Le pilotage de la mobilité grâce à la data, par RATP Dev
Catégorie
📺
TVTranscription
00:00Bonjour, merci à vous d'être présents pour cette conférence qu'on va animer avec Léo Octave de SITIO.
00:24Et on a un autre participant qui va arriver, mais qui, on est dans le transport, a eu un petit problème de transport, donc il ne va pas tarder à nous rejoindre, Sébastien Margerand.
00:36Je me présente donc Arnaud Meunier, moi je suis en charge de toute la partie marketing, nouvelles mobilités pour RATP Dev, la BU France.
00:44Et donc je suis heureux d'être aujourd'hui avec vous pour vous parler de l'usage des données.
00:48Il faut savoir qu'on récupère une multitude de données aujourd'hui via différents canaux qui ne sont pas forcément toujours très bien exploités,
01:01ou tout du moins qui sont un petit peu délaissés.
01:04Et donc on stocke, on stocke, et l'idée c'est aujourd'hui de regarder comment on peut mieux utiliser ces flux de data pour améliorer la compréhension et l'exploitation des mobilités de l'ensemble des usagers et des habitants d'une collectivité, quelle que soit sa taille.
01:22Donc là, sur ce schéma, on le voit bien, que ce soit les voyageurs sur lesquels on va pouvoir récupérer une multitude d'informations,
01:34nous, tout ce que l'on peut avoir en termes d'opérations, surtout ce qui va être la maintenance, mais également l'exploitation,
01:42les données que l'on a également en interne au sein de l'entreprise, et puis tout ce que l'on peut également récupérer au niveau du territoire.
01:49Ce qu'on remarque, c'est que, comme dans beaucoup de secteurs d'activité, on sait facilement récolter la donnée, on sait facilement la stocker,
02:00on ne sait pas forcément toujours derrière l'utiliser.
02:04Soit parce qu'on a une multitude d'outils, et qu'on le sait tous, on a un petit comportement humain qui fait qu'on bloque parfois à intégrer et aller plus loin avec l'usage de nouveaux outils,
02:16et donc l'expérience, elle est souvent un peu trop lourde pour les équipes.
02:21Ensuite, il y a beaucoup de fonctionnalités qui ne sont pas toujours adaptées, qui sont pensées dans un seul secteur et pas de manière plus large.
02:29Des intégrations qui sont aussi limitées, je récupère une donnée, elle est stockée à un endroit, mais je ne peux pas la récupérer dans un autre outil qui me permettrait de tirer un autre enseignement.
02:40Il y a aussi souvent du manque de réactivité, et ce que l'on voit aussi, c'est qu'il y a du manque de transparence,
02:46c'est-à-dire qu'on a une volonté de garder la donnée pour soi, alors qu'on pourrait la mettre à la disposition de plus d'acteurs pour pouvoir prendre des décisions,
02:56et que ce soit les collectivités ou que ce soit les acteurs en interne.
03:01Donc l'idée, vraiment, c'est de se dire, on va regrouper l'expertise métier, donc c'est toute la connaissance que l'on a, nous, en tant qu'opérateurs de transport,
03:11avec l'expertise data et digitale, donc au sein du groupe RATP, en gros, les équipes digitales se sont vraiment réassociées aux équipes métiers,
03:19de manière à ce que l'on retravaille une grande plateforme qui me permet de capter une seule fois la donnée
03:27et de la mettre à la disposition de plusieurs outils pour véritablement gagner en efficacité.
03:33L'idée, en gros, c'est cette vision 360 degrés, de se dire que depuis la maintenance, l'exploitation et l'ensemble des outils
03:45qui nous permettent de récupérer de la donnée sur les équipements,
03:48et bien finalement, on soit capable de traiter ces données pour imaginer à la fois de la sobriété énergétique,
03:55de la maintenance prédictive, des taux de validation et donc de la lutte contre la fraude,
04:00et bien entendu, fluidifier l'exploitation.
04:01Et tout ça a vraiment pour but de nous faire gagner en connaissance et en compréhension sur les différents types de mobilité.
04:12Alors, je vais volontairement passer sur ces deux cas d'usage que Sébastien vous présentera d'ici peu,
04:20il ne va pas tarder à arriver,
04:22qui vous montreront bien, en gros, comment, avec des données d'exploitation et de maintenance,
04:27on peut arriver à comprendre des modes de circulation et des façons de se déplacer sur le territoire.
04:33Et je vais laisser la parole à Léo, de la société CITIO,
04:37qui accompagne le groupe RATP-Dev, mais pas que, également d'autres collectivités,
04:43sur l'utilisation des données pour mieux comprendre les façons de se déplacer sur le territoire.
04:48Merci Arnaud.
04:52Bonjour à tous.
04:54Effectivement, je représente CITIO.
04:55Aujourd'hui, je suis CSM chez CITIO,
04:57c'est-à-dire que j'accompagne nos utilisateurs qui sont soit des AOM, soit des opérateurs de transport.
05:04Comme disait Arnaud, on ne travaille pas uniquement avec le groupe RATP,
05:07mais aussi avec des AOM en direct ou des opérateurs concurrents.
05:10Et donc, notre cœur de métier, c'est de faire visualiser de la donnée de transport
05:17des différentes sources qui existent sur un réseau.
05:21Donc, on a à peu près 6 ans aujourd'hui.
05:23On équipe ou on a équipé 40 réseaux différents en France et un peu à l'étranger.
05:27On a une équipe d'environ 30 personnes aujourd'hui à travailler sur ces solutions-là
05:32et à peu près 300 utilisateurs mensuels des solutions,
05:36donc chez les opérateurs et les AOM.
