Quand l’IA se met au service de la mobilité
Temps de lecture : 7 minutes
Publié le 29 août 2019
Recommandations sur le choix du transport, achat de billet multimodal, trajets sécurisés, etc. De nouvelles technologies, appuyées sur l’intelligence artificielle, se développent pour faciliter nos déplacements. Comment l’IA peut-elle améliorer notre expérience de la mobilité ? Va-t-elle permettre de favoriser les solutions les plus écologiques ? Quels sont les enjeux du transport de demain ? Réponses avec deux expertes Microsoft France : Michèle Genova-Nguyen, digital advisor, et Anne-Claude Poinso, Directrice du développement Mobilité et Collectivités.
Michèle Genova-Nguyen
Digital Advisor
Anne-Claude Poinso
Directrice du développement
Mobilité et Collectivités
Aujourd’hui, nous parlons davantage de mobilité que de transport, pourtant, c’est la même chose ?
Michèle Genova-Nguyen : Pas vraiment. Le transport, c’est la partie technique, avec une logique d’infrastructure et d’optimisation de coût. C’est surtout la façon dont on va organiser l’acheminement des voyageurs ou des marchandises.
Quand on parle mobilité, en revanche, on se positionne du côté de l’utilisateur. On cherche à comprendre son besoin de déplacement et à y répondre en fonction de ses préférences. Quel que soit le moyen de transport. C’est à ce niveau que l’intelligence artificielle peut être utile.
Anne-Claude Poinso : Dans le cadre de la mobilité urbaine, l’usager a de nombreux choix pour se déplacer : transports en commun, véhicules partagés, vélo électrique, etc. Il définira son trajet en fonction de critères météo, de rapidité et/ou confort, etc. L’important pour lui est la flexibilité de l’offre et la possibilité de choisir sa combinaison en fonction de la priorité du jour. Dans le cadre d’un voyage plus longue distance, il voudra s’assurer d’un service de bout en bout, de son domicile au lieu de destination où il posera ses bagages.
Que peut apporter l’intelligence artificielle dans le domaine de la mobilité ?
M.G‑N : Nous en sommes finalement au tout début de l’utilisation de l’IA dans la mobilité. Il reste encore beaucoup d’usages à explorer. Et nous sommes confiants pour dire que de nombreux services innovants verront le jour dans les prochaines années. L’intelligence artificielle touchera tous les acteurs de l’écosystème : les constructeurs, les concessionnaires ou loueurs qui s’intéressent aux voitures autonomes, les entreprises de logistique qui utilisent des algorithmes d’optimisation des déplacements, les collectivités qui ont recours à des modèles prédictifs pour anticiper l’évolution des besoins de mobilité sur leur territoire…
Chez Microsoft, nous accompagnons nos clients pour leur faire découvrir le potentiel de l’IA et étudier les scénarios sur lesquels l’IA aura une forte valeur ajoutée. Pour cela, nous travaillons avec les équipes métier qui ont le savoir-faire et qui sauront définir les attendus des innovations. Nous voyons déjà beaucoup de cas d’usages pour répondre aux besoins des organisations et des usagers : l’information et le service aux voyageurs, la sécurité et la maintenance des équipements, la fluidité entre les offres de transports.
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Améliorer l’expérience utilisateur
A‑C. P : Si vous regardez aujourd’hui les usages des plus jeunes sur leur smartphone, la commande vocale est devenue naturelle pour la composition d’un sms. Elle a beaucoup d’intérêt pour les déplacements. Je porte des sacs de courses, des bagages ou je tiens mes enfants, je n’ai pas de main disponible pour tenir mon écran.
L’Intelligence Artificielle permet déjà une conversation écrite dans un langage naturel avec un robot, on peut réserver un billet de train à n’importe quelle heure et sur n’importe quel support.
Avec un service « Speech to text », on peut répondre au besoin de commande vocale. Cela répond aussi à des problématiques d’inclusion sans être stigmatisant.
M.G‑N : L’Intelligence Artificielle va également permettre la personnalisation des offres de mobilité, en mixant indifféremment des services publics ou privés grâce à la connaissance du client et de ses usages. Chez Microsoft France, nous avons par exemple développé un algorithme pour estimer la disponibilité des Vélib dans les stations au-delà de l’information « instantanée » temps réel : aurai-je un vélo disponible dans une heure quand je vais quitter le bureau ou dois-je envisager un autre départ ou autre moyen de transport ? Nous avons utilisé les données Open data du service, les données météo ainsi que les données topographiques d’une ville similaire à Paris. On peut même aller vers un affichage de prix dynamique pour favoriser un moyen de transport. Par exemple, proposer des tarifs attractifs pour une place de parking peut encourager à terminer un trajet avec les transports en commun.
Nous travaillons avec Grab, l’équivalent de Uber à Singapour. La société a injecté de l’IA dans ses services et notamment la traduction car il est difficile d’indiquer sa route si on ne connait pas la langue. L’application est aussi connectée à l’agenda des clients sur Outlook afin d’optimiser la prise de commande et l’heure d’un départ.
Sécuriser le transport
A‑C.P : Si on prolonge l’exemple de Grab, l’IA permet la reconnaissance faciale pour valider l’identité du chauffeur et permettre aussi à l’utilisateur de s’assurer que c’est le bon chauffeur pour la voiture commandée.
Sécuriser le transport, c’est aussi s’assurer du bon état des infrastructures et c’est dans ce type de scénarios que l’IA est aujourd’hui la plus mature.
