Affluence passager en gare de métro à Lyon
Projet

Pour Keolis, les modèles prédictifs sont un sujet majeur d’innovation

Affluence en gare de métro à Lyon
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Publié le6 JUIL. 2022
AuteurKeolis
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    La création de modèles prédictifs est un axe d’innovation majeur de la mobilité urbaine : quoi de mieux qu’anticiper l’affluence des voyageurs pour optimiser son réseau de transports ? Les filiales de Keolis conduisent plusieurs projets dans ce domaine en se fondant sur leurs données de billettique et le comptage passagers.

    Les modèles prédictifs, un gain pour l’expérience voyageur

    De l’industrie aux services financiers, les modèles prédictifs se développent dans de nombreux secteurs d’activité. Les opérateurs de transports s'en sont emparés afin d'améliorer la mobilité urbaine en anticipant l’affluence des voyageurs et les pics de fréquentation. Outil de régulation du trafic urbain, le modèle prédictif permet d'optimiser l'offre de véhicules et sa répartition sur un territoire donné. Le voyageur a tout à y gagner : ses temps d’attente diminuent tout comme la charge des véhicules, pour un meilleur confort à bord.

     

    Au cœur de ces modèles prédictifs : l’intelligence artificielle et la donnée, en grande partie issue de la billettique ou du comptage des passagers. D’autres informations « externes » peuvent aussi nourrir les modèles prédictifs, comme les données météorologiques ou événementielles.

    Image de réseaux neuronaux réalisé par ordinateur.
    Réseaux neuronaux
    Réseau de bus Keolis Orléans

    Des projets au service de la mobilité urbaine

    Plusieurs filiales de Keolis sont actuellement engagées dans des projets de modèles prédictifs au service de la mobilité urbaine. Keolis Nederland a par exemple développé un modèle fondé sur une IA  qui analyse la fréquentation des transports sous toutes ses formes afin d’adapter la flotte en conséquence. En France, Keolis Côte Basque Adour travaille avec une startup locale pour inclure des facteurs comme le climat et les périodes touristiques aux prévisions de trafic. Keolis Orléans développe pour sa part un projet associant modèle prédictif et communication des prévisions d’affluence aux usagers via une application mobile. Enfin, Keolis Lyon et la startup Affluence expérimentent une solution visant à optimiser la répartition sur le quai des passagers du métro, en leur indiquant en temps réel les rames les moins chargées afin d’assurer un meilleur confort à bord.

     

    Ces projets ont tous été présentés lors du 12ème Club de l’Innovation et Data, qui a eu lieu en mars 2022. Ce lieu de rencontre et d’échange rassemble près de 120 correspondants innovation issus de différentes filiales et filières Keolis, en France et dans le monde. Il est un support majeur du management de l’innovation au sein du groupe KEOLIS.

    Information d'affluence sur l'application de Keolis Orléans
    Information d'affluence sur l'application de Keolis Orléans

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