05:37Notre objectif, c'est d'être un partenaire data du transport public,
05:42c'est-à-dire de récupérer l'ensemble des données pour les visualiser, les analyser
05:46et prendre des décisions sur base de ces données
05:49via une solution web de type SAS,
05:52alors que c'est accessible sur un navigateur pour n'importe quel utilisateur avec accès.
05:58Donc, c'est au choix de nos clients.
06:01On est parti d'où ?
06:02On est parti du fait que les datas dans le transport,
06:04elles existent beaucoup et depuis longtemps,
06:06mais souvent individuellement par des back-office qui ne sont pas forcément très ergonomiques
06:11avec des personnes très spécialisées qui accédaient historiquement.
06:15On avait nos données SAE qui viennent suivre les horaires de transport
06:17qui étaient exploitées par les exploitants uniquement
06:20et une ou deux personnes qui pouvaient regarder les horaires de passage, ce genre de choses.
06:24même chose pour la biétique ou les biétiques aujourd'hui,
06:28parce qu'il y a de plus en plus de systèmes qui cohabitent.
06:30Et ensuite, on faisait beaucoup d'enquêtes terrain,
06:32de choses comme ça qui peuvent être très coûteuses et très chronophages.
06:35Et l'intérêt de SITIO, ça va être de rassembler tout ça sur la même plateforme.
06:39Avec quels bénéfices ?
06:40Évidemment, des économies sur les enquêtes terrain,
06:42puisqu'on va pouvoir modéliser des enquêtes à partir des données
06:45et pouvoir écarter les temps entre chaque enquête terrain
06:48qui viennent confirmer les données du réseau.
06:52On va également améliorer la fiabilité des données,
06:54puisqu'on va pouvoir les suivre au quotidien
06:55et se rendre compte de ce qui se passe sur les systèmes.
06:59On sert beaucoup de tiers de confiance dans le suivi des DSP
07:03entre les AOM et les opérateurs,
07:05puisqu'on expose la même donnée aux deux potentiellement
07:07et ça permet de discuter sur les mêmes chiffres et les mêmes visualisations.
07:11On propose une interface ergonomique,
07:15on va le voir sur quelques imprimes écran tout à l'heure.
07:18On reconstitue surtout les origines des destinations
07:20à partir des systèmes biétiques,
07:23j'en reparlerai juste après.
07:25Ça permet évidemment d'améliorer la ponctualité
07:27en suivant des indicateurs classiques d'avance-retard,
07:30mais aussi d'améliorer la satisfaction aux voyageurs
07:31en répondant plus rapidement et plus efficacement aux réclamations
07:34et d'afficher une expertise data et de maîtriser ces données,
07:38ce qu'on n'a pas toujours sur les différents réseaux.
07:42Comment ça fonctionne ?
07:43On vient récupérer toutes les données du réseau,
07:46que ce soit de fréquentation, d'exploitation, horaires théoriques.
07:50On vient les agréger sur une plateforme
07:51pour ensuite prendre des décisions visant à améliorer les transports publics.
07:56On vient récupérer toutes les sources de données,
07:58comme je disais, qui peuvent être très diverses,
08:00notamment côté biétique,
08:02de plus en plus cohabitent plusieurs systèmes,
08:05que ce soit des SMS tickets, de l'open payment,
08:07de la biétique classique.
08:10On peut avoir des paiements par appli mobile aussi.
08:12Toutes ces données sont centralisées,
08:15agrégées dans des bases de données,
08:17puis passent à travers des algorithmes
08:19pour vous les afficher tel quel,
08:21et pouvoir les visualiser,
08:22mais aussi croiser,
08:23pour pouvoir augmenter ces données,
08:26et vous afficher des volumes de fréquentation
08:28qui tiennent compte de la fraude,
08:30notamment en utilisant à la fois la biétique
08:32et les cellules de comptage.
08:35On le fait à travers trois outils,
08:37qui sont transport et analytics,
08:38qui est notre outil principal,
08:39qui vient permettre une vision à 360 degrés du réseau,
08:43qui affiche en J plus 1
08:45toutes les données du réseau de transport,
08:47que ce soit côté exploitation et fréquentation.
08:51Fraude tracker,
08:52qui lui vient se spécialiser sur la fraude
08:55et sur le repérage des niveaux de fraude
08:58jusqu'au niveau de la station et du quart d'heure.
09:01et ensuite planifier,
09:03puis suivre les taux de recouvrement.
09:05Et enfin, une API qui vient,
09:06elle, potentiellement ajouter
09:08de l'information d'affluence à bord
09:09sur les applications voyageurs
09:11ou bornes d'infos voyageurs.
09:14Côté analytics,
09:16l'intérêt, c'est de pouvoir monitorer
09:18l'ensemble de son réseau,
09:19de vérifier qu'on a bien une offre
09:21qui est adaptée à la demande,
09:22et de mieux maîtriser ses clients,
09:24de mieux connaître ses clients.
09:26Ça consiste en une application,
09:27comme vous pouvez le voir ici,
09:28sur un écran avec différents modules,
09:30je vous ai mis quelques cas d'usage,
09:33notamment pour avoir une sorte de météo du réseau,
09:35des grands volumes de déplacements,
09:38de pouvoir rejouer une journée d'exploitation
09:39et pouvoir faire de la réponse à réclamation,
09:42analyser les charges par course,
09:45de manière dimensionnante ou moyenne,
09:47suivant les analyses qu'on veut faire.
09:48Côté exploitation,
09:49on peut s'assurer de la performance opérationnelle,
09:52analyser des impacts d'action,
09:56de régulation sur le réseau,
09:57et un module qualité qui vient permettre
10:00de s'assurer de la qualité des systèmes
10:02et des remontées de données.
10:05On a plusieurs cas d'usage possible
10:07grâce à cette application.