L’IA répond aux enjeux de maintenance et de maintenance prédictive. Un exemple ? Altamétris, société du groupe SNCF Réseau, déploie des drones pour survoler les infrastructures ferroviaires et voir, grâce à la captation d’image et à l’analyse de ces images si le matériel est en bon état. A ce jour, ce ne sont pas moins de 22 600 km de voies qui ont été inspectées et, pour traiter et valoriser les données collectées par les drones, Altamétris s’appuie sur les services cognitifs de Microsoft et la plateforme Azure IoT.
Les bénéfices ? Les interventions dangereuses sont donc limitées car les techniciens peuvent voir en amont et à distance ce qu’il faut faire précisément avant de se rendre sur place. Toutes les opérations de maintenance peuvent ainsi être réalisées avec le moins d’impact possible sur la circulation des trains. Au final, cela se traduit par une réduction des coûts sur les équipements et pour les opérations de maintenance, une hausse du taux d’utilisation des équipements et une productivité accrue des équipes de terrain grâce aux indications fournies par les données qui leur sont fournies.
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Développer une véritable offre multimodale
M.G‑N : La multimodalité permet d’offrir une expérience sans couture aux voyageurs et contribue à développer le « MaaS » (mobility-as-a-service). C’est-à-dire concevoir la mobilité comme un service permettant de se déplacer d’un endroit à un autre, quel que soit le mode de transport utilisé. Cela aura un impact très positif sur le trafic à terme. En effet, l’utilisation de tous les moyens de transports s’en trouvera optimisée, y compris celle de la voiture individuelle.
Ce sujet est un des thèmes clés qui a été discuté au Parlement dans le cadre de la loi orientation des mobilités (LOM). Il y est notamment proposé de développer des plateformes multimodales. Elles regrouperont l’ensemble des offres de mobilité, depuis l’information jusqu’à l’achat du trajet, sur une seule et même application. Et ce, sous le contrôle des autorités organisatrices des mobilités. Cette approche globale des transports, au sein d’un territoire, apportera une réponse concrète aux attentes des utilisateurs en termes de fluidité et de transparence.
La mise en place d’une collaboration renforcée entre les acteurs et d’un système de confiance apparaissent alors comme clés.
C’est un changement fort dans le mode de fonctionnement traditionnel des opérateurs de transport. En effet, ils ont souvent eu tendance à procéder en silo. La mise en place de plateformes technologiques sous-jacentes à cette nouvelle organisation permettra, au travers de l’intelligence artificielle, de transformer un modèle complexe d’interactions en une expérience simple vue de l’utilisateur.
Cela nécessitera en particulier un partage des données de la part de tous les acteurs privés et publics.
Cette mise en commun soulève aujourd’hui de nombreuses questions, autour de l’accès aux données et de leur juste rémunération. Pour autant, les algorithmes d’IA nécessitent de très grands volumes de données pour être efficaces. Et la mutualisation des données sera très certainement bénéfique pour tous. Pour améliorer la connaissance des usages et l’anticipation des besoins des utilisateurs.
Nous en sommes encore aux prémices de ces usages. Les plateformes restent à inventer. Mais il sera très vite possible de proposer des solutions de collaboration efficaces, à forte valeur ajoutée. Et ce, grâce aux technologies d’IA. Elles permettront aussi le partage de données de façon contrôlée et protégée. Nous en sommes convaincus. Nous devons nous donner les moyens d’aller vers un bien vivre ensemble avec des transports adaptés aux besoins de chacun et respectueux de l’environnement.
L’utilisation des données soulève-t-elle des questions éthiques ?
A‑C. P : Tout ce qui a trait à la donnée et aux entrainements de modèle à partir des données exige une démarche éthique, par exemple le sujet de la reconnaissance faciale. C’est un sujet essentiel chez Microsoft. D’ailleurs, en mars 2018, Harry Shum, vice-président exécutif de l’unité de recherche AI +, et Brad Smith, notre directeur juridique, ont créé un comité interne de l’IA et de l’éthique en ingénierie et en recherche (AETHER). Son objectif : s’assurer que tous nos efforts en matière d’IA sont entrepris de manière responsable.
Microsoft s’engage autour de 6 principes : l’équité, l’inclusion, la fiabilité et sécurité, la transparence, la confidentialité et sécurité, la responsabilité.
Quels sont les enjeux de demain ?
A‑C. P : Il reste encore beaucoup d’innovations à explorer et concrétiser dans la mobilité avec l’IA et au final, c’est toujours l’expérience utilisateur qui s’en trouvera augmentée.
La priorité actuelle est de travailler sur l’intégration des services des différentes forces en présence. Nous devons aussi nous consacrer au partage des informations ou des données. Pour aller plus loin, il nous semble qu’il restera encore deux pistes à investiguer à moyen terme.
Tout d’abord, le système de transport doit être pensé en lien avec les politiques d’aménagement et les contextes spécifiques des territoires, urbains ou ruraux. Repenser l’organisation des activités d’un territoire et encourager des solutions alternatives aux déplacements (télétravail, téléconsultation,….) sont aussi des leviers efficaces pour complémenter l’offre de mobilité et résoudre une partie des problématiques auxquelles sont confrontés les territoires.
Enfin, les mobilités autonomes et autres moyens de transports révolutionnaires (ex : taxis volants, …) vont encore venir renforcer l’offre de mobilité. Il est à espérer qu’ils permettront de transformer en profondeur l’expérience des déplacements. Et de convertir un temps parfois vu comme contraint et pénible, en un temps utile et agréable.
Il faut réussir à connecter les opérateurs entre eux pour qu’ils contribuent à une offre globale et les gens entre eux pour qu’ils n’utilisent plus leur voiture seuls.
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