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Les réseaux sociaux et l'intelligence artificielle au service de la mobilité urbaine

Les réseaux sociaux et l'intelligence artificielle au service de la mobilité urbaine

Frédéric Da Silva, chef de projet Modélisation de Solutions de Mobilité (MSM) à l'IRT SystemX. La plateforme numérique développée par MSM permet de visualiser l'évolution de la fréquentation des stations de transport en commun parisiens.

Depuis début 2017, les premières startups lauréates de l’incubateur Start@SystemX travaillent en collaboration avec l’équipe projet Modélisation de Solutions de Mobilité (MSM) de l'institut de recherche technologique (IRT) SystemX. Lors d'une journée porte ouverte le 14 mars 2017, Nextérité et Citodi présentaient les innovations qu’elles développent avec des partenaires industriels. Leurs algorithmes et intelligences artificielles viendront enrichir la plateforme numérique proposée par MSM pour fluidifier et améliorer la mobilité dans la ville de demain.

8 janvier 2014. Un arbre est tombé sur la voie du Tramway T2. Le trafic est interrompu entre La Défense et Issy-les-Moulineaux. Le cas d’étude est présenté par Frédéric Da Silva, chef du projet Modélisation de Solutions de Mobilité (MSM) à l’Institut de Recherche Technologique (IRT) SystemX. Comment réguler le trafic ? Comment aider le voyageur à gérer cet imprévu ? D’une manière générale, comment faciliter les déplacements en ville et anticiper les besoins ? Pour l’aider dans cette vaste tâche, l’équipe projet s’est associée à des startups dans le cadre de l’incubateur Start@SystemX. Parmi les lauréates de cette première saison dédiée à la mobilité : Nextérité et Citodi. Depuis janvier 2017, elles ont six mois pour développer leur innovation et montrer qu’elles peuvent aider à répondre à la problématique du projet.

Compléter et préciser l’information

Fil d’actualités en temps réel, NextAlert informe les voyageurs de l’état du réseau de transport en région parisienne. Pour l’alimenter, Nextérité récupère les informations fournies par les usagers. Source d’information publique, les tweets qui évoquent les transports sont analysés, géo-localisés et filtrés par un algorithme. « On fait une distinction entre les auteurs connus et fiables pour lesquels on peut diffuser l’information directement, et les inconnus qui nécessitent qu’on les analyse et qu’on leur attribue un taux de confiance », confie Edith Nuss, présidente de Nextérité. Informations peu reprises, complaintes sans valeur ajoutée… En moyenne, 999 messages sur mille sont laissés de côté, et seul le millième est relayé. Mais cela en vaut la peine. En comparant le flux d’informations fournis par la RATP sur le mois de décembre 2016, la startup s’est rendu compte qu’elle avait « 40% d’informations en plus, dont la RATP ne disposait pas en interne ». Reste à montrer de quelle manière l’utilisation de ces données peut être intégrée concrètement au projet MSM. L’idée est d’apporter une information plus précise et complémentaire. « Par exemple, lors d’un problème d’alimentation électrique, les gens veulent savoir quand le trafic va reprendre. On étudie également les itinéraires alternatifs proposés par les usagers sur Twitter. »

Covoiturage autonome

Autre solution envisagée pour se déplacer dans les années à venir : le véhicule autonome. Citodi a déjà montré l’efficacité de son intelligence artificielle pour le dispatch automatique et l’optimisation des tournées de livraison en temps réel. « Ça fonctionne avec des livreurs pour le transport express par coursiers », confie le cofondateur et directeur Jonathan Bouaziz. L’intégration au projet MSM de SystemX a permis à la startup « d’entrer en contact et de travailler en collaboration avec Renault ». L’idée est d’étudier pour le constructeur automobile le dispatch de véhicules autonomes qui vont récupérer des usagers et dimensionner la flotte nécessaire. « C’est comme du covoiturage, mais avec des véhicules autonomes ». L’algorithme s’adapte en temps réel en fonction des imprévus. A terme, « on envisage le machine learning pour faire du prédictif et envoyer un véhicule dans une zone avant même que l’usager ne l’ait commandé ».

Suivi de la fréquentation des stations

Les solutions proposées par les lauréats viennent compléter les travaux du projet MSM lancé mi-2016 et pour 4 ans. La plateforme numérique développée permet déjà de visualiser la fréquentation des stations de tramway, bus ou métro. Sur la carte, des zones se colorent et virent vers le rouge lorsque le nombre de personnes présentes augmente. Les données fournies par les partenaires se complètent. Le Syndicat des Transports d'Île-de-France (STIF) met à disposition le nombre de validations de Pass Navigo et de tickets toutes les 15 minutes. Bouygues Télécom donne le nombre de téléphones rattachés à ses antennes sur des zones prédéfinies. « Ces données sont corrigées par un redressement dynamique de population pour prendre en compte les téléphones reliés aux autres opérateurs. » Frédéric Da Silva explique également prendre les mesures nécessaires au respect de la vie privée : « L’utilisation des tweets par Nextérité est déclarée à la CNIL. Et pour les téléphones, on se limite à un agrégat d'appareils dans des petits carreaux qui maillent le territoire. On ne veut surtout pas descendre à l’échelle de l’individu. » D’autres données sont envisagées pour améliorer la précision : mesures de pesée, utilisation de portiques à l’entrée des bus, ou encore les rejets de CO2.

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