Mieux comprendre par les expériences et initiatives des autres, Open Jaw Québec y croit. C’est pourquoi nous vous invitons ici à un petit voyage fascinant dans l’univers de l’Intelligence Artificielle au service de la Société Nationale des Chemins de Fer Français (SNCF).
C’est que la SNCF investit dans la recherche, l’analyse et l’exploitation de ses données à partir d’algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA). L’objectif des chercheurs de la SNCF? Trouver des pistes et solutions pour faciliter, non seulement le métier des agents de la Société qui sont sur le terrain, mais également les voyages des clients.
Premier cas de figure: aider les usagers à se repérer
Pour illustrer le type d’objectif qu’elle veut atteindre grâce à l’IA, concrètement, pour améliorer le séjour du passager-usager, la SNCF donne ce cas de figure en exemple :
« Arrivé pour la première fois de sa vie devant la gare de Paris-Lyon, Monsieur Bertrand panique : deux niveaux, trois halls, une quarantaine de voies… Et ce train qui part dans moins d’un quart d’heure. Monsieur Bertrand photographie alors la façade de la première boutique qu’il croise avec son portable… Ce qui lui indique aussitôt le meilleur chemin à suivre pour gagner son train. Sept minutes plus tard, Monsieur Bertrand a trouvé sa place. »
Deuxième cas de figure : faire des scénarios prédictifs pour résoudre une problématique
Ici, la SNCF expose le potentiel de l’IA dans le repérage rapide d’une solution adaptée à une réalité en temps réel, quand une problématique survient :
« Dans son centre de supervision, l’agent Martin s’interroge : un bagage sans propriétaire vient d’être repéré dans un train à quai, et le trafic est bloqué. Que faire pour préparer au mieux le retour à la normale?
Sur une grande table interactive, il fait tourner la molette «navigation temporelle», et l’état du réseau est projeté dans le futur. Plusieurs solutions sont alors testées et visualisées par IA avant d’être mises en œuvre. Les scénarios prédictifs tiennent compte en temps réel de l’affluence du réseau, du nombre de trains en circulation, de la météo, du match de foot programmé ce soir-là…
En lui proposant les solutions possibles et leurs conséquences, l’IA aide un opérateur à prendre la bonne décision. »
Troisième cas de figure : améliorer les conditions de travail du personnel
« Le plateau IA travaille également à améliorer les conditions de travail de Madame Dominique, conductrice de TGV. Car l’analyse des données permet aussi de mieux comprendre le fonctionnement cognitif de l’humain : mesure du rythme cardiaque, de la sudation, du mouvement des yeux… Autant de paramètres qui en disent long sur l’état de stress ou de fatigue d’un conducteur. Là encore, l’IA peut aider à appréhender une situation et réagir de la meilleure manière en cas d’imprévu. »
Quatrième cas de figure : détecter ce que ressentent réellement les voyageurs
Laurent Gardes, responsable du plateau IA de la direction Technologies, Innovation et Projets Groupe de la SNCF, explique ici comment et pourquoi la Société passe les data publiques au peigne fin :
« Nous faisons du traitement de langage par exemple. Nous analysons les articles des journalistes, les tweets des voyageurs… Le but ? Essayer de mieux appréhender le sentiment des utilisateurs d’un service de la SNCF. Comment le retour de l’offre des trains de nuit a-t-il été perçu par exemple ? Il s’agit ici d’établir une analyse plus fine qu’un simple « ça va/ça va pas », de comprendre le ressenti et les attentes des voyageurs à partir de données textuelles et langagières. »
Pour lire davantage sur le sujet, c’est par ici.
