La SNCB développe une application qui prédit l’occupation des trains en temps réel   

Joris  Aeles

Joris Aeles

Azure Business Group Lead

Temps de lecture, 3 min.

Tout au long de la pandémie de coronavirus, la SNCB était tenue de limiter le nombre de passagers à bord de ses trains. Afin de fournir aux voyageurs un aperçu de l’occupation des trains, la SNCB a développé une application intelligente qui cartographie l’affluence en temps réel. Un véritable atout en période de COVID-19, parce que des trains moins encombrés signifiaient également moins de risque de propagation du virus. 

L’intelligence artificielle prédit l’affluence 

La SNCB utilise l’intelligence artificielle pour cartographier le taux d’occupation et l’affluence future. « Nous recueillons des données et, à partir de ces données, nous faisons une prédiction du nombre de personnes à bord de nos différents trains », déclare Filip Dierckx, Senior Manager de l’information aux voyageurs de la SNCB. « Par beau temps ou pendant la période des festivals, nous avons constaté que les gens se déplaçaient en masse vers une seule et même destination. Le taux d’occupation s’est alors avéré un outil utile pour répartir les voyageurs. » Le taux d’occupation est très clairement indiqué par destination pour les voyageurs au moyen de points verts, orange et rouges dans l’application. 

Les informations fournies par la SNCB sont basées sur plusieurs types de données, qui sont converties en informations pour les voyageurs par un système d’intelligence artificielle. Filip Dierckx : « Nous avons des données fixes ou statiques si vous voulez, par exemple, les trains qui sont en service. Nous combinons ces données avec des données météorologiques et des données en temps réel (par exemple les retards sur l’horaire de certains trains), mais aussi des données que l’accompagnateur de train lui-même nous transmet, par exemple, lorsqu’il y a plus de voyageurs à bord du train qu’initialement prévu. C’est ainsi que nous rendons le moteur d’intelligence artificielle plus intelligent. Nous remarquons déjà que l’information fournie est correcte dans 95 % des cas. » 

« Nous combinons des données statiques avec des données en temps réel. C’est ainsi que nous rendons le moteur d’intelligence artificielle plus intelligent. Nous remarquons déjà que l’information fournie est correcte dans 95 % des cas »

Filip Dierckx, Senior Manager de l’information aux voyageurs de la SNCB 

Le coaching comme principal atout 

Le choix d’un fournisseur de cloud était crucial pour la SNCB. « Nous avons choisi Microsoft Azure parce que nous avions avant tout besoin d’un fournisseur qui offrait une solution robuste pour notre application et que nous pouvions adapter à nos propres besoins et aux fonctionnalités souhaitées. De plus, l’accessibilité de la plate-forme a également joué un rôle important. Nous pouvons rapidement rectifier les erreurs dans le code de notre application via la plate-forme Azure », explique Vanessa Hernalsteen, Chef de projet IT Ypto SNCB. « Et peut-être que la raison la plus importante de notre choix est le coaching de Microsoft en matière d’intelligence artificielle. Comme nous n’avions nous-mêmes pas beaucoup d’expertise dans ce domaine, nous pouvions à tout moment compter sur les conseillers de Microsoft pour répondre à toutes nos questions. » 

En collaboration avec les employés du département analytique d’Ypto, le partenaire informatique de la SNCB, nous avons créé un produit de données à valeur sociale qui en l’occurrence, utilise réellement les mégadonnées et l’apprentissage automatique. Nous avons construit rapidement et à moindre coût un moteur de prédiction en temps quasi réel, qui informe chaque jour des milliers de voyageurs sur le taux d’occupation de leurs trajets en train prévus.

 Oliver Willekens, Tech Lead Data Minded

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