce stade est que la capture doit \u00eatre li\u00e9e \u00e0 l&rsquo;action ; notre exp\u00e9rience montre que les op\u00e9rateurs se sentent valoris\u00e9s lorsque le <b>flux<\/b> existe - t\u00e2ches, alertes, propri\u00e9t\u00e9 claire et suivi de la fermeture - parce qu&rsquo;il l\u00e8ve l&rsquo;ambigu\u00eft\u00e9 sur ce qui se passe apr\u00e8s que les photos ont \u00e9t\u00e9 prises. C&rsquo;est pourquoi nous mettons l&rsquo;accent sur la <a href=\"https:\/\/focalx.ai\/finished-vehicle-logistics\/fvl-photo-to-action-workflows\/\">couche de flux de travail entre les preuves et l&rsquo;action<\/a> au cours de la premi\u00e8re phase.    <\/li>\n<li><b>Capture fixe<\/b>: Une fois que vous disposez de normes de capture stables et de flux de travail utilis\u00e9s de mani\u00e8re coh\u00e9rente, la capture fixe devient un m\u00e9canisme de mise \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle plut\u00f4t qu&rsquo;une exp\u00e9rience. Les stations fixes peuvent augmenter le d\u00e9bit des points de contact \u00e0 fort volume, mais elles ne donnent des r\u00e9sultats coh\u00e9rents que si la structure sous-jacente des \u00e9v\u00e9nements d&rsquo;inspection, les conventions de codage et la gestion des exceptions fonctionnent d\u00e9j\u00e0 sous forme mobile. Dans le cas contraire, vous automatisez l&rsquo;incoh\u00e9rence.  <\/li>\n<li><b>Int\u00e9gration<\/b>: Int\u00e9grez une fois que l&rsquo;enregistrement de l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement a une structure et un cycle de vie fiables. \u00c0 ce stade, les entreprises ressentent la valeur de l&rsquo;existence de <b>Recover<\/b> - une synchronisation des demandes d&rsquo;indemnisation dans les syst\u00e8mes afin que le m\u00eame \u00e9v\u00e9nement ne soit pas retap\u00e9 dans les outils, les courriels et les feuilles de calcul. L&rsquo;int\u00e9gration consiste alors \u00e0 mettre en correspondance des champs, des identifiants et des statuts stables dans les syst\u00e8mes TMS, de gestion des sinistres et op\u00e9rationnels qui r\u00e9gissent d\u00e9j\u00e0 le travail.  <\/li>\n<\/ul>\n<p>Notre apprentissage pratique \u00e0 travers les d\u00e9ploiements est direct : si vous ne d\u00e9ployez que des inspections, vous vous noyez toujours dans le d\u00e9sordre du milieu. Le goulot d&rsquo;\u00e9tranglement op\u00e9rationnel n&rsquo;est pas la capture d&rsquo;images, mais l&rsquo;appropriation des exceptions, le suivi des progr\u00e8s et la cl\u00f4ture. C&rsquo;est pourquoi nous consid\u00e9rons les <a href=\"https:\/\/focalx.ai\/finished-vehicle-logistics\/fvl-closed-loop-inspections-value\/\">inspections en boucle ferm\u00e9e<\/a> comme la conception minimale viable pour prouver la valeur avant de passer \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle sup\u00e9rieure.  <\/p>\n<h2>Ce dont les services informatiques ont besoin : s\u00e9curit\u00e9, mod\u00e8le de donn\u00e9es stable et piste d&rsquo;audit.<\/h2>\n<p>Les \u00e9quipes informatiques rejettent rarement l&rsquo;innovation par principe. Elles rejettent l&rsquo;incertitude : une propri\u00e9t\u00e9 des donn\u00e9es peu claire, un contr\u00f4le d&rsquo;acc\u00e8s faible, des r\u00e8gles de conservation ambigu\u00ebs et des int\u00e9grations qui ne peuvent pas \u00eatre prises en charge. Dans le cadre d&rsquo;un d\u00e9ploiement progressif, les exigences informatiques peuvent \u00eatre satisfaites d\u00e8s le d\u00e9but sans qu&rsquo;il soit n\u00e9cessaire de proc\u00e9der \u00e0 une int\u00e9gration compl\u00e8te d\u00e8s le premier jour, pour autant que la conception de la plateforme anticipe l&rsquo;\u00e9volution.  <\/p>\n<ul>\n<li><b>S\u00e9curit\u00e9 et contr\u00f4le d&rsquo;acc\u00e8s<\/b>: Acc\u00e8s bas\u00e9 sur les r\u00f4les, align\u00e9 sur les r\u00f4les op\u00e9rationnels (personnel du terminal, superviseurs du transporteur, qualit\u00e9 OEM, r\u00e9clamations) et contr\u00f4les stricts sur qui peut voir, exporter et \u00e9diter les preuves et les enregistrements d&rsquo;inspection.<\/li>\n<li><b>Mod\u00e8le de donn\u00e9es et identifiants<\/b>: Un enregistrement d&rsquo;\u00e9v\u00e9nement bien d\u00e9fini qui relie le VIN, le lieu, l&rsquo;horodatage, la partie responsable, le type d&rsquo;inspection et le codage des dommages (y compris <b>M-22<\/b>) afin que le m\u00eame incident puisse \u00eatre r\u00e9f\u00e9renc\u00e9 de mani\u00e8re coh\u00e9rente dans tous les outils. En l&rsquo;absence d&rsquo;identifiants et de champs stables, les int\u00e9grations amplifient la confusion au lieu de l&rsquo;\u00e9liminer. <\/li>\n<li><b>Piste d&rsquo;audit et non-r\u00e9pudiation<\/b>: Un historique clair de ce qui a \u00e9t\u00e9 captur\u00e9, de qui l&rsquo;a captur\u00e9, de ce qui a chang\u00e9, de qui a approuv\u00e9 ou rejet\u00e9 une exception et de la date de cl\u00f4ture du dossier. C&rsquo;est ce qui transforme les preuves en un enregistrement op\u00e9rationnel et commercial qui peut r\u00e9sister \u00e0 un examen interne et \u00e0 une r\u00e9solution externe des litiges. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Lorsque la phase d&rsquo;int\u00e9gration commence, l&rsquo;objectif doit \u00eatre de supprimer les ressaisies et les enregistrements parall\u00e8les, en particulier dans les processus li\u00e9s aux sinistres o\u00f9 la transcription manuelle est courante. Nous soulignons les raisons sous-jacentes dans notre article sur les <a href=\"https:\/\/focalx.ai\/finished-vehicle-logistics\/why-claims-stay-manual\/\">raisons pour lesquelles les flux de travail li\u00e9s aux r\u00e9clamations restent manuels<\/a>, et les m\u00eames probl\u00e8mes apparaissent g\u00e9n\u00e9ralement lorsque les programmes d&rsquo;inspection tentent de s&rsquo;int\u00e9grer avant que la structure des \u00e9v\u00e9nements et la piste d&rsquo;audit ne soient matures. <\/p>\n<h2>\u00c9vitez les nouveaux silos : un seul enregistrement d&rsquo;\u00e9v\u00e9nement pour la capture, le flux de travail et la r\u00e9cup\u00e9ration<\/h2>\n<p>Les d\u00e9ploiements qui commencent par une solution ponctuelle \u00e9troite cr\u00e9ent souvent un nouveau silo : un outil stocke les images, un autre les t\u00e2ches, un autre les notes de r\u00e9clamation et un quatri\u00e8me devient le syst\u00e8me d&rsquo;enregistrement \u00ab\u00a0officiel\u00a0\u00bb. Le r\u00e9sultat op\u00e9rationnel est une duplication du travail : le m\u00eame incident est r\u00e9\u00e9crit plusieurs fois, le statut est suivi \u00e0 plusieurs endroits et les \u00e9quipes se disputent pour savoir quel dossier est le plus r\u00e9cent. <\/p>\n<p>Pour \u00e9viter cela, concevez un \u00e9v\u00e9nement d&rsquo;inspection unique qui suit son cycle de vie : preuves captur\u00e9es, dommages classifi\u00e9s, affectation du flux de travail, actions de r\u00e9solution et r\u00e9sultats de la r\u00e9cup\u00e9ration\/r\u00e9clamation. Les diff\u00e9rentes parties prenantes peuvent toujours avoir besoin de vues et d&rsquo;autorisations diff\u00e9rentes, mais l&rsquo;enregistrement sous-jacent doit rester unifi\u00e9. Notre perspective s&rsquo;aligne sur le principe d&rsquo;<a href=\"https:\/\/focalx.ai\/finished-vehicle-logistics\/fvl-one-source-of-truth-many-views\/\">une seule source de v\u00e9rit\u00e9 (sans imposer une seule vue)<\/a>- un mod\u00e8le d&rsquo;\u00e9v\u00e9nement partag\u00e9 qui prend en charge de multiples contextes op\u00e9rationnels sans fragmenter les donn\u00e9es.  <\/p>\n<h2>Contexte de la technologie et de l&rsquo;automatisation : pourquoi l&rsquo;IA a besoin d&rsquo;un flux de travail et d&rsquo;une gouvernance pour se d\u00e9velopper<\/h2>\n<p>La vision par ordinateur peut normaliser ce qui est d\u00e9tect\u00e9 et document\u00e9, mais l&rsquo;automatisation ne s&rsquo;\u00e9tend que lorsque le processus environnant est con\u00e7u pour la coh\u00e9rence. Dans nos d\u00e9ploiements, les crit\u00e8res techniques de r\u00e9ussite ne se limitent pas \u00e0 la pr\u00e9cision du mod\u00e8le ; ils incluent le fait que la capture guid\u00e9e produit des entr\u00e9es reproductibles, que le codage des dommages est appliqu\u00e9 de mani\u00e8re coh\u00e9rente \u00e0 la p\u00e9riph\u00e9rie et que les utilisateurs en aval peuvent faire confiance \u00e0 la piste d&rsquo;audit et aux statuts. <\/p>\n<p>C&rsquo;est pourquoi notre approche associe l&rsquo;inspection pilot\u00e9e par l&rsquo;IA \u00e0 deux couches op\u00e9rationnelles : <b>Stream<\/b> pour le traitement des exceptions (t\u00e2ches, alertes, propri\u00e9t\u00e9, suivi des fermetures) et <b>Recover<\/b> pour la synchronisation de l&rsquo;entreprise et la pr\u00e9paration des r\u00e9clamations. La valeur technologique se concr\u00e9tise lorsque l&rsquo;automatisation r\u00e9duit les \u00e9carts entre les sites et les op\u00e9rateurs, cr\u00e9e un enregistrement d&rsquo;\u00e9v\u00e9nement fiable au moment du changement de garde et \u00e9limine la n\u00e9cessit\u00e9 de reconstituer ult\u00e9rieurement les incidents \u00e0 partir de preuves et de courriels fragment\u00e9s. En d&rsquo;autres termes : L&rsquo;IA acc\u00e9l\u00e8re la capture, mais le flux de travail et la gouvernance emp\u00eachent l&rsquo;organisation de recr\u00e9er quatre fois le m\u00eame enregistrement d&rsquo;incident.  <\/p>\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>Ce n&rsquo;est pas l&rsquo;informatique qui a bloqu\u00e9 le d\u00e9ploiement, mais la conception du d\u00e9ploiement qui a suppos\u00e9 une int\u00e9gration compl\u00e8te, du mat\u00e9riel fixe partout et un alignement universel des partenaires avant de prouver sa valeur lors des in\u00e9vitables inspections de changement de garde. Un d\u00e9ploiement progressif - d&rsquo;abord la<b>capture guid\u00e9e<\/b> mobile, puis la capture fixe, puis les int\u00e9grations - permet aux \u00e9quipes de valider l&rsquo;enregistrement de l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement d&rsquo;inspection, d&rsquo;int\u00e9grer <b>M-22<\/b> d\u00e8s le d\u00e9but et de d\u00e9montrer le traitement des exceptions en boucle ferm\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 <b>Stream<\/b> avant de s&rsquo;engager dans une synchronisation au niveau de l&rsquo;entreprise gr\u00e2ce \u00e0 <b>Recover<\/b>. Pour les \u00e9quipementiers, les terminaux, les transporteurs et les propri\u00e9taires de technologies FVL, la conclusion pratique est claire : commencez l\u00e0 o\u00f9 les inspections ont d\u00e9j\u00e0 lieu, concevez pour la fermeture et pas seulement pour la capture, et ne passez aux int\u00e9grations qu&rsquo;une fois que le flux de travail et le mod\u00e8le de donn\u00e9es sont suffisamment stables pour \u00e9liminer le travail \u00e0 refaire plut\u00f4t que de l&rsquo;automatiser.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Une mauvaise conception du d\u00e9ploiement, et non une r\u00e9sistance informatique, est g\u00e9n\u00e9ralement ce qui bloque un d\u00e9ploiement parce qu&rsquo;il tente [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":10495,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"Les d\u00e9ploiements massifs \u00e9chouent. D\u00e9couvrez pourquoi le d\u00e9ploiement par \u00e9tapes fonctionne et comment passer de la capture aux flux de travail et aux int\u00e9grations sans silos. 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