Ewa

Ratp Dev teste l’intelligence artificielle pour renseigner les voyageurs

Posted on 1 juillet 2024 - 6h50 by Marie-Hélène Poingt

À Brest, l’agent en marinière qui renseigne les voyageurs sur les écrans d’information en gare, à la boutique en ville et dans diverses stations, est un avatar. Hébergé dans une borne à roulettes, ce service innovant d’information des voyageurs a été déployé du 11 au 15 juin, par RD Brest, la filiale RATP Dev qui exploite le réseau brestois Bibus, à différents points stratégiques du réseau : aux stations de tramway Liberté et Place de Strasbourg, à l’arrêt de bus Dupleix, à la gare de Brest ainsi que dans la boutique Bibus.

Cet avatar, développé en partenariat avec la start-up StarPal.ai, est capable de répondre à l’ensemble des questions que peuvent se poser les voyageurs (informations en temps réel, itinéraires, tarifs ou perturbations sur le réseau) grâce à sa connexion au système d’information du réseau Bibus et à l’intelligence artificielle. Il est en mesure de comprendre des questions complexes, à l’oral et dans plusieurs langues. L’avatar peut ensuite répondre oralement grâce à l’IA et proposer des recommandations d’itinéraires, que le voyageur peut aussi récupérer sur son téléphone en scannant un QR Code.

La phase de test permettra à RATP Dev d’analyser la performance technique de la solution (vitesse des réponses, compréhension des voix dans un environnement urbain sonore, etc.) et les jugements des utilisateurs. En fonction des résultats, il sera possible d’envisager un déploiement à plus grande échelle dans les réseaux que l’entreprise exploite en France et à l’étranger.

Yann Goubin

Ewa

La vidéosurveillance algorithmique testée dans des gares franciliennes

Posted on 1 mai 2024 - 9h57 by Marie-Hélène Poingt

La vidéosurveillance algorithmique (VSA) a été testée au mois d’avril dans des gares d’Ile-de-France gérées par la SNCF et la RATP, selon plusieurs médias. La VSA est un outil d’analyse informatique en temps réel des images filmées par des caméras de surveillance afin de repérer l’entrée ou la présence d’une personne ou d’un véhicule dans une zone interdite ou sensible, la présence d’une personne au sol à la suite d’une chute, les mouvements de foules, la présence d’objets abandonnés ou d’armes ainsi que leur utilisation ou encore les départs de feux. La VSA vient en soutien du travail de surveillance des opérateurs. Face au nombre grandissant d’images collectées, elle doit les aider à identifier des situations anormales.

Un arrêté de la Préfecture de police de Paris a ainsi autorisé la SNCF à exploiter du 19 au 22 avril « les images issues des 118 caméras installées en gare de Paris-Gare de Lyon et du pont du Garigliano » à l’occasion de la 30^e journée de Ligue 1 de football, qui a opposé le PSG à l’OL le 21 avril au parc des Princes.

Un autre arrêté a aussi été publié par la Préfecture de police concernant, cette fois, la RATP, et autorisant son service Sûreté « à mettre en œuvre le traitement algorithmique dénommé “Cityvision” et développé par la société Wintics du 20 avril à 14 heures au 21 avril 2024 à 6 heures », à l’occasion du concert du groupe Black Eyed Peas dans la salle de Paris La Défense Arena. Les images analysées étaient issues des caméras installées dans les stations Nanterre-Préfecture (RER A) et La Défense – Grande-Arche (RER A et ligne 1 de métro).

Les expérimentations de VSA devraient se poursuivre durant les Jeux, pas de façon systématique mais « dans des zones de forte densité, par exemple dans le centre de Paris autour des sites, et avant les contrôles ».

Le 2 mai, l’association française de défense des libertés fondamentales dans le numérique La Quadrature du Net a ainsi déposé une plainte devant la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL), jugeant le dispositif illicite.

Y. G.

Ewa

Transdev et Keolis testent l’équivalent français du Replica de Google

Posted on 18 octobre 2019 - 15h06 by ling jun jie

La spin-off de l’institut de recherche des mobilités Vedecom, Entropy (transformation en grec), a mis au point un « modèle probabiliste » des flux de personnes à l’échelle d’une aire urbaine, voire à l’échelle d’un quartier. La cible ? Les collectivités locales, les entreprises et les opérateurs de transport pour les aider à mieux comprendre les flux humains et à optimiser leur offre multimodale de transport (amplitude de service, horaires, mode). Plus rapide que les résultats des enquêtes ménages-déplacements, cet outil de connaissance des mobilités par intelligence artificielle (IA) veut devancer le Replica promis par Google en 2022.

Concrètement, comment ça marche ? Sur l’écran de l’ordinateur (voir image ci-dessus), la carte de la ville de Blois par exemple, entre 8h et 8h30 du matin. Des taches bleues maculent l’ancienne cité royale et ses abords : plus elles sont foncées, plus les flux sont importants. Une photographie en temps réel des déplacements ? Pas du tout. Aucun capteur, aucune caméra ne transmet d’information à Entropy, la photographie est virtuelle : elle se base sur des données « invariantes », à partir des derniers recensements, des enquêtes ménages de déplacements, des bases de données socio-économiques et des points d’intérêt récurrents sur OpenStreetMap.

La carte est agrémentée de camemberts, d’histogrammes et autres graphiques montrant la répartition des flux en fonction des motifs de déplacements, de la classe d’âge des personnes, de leur sexe, de leur catégorie socioprofessionnelle et de leurs modes de transport.

Visionner la présentation vidéo : ici

La communauté d’agglomération de Rambouillet (Yvelines) a déboursé 25 000 euros pour acheter cet outil IA. Transdev a aussi mordu à l’hameçon après avoir confronté le concept avec les résultats de ses propres enquêtes de terrain « qui ont révélé une marge d’erreur de 5 % », selon le directeur général d’Entropy, Sami Kraiem. Keolis vient d’acheter la matrice aussi. Configurée de demi-heure en demi-heure, d’heure en heure, de jour en jour, au choix, elle permet à l’opérateur de transport, à son autorité organisatrice ou à une entreprise d’optimiser son offre de mobilité en collant au plus près aux habitudes de déplacements sur un territoire.

N. A.