10:08Je vous ai mis quelques exemples ici,
10:09mais je vais m'attarder sur la reconstitution
10:12des origines-destinations,
10:14puisque c'est l'une de nos grandes forces.
10:16C'est qu'à partir des validations
10:17et du chaînage de celles-ci,
10:19puisqu'on peut récupérer un numéro de validation
10:22avec un numéro de support,
10:23et ça nous permet de le suivre dans le temps
10:25et de reconstituer les déplacements des personnes,
10:27sur des volumes anonymisés, évidemment.
10:31Face aux enquêtes OD
10:32qui viennent interroger directement le voyageur
10:34ponctuellement sur sa destination,
10:36nous, on va reconstituer la descente
10:38à partir des données de validation.
10:41Ces données, on va aussi les améliorer
10:43grâce aux cellules de comptage quand elles existent,
10:45qui vont nous permettre de valider
10:46les volumes de descente aux différentes stations.
10:49Ça permet de capturer des déplacements ponctuels,
10:51contrairement aux enquêtes OD,
10:52qui vont venir analyser une journée
10:54ou deux journées tous les 4, 5 ans,
10:57voire un peu plus longtemps.
10:58Et SITQ va permettre de définir au quart d'heure
11:00des volumes de déplacements,
11:02arrêt à arrêt, zone à zone, commune à commune.
11:05Et notamment, on va pouvoir analyser des déplacements
11:07qui sont liés à des événements ponctuels,
11:09de type événementiel.
11:11Alors, typiquement, aujourd'hui,
11:13on peut mesurer finalement l'impact d'un salon
11:17sur les déplacements sur une journée de transport donnée.
11:24Ça permet d'avoir des visualisations,
11:25comme vous voyez à droite,
11:26sur des voyages entre zones,
11:29des matrices OD qu'on peut régénérer par quart d'heure.
11:32On peut aller analyser un dimanche matin bien spécifique
11:35ou la moyenne des dimanches sur les années précédentes
11:37pour s'assurer que notre réseau est adapté à la fréquentation.
11:42Toutes ces données, on vient les confirmer
11:45par différentes études.
11:46La première, c'est qu'on a une approche qui est solide
11:48et éprouvée de la reconstitution.
11:49C'est bien de le dire,
11:50mais on le fait aussi valider par la communauté scientifique.
11:52On a des docteurs qui ont travaillé sur nos modèles
11:54et qui viennent exposer et créer des articles scientifiques
11:57pour confirmer auprès de la communauté
11:58la qualité de leur travail.
12:01Une fois qu'on est déployé, comme je disais tout à l'heure,
12:03on peut générer une matrice toutes les 15 minutes,
12:05mais aussi des serpents de charge pour chacune des courses.
12:07Ça permet d'analyser vraiment les niveaux de charge
12:09de chacune des courses de notre réseau de transport.
12:12Et surtout, on a un cœur de comparer
12:13nos enquêtes modélisées avec celles du terrain.
12:16Et depuis 2019, on a pu le faire
12:18sur cinq réseaux différents.
12:19Ça fait à peu près une par an
12:20où on vient comparer les résultats de l'enquête terrain
12:23et on vient matcher course à course, ligne à ligne,
12:26les niveaux de fréquentation qu'on observe, nous,
12:27dans la donnée et ce que ressort l'enquête terrain.
12:31Et donc, on constate qu'on est à 95 % bon
12:33dès qu'on a des numéros de suivi sur les validations,
12:37qu'on est à 92 % bon
12:39sur les volumes de déplacement station à station.
12:43Ça veut dire que 82 %, c'est dans un sens ou dans l'autre.
12:47On peut surestimer légèrement ou sous-estimer légèrement.
12:50Mais surtout, on va bien reconstituer
12:52les plus gros volumes de déplacement
12:53et les zones de déplacement.
12:56Et par contre, dès qu'on a des cellules de comptage,
12:57on va fortement améliorer les choses
12:59puisque, en fiabilisant les validations
13:02par les cellules de comptage,
13:03on est sur des niveaux de fréquentation
13:05qui sont à à peu près 1 % d'écart
13:07par rapport à une enquête terrain.
13:09Et on compare également les serpents de charge
13:10qui permettent de s'assurer qu'on a bien
13:13les volumes dimensionnants de fréquentation
13:15sur les différentes lignes.
13:19Le deuxième outil qu'on met en avant aujourd'hui,
13:22c'est FraudTracker,
13:23qui est beaucoup dans l'actualité en ce moment
13:25au sujet du suivi de la fraude dans les transports.
13:27Et donc, l'objectif, c'est là encore,
13:29une fois qu'on utilise toutes les données de transport,
13:31c'est d'utiliser la différence
13:33entre les validations et les cellules de comptage
13:35pour mesurer les niveaux de fraude constatés
13:38sur l'historique et pouvoir appliquer ensuite
13:40des plans de contrôle adaptés,
13:42d'aller au bon endroit au bon moment
13:44puisqu'on sait reconstituer la fraude
13:46au niveau du quart d'heure, station par station,
13:48sur tout l'ensemble du réseau.
13:50Donc, ça permet d'estimer la fraude passée
13:52et de suivre l'impact après coup
13:55des actions de contrôle
13:57via des modélisations, comme on peut voir ici,
14:00soit cartographiques, soit graphiques.
14:01Là, on voit sur une ligne, exemple,
14:03c'est évidemment que des données fictives
14:05que je vous montre ici,
14:06sur des bases cartographiques.
14:08Ça permet de voir quelles sont les stations
14:10qui affichent les plus gros taux de fraude,
14:12quels sont les volumes rencontrés de passagers
14:14et de pouvoir dimensionner ces équipes de contrôle
14:17en fonction du volume qu'on va trouver en face.
