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COMMENT LE PARTAGE DES DONNÉES ET L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PEUVENT AMÉLIORER LES SOLUTIONS DE MOBILITÉ

Orchestrer et optimiser le transport multimodal rend la mobilité plus fluide, plus saine et plus durable.

COMMENT LE PARTAGE DES DONNÉES ET L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PEUVENT AMÉLIORER LES SOLUTIONS DE MOBILITÉ

Prévoir les flux de passagers afin de réduire l’engorgement et d'assurer la fluidité des transports, pendant une pandémie où les voyageurs ont modifié leurs habitudes de déplacement, voilà un défi de taille pour les autorités de transport et les opérateurs des métropoles du monde entier, en plus des indispensables mesures de protection de l’environnement.

La solution à ces défis réside dans une approche de la mobilité qui positionne le rail comme l'épine dorsale des systèmes de transport urbain, interconnecté avec une gamme diverse de solutions pour accomplir le premier et le dernier kilomètre. Pour que ce type de système multimodal soit réellement efficace, les opérateurs doivent travailler ensemble pour orchestrer et optimiser leur offre de service grâce à un système transparent de partage des données.

Florian est diplômé de l'ESCP (Paris Business School) en 2007 et a obtenu son diplôme d'ingénieur industriel et informatique à l'Université technique de Berlin en 2008. Il a commencé sa carrière dans les secteurs de l'automobile et du conseil, et exerce depuis une dizaine d’années des rôles exécutifs dans l'industrie ferroviaire au sein des divisions Services, Stratégie, Ventes et Gestion de projets.

Aujourd'hui, il est directeur général de l'orchestration de la mobilité et de l'innovation des données chez Alstom. Avec son équipe, il travaille sans relâche pour résoudre le "défi des données" auquel sont confrontés les opérateurs, les responsables de la maintenance et les passagers des transports en commun, en utilisant l'intelligence artificielle et les outils de visualisation.

Lorsqu'il n'est pas occupé à imaginer l'avenir de la mobilité, il passe du temps à explorer la campagne avec sa famille, ce qui lui offre des perspectives intéressantes sur les différents besoins de mobilité entre zones urbaines et zones rurales.

Connectez-vous avec Florian Kittelmann, directeur de l'orchestration de la mobilité et de l'innovation des données chez Alstom sur LinkedIn.

Le rail, épine dorsale de la mobilité

Toutefois, le rail ne peut à lui seul résoudre tous les problèmes de transport urbain et il est de plus en plus important de comprendre comment les autres modes de transport s'intègrent dans l'écosystème local. Si le rail est l’artère névralgique de la mobilité collective, il doit être relié à des solutions de premier et de dernier kilomètre, permettant des transferts fluides pour compléter les déplacements de porte à porte. Pour ce faire, les opérateurs ont besoin des bons outils pour anticiper et s'adapter à la demande.

Orchestrer la mobilité signifie intégrer les formes traditionnelles de transport en commun, telles que les trains, les métros et les tramways, aux nouveaux moyens de transport, tels que les taxis et les vélos en libre-service. Alors que les citoyens délaissent leurs véhicules personnels au profit de modes de déplacement plus durables et moins polluants, Alstom se concentre sur une offre de mobilité globale.

Au centre de cette offre se trouve le rail, le mode de transport le plus écologique et le plus sûr. En choisissant de prendre un transport collectif au lieu d'utiliser un véhicule personnel, les passagers réduisent la congestion routière et contribuent activement à diminuer leur empreinte carbone.

Dans l'Union Européenne, les métros urbains et les trains régionaux et à grande vitesse émettent jusqu'à 80 % de carbone en moins par passager-kilomètre que les voitures particulières. Le rail est également de loin le mode de transport en commun le plus sûr.

