La SNCF utilise l'IA pour améliorer le comptage automatique des passagers dans ses trains
- 👨 Alexandre Godard
- Il y a 3 ans (Màj il y a 3 ans)
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L'intelligence artificielle : le grand défi de la SNCF pour les années à venir
La SNCF est actuellement en train de développer sa propre intelligence artificielle dans le but d'améliorer la fluidité de son offre. C'est sur le site DigitalSNCF que l'on apprend que le pôle Innovation & Recherche met en place un algorithme censé être capable de rendre plus rapide le comptage automatique des passages dans les rames équipées de ce service.
L'objectif final, avoir les données nécessaires en temps réel ainsi qu'une vision globale du trafic pour l'ajuster en conséquence. Autrement dit, être réactif dans les moments où l'offre doit être forte et à l'inverse, déceler les périodes plus calmes.
Comme expliqué dans l'article, vu de loin, cela ne paraît pas très compliqué. Certains diront qu'il suffit de compter les passagers présents à bord des trains, de l'inscrire dans des tableaux et de faire des prédictions d'affluence. Oui mais, c'est bien plus compliqué. Premièrement, toutes les rames ne sont pas équipées du détecteur de passager sur les portes et, deuxièmement, car cette méthode peut parfois être capricieuse à cause des bagages, animaux, vélos...
Les données récoltées avec ce système sont malheureusement trop imprécises et les erreurs fréquentes, un peu comme pour les comptages en manifestations. Il est donc vital de réformer cette partie et de posséder à l'avenir des données précises et révélatrices de l'afflux réel de passagers. Avec les chiffres en temps réel, la SNCF pourrait répartir les voyageurs dans les rames de manière bien plus ordonnée et ainsi améliorer leurs conditions de voyage.
Tom Rousseau, chef de projet au Plateau Intelligence Artificielle chez Innovation & Recherche, nous explique pourquoi l'intelligence artificielle serait une aide bénéfique au quotidien pour l'entreprise. L'acquisition de ces données en temps réel plutôt qu'en différé semble être le véritable atout de cet algorithme.
La stratégie de mise en qualité que nous avons adoptée se décompose en deux étapes : d’abord, prédire les comptages pour anticiper les éventuelles pertes de données, puis redresser tous les comptages (réels et prédits).
En 2020, mon principal défi a été de concevoir un algorithme de redressement des données en temps réel en imitant le système actuellement en vigueur, qui ne fonctionne qu’en temps différé (à J+2/3).
En 2021, j’ai pu développer un algorithme complémentaire, visant à prédire les comptages et à compenser les carences de données. En agrégeant les comptages traités par ces deux briques, on obtient une charge de passagers embarqués plus fiable que d’origine.
Cet outil d'IA se nomme FIKA mais n'est pas le seul à être actuellement en développement. D'autres projets sont en cours en interne mais également en externe, notamment pour le projet Affluence, qui n'est autre qu'une collaboration entre la SNCF, l'ENS Paris-Saclay et la région Île-de-France. L'objectif à terme sera de démocratiser l'intelligence artificielle sur tout le réseau ferroviaire.