14:20C'est-à-dire qu'on peut envoyer des équipes légères
14:22si on est sur des fréquentations limitées.
14:24À l'inverse, on va pouvoir dimensionner
14:26avec des équipes adaptées,
14:28voire renforcées par les forces de l'autre
14:29si on se rend compte qu'on a peu de recouvrement,
14:33notamment derrière,
14:34puisque c'est des choses qu'on va pouvoir suivre également,
14:35puisqu'on peut suivre le taux de fraude,
14:37on va intégrer le taux de contrôle effectivement réalisé,
14:39le taux de contravention associé
14:41et aussi le taux de recouvrement qui est derrière.
14:44Donc, soit le recouvrement immédiat,
14:45soit à plus long terme.
14:47Et ça permet, par exemple, de se dire
14:48j'ai une zone où je vais contrôler régulièrement,
14:50mais mon taux de recouvrement est plutôt très faible.
14:53Peut-être que je dois mettre en place
14:54des contrôles avec la police
14:56ou les équipes des forces de l'ordre en général
14:59pour pouvoir faire du relevé d'identité plus efficace
15:02et améliorer mon taux de recouvrement
15:03quand je vais contrôler sur ces zones.
15:05Donc, voilà, c'est une deuxième application, entre guillemets,
15:09de la donnée dans les transports
15:11qu'on peut mettre en place via CTO.
15:16Et voilà, on a pu travailler avec différents réseaux
15:18que vous pouvez voir ici,
15:20qui font partie de nos clients actuels,
15:22et passés.
15:24Ce qui est intéressant aussi avec CTO,
15:27c'est ce côté un peu agrégateur de données
15:29qui fait qu'on pourrait aussi imaginer demain
15:33de rajouter des données qui viennent,
15:35je pense souvent, dans beaucoup de collectivités.
15:39On a des navettes de centre-ville qui sont gratuites
15:42avec des solutions de comptage qui sont un peu variables,
15:45qui peuvent être soit des cellules,
15:46soit parfois même du comptage manuel.
15:47C'est aussi une façon de faire remonter cette donnée
15:50et de voir comment on peut l'exploiter.
15:52C'est intéressant aussi de regarder
15:54que le fait de mettre à disposition une plateforme
15:57qui est la même à la fois pour le client,
16:00agglomération, et pour l'opérateur,
16:03eh bien, au moins, on partage les mêmes infos.
16:06Et ces données-là permettent aussi
16:08de partager avec la population,
16:10je dirais, des vrais indicateurs de mobilité
16:13qui permettent de fonder et de prouver
16:15comme quoi les actions qui sont mises en place
16:16ont un vrai impact positif.
16:19Donc ça, c'est vraiment des choses
16:22que l'on trouve, nous, de plus en plus pertinentes
16:23parce qu'on sait que le changement de comportement
16:27que l'on pousse tous de casser l'autosolisme,
16:32en fait, ne pourra se faire qu'en prouvant
16:34comme quoi on peut, en effet, se déplacer différemment,
16:37que ça a un impact, que c'est le même gain.
16:40On peut également prouver aux gens
16:42qu'en effet, là, il y a des choses
16:43qui sont intéressantes à faire.
16:45Et on voit bien qu'en récupérant
16:46un certain nombre de données
16:47qui, au départ, ne sont pas forcément faites
16:49pour la mobilité.
16:51On arrive à avoir une meilleure compréhension.
16:55Et l'exemple de la fraude est, en effet,
16:57intéressant pour pouvoir piloter
16:59plus facilement les équipes,
17:00alors qu'en fait, c'est quand même
17:01juste deux données qu'on prend à côté
17:03et qui ne sont pas forcément
17:04celles qui sont suivies.
17:07Donc voilà, ça, c'est une des premières briques.
17:11On en a donc une deuxième
17:12que Sébastien nous présentera
17:15dans quelques minutes quand il va arriver.
17:18Je ne sais pas s'il y a déjà des questions
17:19éventuellement sur la partie sitio,
17:23sur ces algorithmes
17:26et les résultats qui sont proposés.
17:28Tout est relativement clair
17:36et ce qui est parfait, si c'est clair.
17:41En tout cas, c'est vraiment un outil
17:43qu'on trouve pertinent
17:46et qui avait du sens.
17:48Et quand on voit à quel point
17:49on est tous aujourd'hui à collecter des données,
17:52il y avait un vrai intérêt
17:54à ce qu'on vienne vous montrer
17:55que vous pouvez être accompagné.
17:58Et je le rappelle,
17:59l'intérêt aussi de sitio,
18:00c'est que ça peut être un choix
18:02de l'agglomération,
18:03de la collectivité,
18:04de prendre sitio
18:05pour avoir sa propre connaissance
18:08et d'ouvrir les portes à l'opérateur
18:10ou à des opérateurs
18:12pour qu'ils puissent l'utiliser.
18:14Tout comme c'est un outil
18:15que l'opérateur peut venir prendre
18:17pour d'abord lui travailler
18:18et ensuite l'ouvrir à la collectivité
18:21pour qu'elle puisse se l'approprier
18:22et avoir la même connaissance.
18:24Donc c'est vraiment dans les deux sens
18:25qu'on peut comme ça travailler.
18:29On va peut-être juste revenir...
18:31Sur le fait qu'aujourd'hui,
18:53on a une vue, comme on le disait,
18:54qui doit être beaucoup plus globale,
18:56d'un côté,
18:59on a même une fonctionnalité
19:03à laquelle je pense de sitio,
19:04mais qui est importante
19:05pour tout ce qui est sobriété énergétique.
19:07C'est-à-dire qu'aujourd'hui,
19:09si on renseigne dans sitio correctement
19:11le parc véhicule que l'on utilise,
19:14on est capable de faire une estimation
19:16du CO2 et donc des émissions de CO2
19:19qui sont économisées sur le territoire
19:21et de faire du comparatif.
