À quoi servent l’IA et l’intelligence artificielle générative dans les transports ?

Que sont l’IA et l’intelligence artificielle générative ? 

Si elle est médiatisée depuis peu, l’intelligence artificielle fait partie du paysage de la tech depuis longtemps. Dès les années 1950, les chercheurs s’interrogent sur la possibilité de remplacer l’intelligence humaine par des machines. L’augmentation des capacités des processeurs, l’avancée de la recherche sur les algorithmes et l’explosion du volume de données permettent de développer le machine learning et le deep learning, et depuis peu l'Intelligence artificielle générative. Ces techniques rendent les machines capables d’apprendre par elles-mêmes et d’améliorer leurs performances dans des domaines comme la reconnaissance d’images, la traduction de texte ou encore la détection d’obstacles. Quelques années plus tard, ces techniques ouvrent de nouveaux champs dans la mobilité avec, par exemple, l’essor des véhicules autonomes.

L'intelligence artificielle générative, née en 2017 et révélée au grand public en novembre 2022 avec le lancement de ChatGPT, représente un tournant décisif dans l'accélération de l'intelligence artificielle. Elle s’appuie sur la valorisation de données existantes pour produire de nouveaux contenus (textes, images, musique, vidéos, code informatique…). Son usage s’est aujourd’hui démultiplié grâce à des logiciels comme ChatGPT, Deepl, Perplexity ou Mid Journey. 

Bien que le sujet de l'IA ne soit pas nouveau, son développement rapide a un impact significatif sur tous les secteurs d'activité, à travers des applications variées. Elle offre notamment de nouvelles possibilités dans le domaine de la mobilité. Keolis voit l’intelligence artificielle comme une évolution fondamentale à l’origine d’une série de transformations digitales majeures. À l’image d’Internet ou des réseaux sociaux, l’IA transforme profondément nos modes de vie, ce qui pousse le Groupe à accompagner activement les impacts pour ses collaborateurs et voyageurs . L’accélération actuelle de l’intelligence artificielle, portée par l'ensemble des écosystèmes (industries, startups, universités) ouvre de nouvelles perspectives d'innovation.

Prévoir l’affluence dans les transports en commun, optimiser la maintenance préventive des véhicules, calculer la trajectoire CO2 de la mobilité sur un territoire ou améliorer la sécurité : on l’a compris, l’IA et l’intelligence artificielle générative font désormais partie des opérations et services de Keolis pour améliorer la performance et la qualité de ses réseaux. Zoom sur trois cas d’usage. 

L’intelligence artificielle générative au service de l’information voyageur 

Comment garantir une information voyageur fiable lors de perturbations dans les transports en commun ? C’est la problématique à laquelle était confronté le réseau de Keolis Nederland. Les problèmes de transports en commun sont une source de mécontentement et de stress pour les passagers comme pour les collaborateurs. Le réseau a souhaité mettre en place un outil simple d’utilisation pour informer de manière fiable et rapide le voyageur. La solution déployée utilise une intelligence artificielle générative : à partir des événements survenus, l’outil, appelé KEINFO, génère et adapte des messages d’information aux voyageurs qui sont diffusés sur les canaux de communication disponibles : réseaux sociaux, site web, applis, écrans à bord… Grâce à cette IA, le temps de traitement de l’information est passé de 20 minutes à 5, pour un coût d’investissement et d’exploitation faible. Les collaborateurs du réseau ont d’ores et déjà été formés à ce nouvel outil.

En Île-de-France, les tarifs varient selon le mode de transport et les lignes empruntées. Pour les usagers occasionnels, notamment les touristes et les visiteurs de passage, cela peut entraîner une confusion et de la fraude involontaire. Keolis Île-de-France propose donc aux voyageurs un chatbot doté d’une intelligence artificielle générative, Keobot , qui fournit des informations tarifaires dans toutes les langues. Le service est accessible via un QR code qui redirige vers un fil de discussion WhatsApp, une application largement utilisée. Keobot est une exclusivité de Keolis.

La filiale Keolis Besançon Mobilités, Grand Besançon Métropole et les associations locales d’aide aux personnes déficientes visuelles, ont déployé l’application mobile Ezymob sur le réseau de la métropole (tramway, bus, car). Cet assistant digital utilise l’IA pour fournir un guidage en temps réel, via des indications sonores et/ou visuelles en gros caractères. Trois fonctionnalités sont disponibles : détection des portes d’accès et des places libres, guidage audio sur les pôles d’échanges complexes et comptage des arrêts jusqu’à la destination afin de rendre la mobilité un peu plus accessible à tous.

Au Mont-Saint-Michel, Keolis s'appuie sur l’IA générative pour apporter une expérience enrichie aux clients. Les navettes, mises à disposition des voyageurs sur les parkings situés sur la côte pour aller jusqu’au Mont-Saint-Michel, bénéficient d’une gestion optimisée grâce à des caméras vidéo et à l’analyse prédictive de l’affluence. Depuis, leur mise en place, les flux de visiteurs sont mieux pris en charge et font l'objet en temps réel d’une information sur les temps d’attente des navettes. Cette évolution du parcours visiteur, associée à une signalétique universelle (grâce à l'usage de pictogrammes uniquement) et à des outils de réservation en ligne, rend l’expérience plus fluide et plus inclusive, à la hauteur de ce site emblématique du patrimoine mondial.