Orchestrer la mobilité multimodale

Les passagers ont besoin de services de mobilité multimodaux qui soient cohérents et fiables, notamment en ce qui concerne le temps nécessaire pour se rendre chaque jour du point A au point B. Si la durée d'un trajet varie fortement chaque jour et est imprévisible, les passagers seront plus réticents à prendre des transports en commun. L'une des clés de la fiabilité des transports réside dans l'existence d'options fiables et abordables pour le premier et le dernier kilomètre, comme les scooters et les vélos en libre-service. Une autre clé est l'accès facile à des informations précises sur toutes les options de transport dans la ville où se déplace le passager.

Actuellement, les opérateurs peuvent fournir des informations multimodales sur les applications mobiles, mais elles sont généralement partielles, assemblées par des tiers à partir d'informations publiques, et ne sont pas toujours mises à jour en temps réel. Pour que la mobilité multimodale fonctionne efficacement, les navetteurs doivent pouvoir accéder facilement à des informations fiables sur toutes les options de transport dans leur ville. Pour cela, les opérateurs locaux doivent travailler ensemble pour consolider et partager leurs données.

Pour permettre un transport véritablement fluide, les opérateurs, les sociétés de télécommunications et les autorités locales doivent consolider et partager efficacement leurs données. Sans cette coopération, aucun opérateur ne peut offrir aux passagers le niveau de fiabilité dont ils ont besoin pour utiliser les transports publics au quotidien. Toute une série d'informations, depuis la billetterie jusqu'aux capteurs de voies et de trains, en passant par les bulletins météorologiques, les actualités, les médias sociaux et la vidéosurveillance, peuvent alimenter l'analyse axée sur les données qui permettra aux passagers de connaître en temps réel l'ensemble des options et des capacités de transport.


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Optimiser les transports en commun

Des données de qualité peuvent aider à gérer le flux de passagers dans un système, mais seulement si ce système est suffisamment souple pour que les opérateurs puissent adapter leur offre à la demande et aux facteurs externes. Des informations précises et consolidées ne sont qu'une partie de la solution pour garantir des trajets harmonieux dans les transports en commun. Pour que les données soient considérées comme fiables par les passagers, elles doivent également être optimisées, permettant ainsi d'ajuster l'offre de transport à la demande.

Les données des opérateurs de vélos en libre-service peuvent aider un opérateur de métro à prévoir combien de passagers supplémentaires pourraient utiliser son service un jour de pluie, plutôt que de se rendre au travail à vélo (et vice versa). Toutefois, si l'opérateur n'est pas en mesure de faire face à un afflux de passagers en temps réel en faisant circuler davantage de trains, et que les passagers doivent attendre pour monter dans des trains plus bondés qu’à l’accoutumée, les deux systèmes de transport sont orchestrés mais pas optimisés.

La mobilité sans rupture implique donc deux éléments clés. Le premier est une information fiable sur les options de transport disponibles, basée sur des informations partagées par tous les opérateurs. Le second est un système technologiquement avancé d'analyse des données et d'intelligence artificielle qui adapte l'offre à la demande.

Prévision de la mobilité future

En plus de permettre aux opérateurs de s'adapter aux changements en temps réel sur leurs réseaux, les données peuvent aider à simuler et à prévoir les flux de passagers futurs. Ce type d'analyse des données est devenu particulièrement important depuis que la pandémie de COVID-19 a modifié les habitudes de déplacement dans le monde entier. De nombreuses personnes travaillent désormais à domicile, tandis que d'autres ont modifié leurs horaires de travail pour éviter de se déplacer aux heures de pointe.

En compilant les données issues de technologies telles que les systèmes de signalisation, les systèmes de gestion des flux et les centres de contrôle opérationnel centralisé, les opérateurs sont en mesure de voir l'impact de certains événements - de la pandémie aux influences quotidiennes comme la météo, les rencontres sportives ou le trafic routier - sur les flux de passagers. Les solutions d’intelligence artificielle avancées sont alors en mesure de suggérer aux opérateurs des solutions pour réduire la congestion et redistribuer les ressources en fonction de ces événements. En prévoyant les afflux et en s'y adaptant avant qu'ils ne se produisent, les opérateurs sont en mesure de garantir un voyage harmonieux aux passagers.

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