19:24Ce qui veut dire que la politique de décarbonation
19:26peut commencer à être pilotée.
19:28Et en effet, cette info-là,
19:29si on vient aussi la récupérer
19:31avec les infos de maintenance
19:32et de gestion du parc,
19:34on peut avoir une approche
19:36qui devient beaucoup plus large.
19:39Et on peut la rapporter évidemment
19:40à la fréquentation
19:41et avoir des indicateurs
19:43de gramme CO2 par voyageur
19:45ou par kilomètre.
19:46Ça permet de mesurer
19:49le chemin à parcourir
19:50ou le chemin déjà parcouru
19:52dans les politiques d'investissement verte.
19:55Donc ça, ça fait vraiment partie
19:57de cette vision globale
19:59que l'on doit avoir.
20:00Et on le sait tous
20:01qu'on va vers cette transition.
20:04Donc il faut qu'on ait des indicateurs
20:06sur cette partie-là.
20:07Il faut qu'on puisse également le prouver.
20:10La maintenance prédictive,
20:11elle sert en effet
20:12à mieux gérer l'ensemble du parc
20:15et du patrimoine.
20:16Ensuite, sur tout ce qui va être
20:17les données, je dirais,
20:19de mobilité,
20:20on commence à avoir
20:21un intérêt intéressant
20:24entre à la fois
20:26les données de sitios
20:27et puis toutes ces autres modes
20:29que l'on vient gérer.
20:31Je pense le vélo,
20:32je pense l'autopartage,
20:33je pense le covoiturage
20:34qui de plus en plus souvent
20:36sont gérés par un même opérateur.
20:38Souvent, l'opérateur de transport
20:40fait aussi, supervise
20:41l'ensemble de ces modes.
20:44Et donc c'est aussi la possibilité
20:45de venir les réintégrer
20:46pour voir les connexions
20:47entre ces différents modes
20:49et donc les nouveaux comportements
20:50de mobilité
20:51que l'on peut détecter
20:53et repérer sur un territoire.
20:55Donc ça, c'est vraiment des éléments.
20:57L'idée pour nous,
20:58c'est d'arriver demain
20:59avec une plateforme
21:00qui soit, on va dire,
21:03unique
21:03pour que chacun puisse aller chercher
21:05l'ensemble des indicateurs
21:06qui l'intéressent,
21:08qu'on arrête
21:08de remonter 15 fois
21:10la même donnée
21:11dans différents outils,
21:12mais qu'on la mette
21:13à un seul endroit
21:14et qu'elle soit fiabilisée
21:15et qu'on puisse comme ça
21:17de manière centrale,
21:18en gros, faire les algorithmes,
21:19les calculs
21:20et les présenter
21:21selon les besoins
21:22de chacun des métiers
21:23pour gagner en rapidité,
21:25gagner en fluidité.
21:27Et ça, c'est un travail
21:28sur lequel on avance en effet.
21:30Et donc,
21:30dans lequel,
21:31on va avoir deux approches ensuite
21:33qui seront
21:34comment on peut
21:35déterminer des éléments
21:36sur la vitesse commerciale
21:39et les points noirs
21:40de circulation
21:40et puis également
21:42sur comment on peut améliorer
21:43la maintenance
21:44du parc véhicule.
21:47Voilà.
21:48Je pense qu'il ne devrait pas
21:49trop tarder.
21:50Je suis un petit peu désolé
21:51de cette situation.
22:02On va revenir sur les slides.
22:04Je vous détaille
22:05un peu plus de cas d'usage
22:06entre guillemets
22:06qui sont possibles
22:08via SITIO
22:08que j'ai passé très rapidement
22:10tout à l'heure.
22:15Notamment ici,
22:16sur les différents réseaux
22:17avec lesquels on a pu travailler.
22:19On a regroupé tout
22:21en quatre blocs,
22:21notamment le premier
22:22au sein de la transparence
22:23et confiance.
22:24L'idée,
22:25c'est de pouvoir travailler
22:25en collaboration
22:26grâce à cet outil-là,
22:28notamment dans le pilotage
22:29de la DSP
22:30entre l'AOM
22:32et les opérateurs.
22:34On peut également échanger
22:35avec les communes en direct.
22:36Il y a des élus
22:37qui peuvent utiliser
22:37cette application
22:38centrée sur leurs communes,
22:40avoir des stats
22:41de fréquentation
22:42sur leurs arrêts
22:43et sur les destinations
22:45au départ de leurs communes.
22:47Ça sert beaucoup aussi
22:48sur la fiabilisation
22:49des systèmes.
22:50On a un exemple,
22:51on a travaillé
22:52avec la RATP
22:52sur les tramways parisiens
22:53où ils mettaient en place
22:55des cellules de comptage
22:56sans avoir trop de visibilité
22:57sur la qualité
22:58de ces comptages.
22:59L'idée,
23:00c'était de pouvoir comparer
23:01ce que remontaient
23:02les comptages terrain
23:03qu'ils réalisaient
23:04avec les données
23:04et pouvoir qualifier
23:05la qualité
23:06de leurs équipements.
23:09C'est un usage
23:09parmi d'autres.
23:11On peut évidemment
23:11adapter l'offre
23:12pendant les périodes COVID.
23:13C'était très intéressant
23:14de pouvoir voir
23:14au jour le jour
23:15comment évoluer
23:16la fréquentation
23:17et pouvoir adapter
23:18sur les semaines suivantes
23:19les niveaux d'offres
23:20à mettre en place.
23:22Ça permet aussi
23:23d'harmoniser les pratiques
23:24sur des réseaux
23:26multi-opérateurs.
