Le secteur des transports et de la mobilité est actuellement en pleine mutation. Les enjeux sont considérables et les défis à relever nombreux, aussi bien pour les opérateurs de transports et les usagers, que pour la transformation des villes et des territoires. Afin d’offrir aux métropoles et aux exploitants transport une vision globale, transparente et continue de leur réseau, Cognidis, jeune startup du Tarmac créée en 2018, a développé une plateforme baptisée Cogni’Moove. Cet outil permet, à partir de puissants algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) basés sur une expertise en sciences cognitives, de mieux connaître les usagers et d’optimiser ainsi les réseaux de transport. En phase de déploiement et de commercialisation, Cognidis vient de signer un contrat d’une durée de 3 ans avec un transporteur après une première phase de tests en 2020. D’autres projets sont également en cours.
Avec sa toute nouvelle plateforme Cogni’Moove, Cognidis apporte aux Autorités Organisatrices de transport et aux métropoles (directeur du service mobilité, responsable qualité…) de la visibilité sur la performance et l’exploitation de leur réseau de transport en commun, ainsi qu’une connaissance précise du comportement des usagers.
Un double enjeu : optimiser le réseau de transport en commun et augmenter la satisfaction des usagers
Pour faciliter cette transition, Cognidis a donc développé Cogni’Moove, un outil innovant d’aide à la décision basé sur les datas et l’intelligence artificielle (IA), qui permet de simuler le comportement des usagers dans les transports. Ses travaux de recherches en sciences cognitives, menés en parallèle, guident les modèles mathématiques de sa plateforme et permettent de décrire les comportements au plus proche de la réalité. Cogni’Moove répond ainsi à un double enjeu : aider les transporteurs à optimiser les lignes, un levier phare pour gagner sur les coûts d’exploitation, et assister les villes dans l’évolution de leur réseau de transport afin de mieux répondre aux attentes des usagers et d’augmenter leur satisfaction.
Transformer les données brutes en indicateurs de mobilité exploitables
Lors du déploiement de sa solution, Cognidis récupère les données de billettiques et les données issues du Système d’Aide à l’Exploitation (SAE) pour la structure du réseau (parcours, horaires de passages, retards, etc.). L’ensemble de ces données sont collectées et intégrées de manière automatique dans sa plateforme Cogni’Moove. Puis elles sont nettoyées, homogénéisées, analysées et transformées en véritables indicateurs de mobilité.
L’objectif : analyser les déplacements de chaque usager et prédire leur comportement dans les transports, afin de créer un référentiel de mobilité spécifique. Ce qui permet de bénéficier d’informations sur le réseau comme la charge des véhicules par ligne, par arrêt, par secteur, ou encore sur leur ponctualité, en comparant les horaires de passage réel des bus aux horaires théoriques. L’outil permet aussi de contrôler et de détecter les points bloquants récurrents.
La plateforme donne également accès à des informations concernant les usagers : type de produits (abonnements, étudiants, adultes…), origine, destination, nombre de déplacements par jour, ou encore, clés de mobilité. Pour les usagers, l’outil peut estimer le trajet, en gain et en perte de temps, en précisant la durée de marche, le nombre de correspondances, etc. Par ailleurs, il offre la possibilité de modéliser de façon innovante le comportement de l’usager en fonction de la météo, de la qualité de l’air, des événements de la ville… En anticipant et en comprenant les déclencheurs émotionnels de chaque individu, l’offre de transport gagne en efficacité et la satisfaction client s’en trouve améliorée.
Un outil de simulation et de prédiction des réseaux de transport pour accompagner les territoires dans leur transformation
L’innovation majeure apportée par l’IA de Cogni’Moove réside plus particulièrement dans son simulateur d’évolutions du réseau. Sa solution permet en effet de tester virtuellement et simplement les effets des modifications envisagées sur le réseau de transport en commun, afin d’évaluer les impacts sur le réseau et les usagers : augmentation ou diminution du nombre d’usagers, estimation de la nouvelle charge des véhicules, etc.
Par exemple, en fonction du nombre de montées et descentes par jour dans une gare, en travaillant sur un jour précis de la semaine, sur une période de vacances scolaires, par tranches scolaires, etc., l’algorithme est capable de déterminer, en fonction du profil de l’usager et du lieu de la montée, le lieu de la descente.
Ce dispositif de recherche et de modélisation permet de définir un modèle prospectif des dynamiques spatiales, afin de tirer un plus grand profit de ces données très riches. Car ces éléments de mobilité peuvent avoir des impacts sur une ville entière. A la clé : fluidification des transports, réduction des temps de trajets et des aléas, augmentation de la productivité et de la ponctualité.
La signature d’un contrat de 3 ans avec un transporteur.
Cogni’Moove est la première plateforme à intégrer un simulateur d’évolution du réseau. La jeune startup du Tarmac avait d’ailleurs été sélectionnée comme l’une des 50 meilleures innovations mondiales à Taiwan en mars 2019 lors du salon international smart city. Une innovation majeure qui a séduit le transporteur , avec lequel Cognidis vient de signer un contrat de 3 ans.
Cognidis a déjà réalisé un POC dans la ville de Rabat en Délégation de Service Public (DSP) pour le Groupe TRANSDEV, qui assure chaque jour les déplacements de millions de personnes en France et à l’international, mettant à disposition sa plateforme pendant 4 mois.
Les éléments prédictifs apportés par le logiciel global de mobilité de Cognidis vont ainsi pouvoir assister le transporteur dans la gestion, le contrôle, l’organisation, l’anticipation et la politique d’investissement de son réseau, en améliorant toujours la satisfaction des usagers.
Des prédictions à 3 ans vérifiées lors d’un projet pilote de restructuration du réseau de transport d’une ville
Le simulateur d’évolution du réseau de transport de Cognidis a certes déjà fait ses preuves. À l’essai depuis 2016 dans une ville dotée d’un réseau de transport en restructuration totale, Cognidis a pu prédire, à l’aide de sa plateforme, ce qui allait se passer à 3 ans au niveau du comportement des usagers, mais aussi de l’acquisition de nouveaux clients et la perte de clients.
Cogni’Moove peut en effet mesurer les impacts négatifs ou positifs sur les lignes existantes. Ce qui facilite l’arbitrage de certaines décisions lors de modifications majeures. Avec une expertise de plus en plus pointue acquise au fil du temps, Cognidis est passée d’un délai de livraison d’un projet de 6 mois à 3 mois. Actuellement, l’équipe est en train d’optimiser encore le temps de déploiement de sa plateforme pour réduire ses délais de livraison à 2, voire 1 mois. L’utilisation de sa plateforme prédictive pourrait donc être amenée à se démocratiser dans les prochaines années et contribuer ainsi aux enjeux de la Smart city.