Anticiper l’affluence en temps réel grâce à l’intelligence artificielle 

Le Département du Transport et du Planning de l’État de Victoria en Australie souhaitait trouver une approche innovante pour anticiper l’affluence dans le réseau de tramway de Melbourne et dans les transports en commun en général. Pour atteindre cet objectif, Keolis Downer et l’Université de Melbourne se sont associés pour mettre au point IMove. Cet outil utilise l’intelligence artificielle pour analyser les données externes (météo, recensement, calendrier, etc.), ainsi que celles collectées par les systèmes de validation des titres ou de comptage installés à bord de certains véhicules. Les modèles algorithmiques mis au point permettent d’estimer la charge des tramways en temps réel et de mieux prévoir l’affluence.

Cette innovation évite au réseau d’équiper toutes les rames en système de comptage, très coûteux, et compense le système imparfait des données de validation qui ne prend pas en compte la fraude et la gratuité dans certaines zones. En outre, l’estimation de l’affluence permet d’ajuster l’offre à la demande de transport et de mieux coordonner les différents modes.

Une bonne répartition des passagers dans les rames d’un tramway ou d’un métro contribue à la qualité de l’expérience voyageur. Elle permet d’assurer un meilleur confort à bord et de fluidifier les entrées et les sorties des rames. À Lyon, Keolis et SYTRAL Mobilités – en partenariat avec la société Affluences – ont expérimenté le comptage passagers par analyse vidéo dans chaque rame et transmettent l’information à la station suivante où s’affichent des signaux (vert, orange, rouge) qui indiquent la charge de chaque rame du métro en approche. Les voyageurs peuvent ainsi se diriger vers les portes des rames les moins chargées avant l’arrivée du train.

L’intelligence artificielle pour réduire les temps d’attente 

Comment assurer un temps d'attente inférieur à 12 minutes pour les passagers de la navette vers le Mont-Saint-Michel ? Afin de respecter cet engagement, Keolis a développé un outil pour anticiper les pics d’affluence le plus précisément possible. La Direction Régionale Nord-Ouest de Keolis s’est associée à la start-up angevine Cross Data pour mettre en place des algorithmes d’intelligence artificielle qui établissent les prévisions de flux de voyageurs et permettent d’adapter l’offre de transport en conséquence. Météo, calendrier, informations sur l’ouverture des barrières des parkings aux alentours, opérations de promotion du site : l’outil sera alimenté par un grand nombre de données pour assurer sa fiabilité. Ce projet permettra de réguler l’affluence de visiteurs dans ce site touristique majeur. Les prévisions pourront être partagées avec d’autres acteurs du territoire, comme les restaurateurs, dont l’activité est sensible au niveau d’affluence. Les premiers bénéficiaires seront bien sûr les passagers, avec une expérience client améliorée. 

L’intelligence artificielle au service de la sécurité

Keolis Amey Docklands a mis en place une solution de vidéosurveillance intelligente pour sécuriser les voies de la Docklands Light Railway (DLR) de Londres. Cette solution, nommée « CCTV AI Trial », utilise des caméras de sécurité couplées à l’intelligence artificielle pour détecter et identifier les objets sur les voies sans les confondre avec le mouvement des trains. Ce dispositif, qui constitue une approche entièrement nouvelle au Royaume-Uni, améliore la prévention des incidents le long des voies ferrées.

À Lyon et Manchester, Keolis utilise l'intelligence artificielle pour renforcer la maintenance préventive des lignes aériennes de contact (LAC) qui alimentent les tramways. En combinant caméras, capteurs et IA, cette innovation surveille en temps réel l'état des équipements et enregistre chaque choc qui survient sur la LAC. L’IA classe ensuite les données et indique les principaux points du réseau qui nécessitent une inspection plus approfondie, avant que des dégradations graves ne surviennent. Dans le cadre de l’excellence opérationnelle, cette innovation réduit les interventions coûteuses et améliore la sécurité et la disponibilité des tramways, autant d’arguments en faveur d’une maintenance plus proactive.

Prochaines étapes : poursuivre l’exploration des possibilités de l’IA et de l’intelligence artificielle générative 

Keolis mène des recherches sur la reconstitution des trajets « origines-destinations » en collaboration avec IVADO (Institut de Valorisation de la Donnée), piloté par l’Université de Montréal, et associant 4 partenaires universitaires canadiens (Polytechnique Montréal, HEC Montréal, Université Laval et Université McGill). Grâce à l'intelligence artificielle, Keolis estime les points de descente des voyageurs alors que dans les transports publics, seule la montée est généralement validée. En analysant les données des trajets quotidiens, cette initiative vise à affiner la compréhension des déplacements tout en tenant compte des variations d'itinéraires.

Comme pour beaucoup de nouvelles technologies, Keolis est attentif aux questions d’éthique et de sécurité, induites par l'utilisation de l’IA et de l’intelligence artificielle générative, comme la protection des données personnelles, de propriété intellectuelle et de confidentialité.

Keolis utilise l’intelligence artificielle pour améliorer ses opérations de mobilité en France et à l’international. Ces premières mises en pratique permettront d’évaluer les bénéfices de ces nouvelles technologies et de capitaliser sur les retours d’expérience.