23:27On travaille avec
23:27Ex-Marseille-Provence
23:28dans ce cadre-là
23:29qui a une multitude
23:30d'opérateurs
23:30et qui vient
23:31pouvoir comparer
23:33le travail de chacun
23:34au niveau global.
23:36Ça permet
23:37de prioriser
23:37l'affectation
23:38des véhicules propres
23:38quand on l'a vu
23:39tout à l'heure
23:39en fonction
23:40des objectifs
23:41que l'on a
23:42soit du kilométrage
23:43parcouru
23:43soit des voyageurs
23:45impactés
23:45par ces véhicules-là.
23:47On digitalise
23:48les enquêtes terrain
23:49comme on l'a vu
23:50avec les enquêtes OD.
23:51On peut suivre ça
23:53à très court terme
23:54et de manière très fine
23:55contrairement aux enquêtes terrain.
23:57C'est un énorme avantage.
23:58et on peut répondre
24:00très facilement
24:00aux réclamations
24:01très rapidement
24:03avec le module rejeux
24:04qu'on voit ici
24:05où on peut
24:06en sélectionnant
24:07tout simplement
24:08l'horaire de la réclamation
24:09aller voir
24:10où étaient les véhicules
24:11à quel point
24:12ils étaient chargés
24:13en voyageurs
24:14s'ils sont en avance
24:15en retard
24:16et remonter la course
24:18pour vérifier
24:18si le départ
24:20s'est fait
24:20effectivement à l'heure
24:21quelle est la conséquence
24:23ou l'objet du retard
24:24pour pouvoir répondre
24:25efficacement et rapidement
24:26aux réclamations.
24:28Je vois que Sébastien
24:29nous rejoint
24:29donc je vais pouvoir
24:30lui passer la main
24:31avec plaisir.
24:31Bonjour à tous.
24:48Je vais pouvoir vous présenter
24:49les cas d'usage
24:51qu'on est en mesure
24:52de faire aussi
24:53quand on utilise
24:54de l'IoT
24:55et qu'on peut mixer
24:57avec d'autres données
24:59qu'on a sur les véhicules
25:00notamment les bus
25:01dans les villes.
25:04Bus et tram
25:05on le fait aussi
25:05sur le ferroviaire
25:06mais je vais surtout
25:07m'accéder aujourd'hui
25:08sur des cas d'usage
25:09applicables
25:10sur le bus.
25:12Donc au niveau
25:12du bus
25:13on a des cas d'usage
25:14qui vont être au service
25:15de tout ce qui va être
25:16autour de l'énergie.
25:17Donc l'énergie
25:18c'est un des sujets
25:18importants
25:20que l'on a
25:20pour essayer
25:21de minimiser
25:22optimiser en tout cas
25:23l'énergie
25:23que l'on utilise
25:25pour faire fonctionner
25:26les bus
25:27avec le bon niveau
25:28de confort
25:28pour les voyageurs
25:29et tout en évitant
25:30les déperditions énergétiques
25:32importantes
25:33dans le cadre
25:33de l'utilisation
25:35des véhicules
25:35en dehors du service
25:36par exemple
25:37et donc ça va passer
25:38par l'analyse
25:39de tous les temps
25:41où les véhicules
25:42sont en terminus
25:45ou sur les dépôts
25:46et que les moteurs
25:48sont tournants.
25:48Donc c'est un cas
25:49d'usage assez important
25:50quand on est sur du bus
25:51hybride
25:51ou du bus diesel
25:53de vérifier ça
25:55pour qu'on puisse
25:55s'assurer
25:56que les bonnes pratiques
25:57sont respectées
25:58et c'est souvent
25:59du management
26:00on est avec de l'humain
26:02donc il faut
26:03que ça soit fait
26:03de manière permanente
26:04pour qu'on s'assure
26:05qu'il n'y ait pas
26:06des régressions
26:06dans les bonnes pratiques
26:07qui sont utilisées
26:09et donc ça
26:10on le fait
26:11de manière générale
26:13et ça donne
26:13les clés au management
26:14pour avoir des actions
26:15globales
26:17avec les conducteurs
26:18on essaye de ne pas
26:18avoir des actions
26:19qui sont individualisées
26:20mais plutôt
26:20de faire des rappels
26:22réguliers sur le sujet
26:23pour venir réduire
26:25ces consommations
26:26d'énergie
26:27et ça a aussi
26:27un autre impact
26:28c'est que souvent
26:29on a des plaintes
26:30des riverains
26:31autour des zones
26:34de terminus
26:35où les véhicules
26:36qui restent
26:38peuvent faire du bruit
26:39peuvent générer
26:40des nuisances
26:43pour les riverains
26:44et le fait
26:44de venir baisser
26:45cette consommation
26:46va aussi avoir
26:46un autre impact
26:47positif
26:48c'est qu'on aura
26:48des plaintes
26:49de riverains
26:50qui vont normalement
26:51baisser
26:52et ça peut nous permettre
26:53aussi de qualifier
26:54quand on a
26:55ce type de plainte
26:56est-ce qu'on a
26:56réellement
26:57un problème
26:58sur ce terminus
26:59ou pas
27:00et donc ça
27:00c'est important
27:02c'est aussi important
27:03dans les réveils
27:04des bus
27:04le matin
27:05souvent on les fait
27:06un peu avant l'heure
27:07pour que justement
27:07les bus soient
27:09opérationnels
27:10et donc disponibles
27:12pour l'exploitation
27:12et le faire
27:13trop longtemps
27:14à l'avance
27:14on va perdre
27:15de l'énergie
27:17moteur tournant
27:18au ralenti
27:19pour rien
27:19et donc ça
27:20c'est aussi
27:21quelque chose
27:21on va pouvoir
27:22faire en sorte
27:23d'agir
27:23pour que ça soit
27:24optimisé
27:25tout en ne perturbant
27:27pas l'exploitation
27:27un autre point
27:29qu'on regarde aussi
27:30beaucoup autour de l'énergie
27:31ça va être tout ce qui va être
27:32lié à la climatisation
27:34et au chauffage
27:36et donc ça
27:37c'est aussi quelque chose
27:38qui sera très important
27:39dans le cadre
27:40des bus électriques
27:41dans le cadre
27:41d'un bus diesel
27:42ou hybride
27:43on va récupérer
27:44des calories
27:44qui viennent du moteur
27:46et qui pour le chauffage
27:46quand on va être
27:47sur du bus électrique
27:48on n'a pas cette possibilité
27:50là
27:50donc toute consommation
27:52on va se retrouver
27:52un peu comme on est
27:53sur d'autres modes
27:54de transport
27:55comme le tramway
27:56et donc là
27:57il y a tout un paramétrage
27:59qui est généralement fait
28:00parce que c'est pas
28:01le conducteur
28:01qui gère directement
28:03la climatisation
28:03et le chauffage
28:05sur les bus
28:06les plus modernes
28:07et donc ce paramétrage
28:08qui est fait
28:09on peut l'optimiser
28:10en fonction des villes
28:12et un paramétrage
28:12qui est valable
28:13sur une ville
28:14ne le sera pas
28:15sur une autre
28:15pour faire en sorte
28:17qu'on ait le bon niveau
28:18de confort
28:18tout en minimisant
28:20les consommations
28:21donc ça
28:21on l'a notamment
28:22déjà fait
28:23plusieurs années
28:24sur le tram
28:24et on va le porter
28:25sur le bus
28:26côté RATP Dev
28:28et on a vu
28:29des gains
28:30assez importants
28:31et ça nous a permis
28:32aussi de récolter
28:33en masse
28:33des données
28:34sur beaucoup de véhicules
28:36en fait
28:36de pouvoir itérer
28:37rapidement
28:38dessus
28:39c'est à dire
28:39de faire un paramétrage
28:41et on sait
28:41qu'en plus
28:42sur la climatisation
28:42chauffage
28:43on est très lié
28:44à les aléas
28:46climatiques
28:46par nature
28:47et donc la saisonnalité
28:49que l'on a
28:50sur un réseau
28:51et donc de récupérer
28:53ces données
28:53de pouvoir itérer
28:54rapidement
28:54de pouvoir avoir
28:55aussi des retours
28:56parce qu'on n'utilise
28:57pas uniquement
28:57les données
28:58quantitatives
29:00on va aussi avoir
29:01des sondages
29:02auprès des voyageurs
29:03de manière régulière
29:04on sait que sur la clim
29:05ou le chauffage
29:05on ne peut pas satisfaire
29:06tout le monde
29:06en général
29:07la meilleure climatisation
29:08au monde
29:08va satisfaire
29:09peut-être 95%
29:10des voyageurs
29:11mais en tout cas
29:12qu'on puisse
29:13régulièrement vérifier
29:14qu'entre
29:16ce qu'on mesure
29:16dans les données
29:17et le ressenti
29:18qu'ont les voyageurs
29:20on est dans le vrai
29:21et qu'on sait optimiser
29:22sans pour autant
29:23avoir de conséquences
29:25sur le confort
29:26donc ça
29:27on a pu voir
29:28des gains
29:29qui peuvent
29:29en fonction des réseaux
29:31en fonction de l'optimisation
29:32qui était faite déjà
29:34avant que RTP Dev
29:35reprenne les réseaux
29:36entre 5 voire 15%
29:38sur les réseaux
29:40qui étaient les moins optimisés
29:41l'autre usage
29:45de la donnée
29:46qu'on va avoir
29:47avec
29:47ces données
29:49qu'on récupère
29:50de manière massive
29:51sur les réseaux
29:52c'est de suivre
29:54l'exploitation
29:55et de suivre
29:55de comprendre
29:56la voirie
29:57comment est-ce qu'on a
29:59des impacts
29:59sur le service
30:01qu'on offre
30:01aux voyageurs
30:03et donc là
30:04l'idée c'est d'avoir
30:04quelque chose
30:05d'assez simple
30:05à lire
30:06utilisable
30:07par les opérateurs
30:09avec n'importe quelle
30:11partie prenante
30:12pour comprendre
30:12vraiment facilement
30:14les zones
30:15sur lesquelles
30:15les véhicules
30:17perdent du temps
30:17et on sait
30:18que c'est assez vivant
30:19dans une ville
30:20on va avoir des travaux
30:21on va avoir
30:21des zones
30:22où on va faire
30:23des aménagements urbains
30:24de plus en plus
30:25avec les voies
30:27pour les vélos
30:28avec des voies bus
30:30qui sont créées
30:31ou pas
30:32et donc dans
30:32cette discussion
30:33cotée
30:35entre la ville
30:36et l'opérateur
30:37d'avoir cette discussion
30:39permanente
30:39et pas uniquement
30:40sur des sondages
30:41qui sont faits
30:42à un moment donné
30:43parce que souvent
30:44ce type là
30:44d'analyse
30:45peut être fait
30:46ad hoc
30:46sur un mois
30:47sur deux mois
30:47mais sur une totalité
30:50des services
30:50et sur l'année
30:52on va avoir
30:52beaucoup plus
30:53de précision
30:53pour comprendre
30:54des points durs
30:56que l'on a sur le réseau
30:57et savoir les quantifier
30:59et savoir les quantifier
31:00ça permet aussi
31:01de voir l'impact
31:02avec le nombre
31:02de voyageurs
31:03qui sont gênés
31:04parce qu'on peut aussi
31:04le rapprocher
31:05par exemple
31:06de choses que fait situer
31:07avec le nombre
31:07de voyageurs
31:08qui sont à bord
31:10de ces véhicules
31:11et donc se dire
31:12quels sont les points
31:13sur lesquels
31:13il faut vraiment
31:14qu'on axe les mesures
31:15et il faut avoir
31:16une discussion
31:17avec la ville
31:18pour faire des aménagements
31:20et d'être dans le temps long
31:21et aussi mesurer
31:22l'impact des aménagements
31:23donc ça peut être
31:24des aménagements
31:24de voirie
31:25ça peut être
31:26des priorités au feu
31:27sur certains carrefours
31:29spécifiques
31:30en tout cas
31:30ça permet vraiment
31:31de se dire
31:32où mettre l'effort
31:34au niveau de la ville
31:35et de ne pas
31:37s'appuyer uniquement
31:38sur un ressenti
31:38mais de la voir
31:40de manière mesurée
31:41et dans le temps
31:42de voir l'évolution
31:43de la ville
31:44parce qu'on sait
31:45qu'aussi avec
31:46la densification
31:47plus des quartiers
31:48peuvent changer
31:49avec des nouvelles habitations
31:51et donc ça
31:51de s'en rendre compte
31:52avec ces données là
31:53c'est intéressant
31:54ce qu'on a pu faire
31:57sur le tram
31:58et qu'on pousse
31:59maintenant sur le bus
32:00ça va être aussi
32:01comme je le disais
32:02les priorités au feu
32:03et donc là
32:04on peut être
32:05vraiment très précis
32:06sans être intrusif
32:08sur le système
32:08de priorités au feu
32:09parce que souvent
32:10c'est un tiers
32:11on sait que les priorités
32:12au feu dans une ville
32:13ne sont pas gérées
32:14uniquement par
32:15l'opérateur
32:16en direct
32:17donc c'est souvent
32:17pas un sous-traitant
32:18de RATP-DEF
32:19qui a les feux
32:20c'est plutôt
32:21la ville
32:22qui a un contrat
32:23avec une société
32:25qui met en place
32:26les feux
32:26et donc nous
32:28à partir de
32:28des véhicules
32:29qui passent
32:30on sait dire
32:31est-ce qu'ils ont obtenu
32:33la priorité au feu
32:34est-ce qu'ils se sont arrêtés
32:34en pied de feu
32:35combien de temps
32:36ils ont perdu
32:37donc vraiment
32:37d'avoir cette analyse
32:39globale
32:40de ce qui se passe
32:41sur des carrefours
32:42de manière précise
32:43et ça nous permet
32:44aussi d'aller
32:45dans une discussion
32:47beaucoup plus
32:47intéressante
32:49avec les tiers
32:50qui gèrent ces systèmes
32:52pour aller analyser
32:54des passages
32:54de manière précise
32:55parce que souvent
32:55ces tiers
32:57ont des logiciels
32:59aussi pour analyser
33:00les passages
33:01et qu'est-ce qui a déclenché
33:02le passage
33:03et l'ouverture du feu
33:04mais ils ont besoin
33:06que nous
33:07on vienne dire
33:07ce passage là
33:08a été problématique
33:09allons comprendre
33:10ensemble
33:10qu'est-ce qui dans les paramètres
33:12aurait pu être
33:13amélioré
33:14et donc
33:15c'est aussi un dialogue
33:16et là
33:16d'avoir cette
33:17information
33:18qui est permanente
33:19ça nous permet
33:20de voir
33:21quand on prend
33:21une action
33:22est-ce que cette action
33:23m'a apporté ses fruits
33:24et est-ce que le paramétrage
33:26qui est parfois pas simple
33:27parce que parfois
33:28on a des lignes
33:28si je prends
33:30le cas d'Angers
33:30par exemple
33:31on a pu faire ça
33:32on a des lignes de bus
33:32qui croisent des lignes de tram
33:33pour faire des choix
33:34forcément
33:35dans les priorisations
33:36et donc
33:38ça nous aide
33:38à vraiment
33:39rendre tangible
33:40ce phénomène
33:42de la priorité au feu
33:44et une discussion
33:45avec la ville
33:45entre les priorités
33:46les temps
33:47le trafic routier
33:48plus
33:49ce qu'on voit
33:51au niveau
33:51des véhicules
33:52dans combien de cas
33:53on a une indisponibilité
33:55du système
33:56vu du transport
33:58urbain
33:59et
33:59on peut aller
34:01dans une telle précision
34:02alors
34:02ça on va voir
34:03si on est capable
34:04aussi de le faire
34:04sur le bus
34:04parce que sur le bus
34:05on a une précision
34:06de la
34:07localisation
34:08un peu moins forte
34:09que ce qu'on a
34:09sur le tram
34:10mais on est capable
34:11de dire
34:11si le véhicule
34:13par exemple
34:13sur le tram
34:14s'il s'est arrêté
34:15après le feu
34:16donc il a été perturbé
34:17par du trafic
34:18ou s'il a été arrêté
34:19avant le feu
34:20et donc c'était plutôt
34:21un arrêt lié
34:23à l'indisponibilité
34:24du système
34:24pour obtenir
34:25la priorité
34:26donc voilà
34:27l'utilage de la data
34:29ce qu'on croit
34:30c'est peut-être
34:30pour revenir
34:30sur une planche
34:32d'avant
34:33c'est vraiment
34:35de
34:35mixer
34:37des données
34:37qui sont
34:39des systèmes
34:39en place
34:39sur les réseaux
34:41de s'y intégrer
34:41donc de ne pas avoir
34:42quelque chose hors sol
34:43et de venir mettre
34:45quand on le pense
34:47nécessaire
34:48des boîtiers
34:49dans les véhicules
34:49mais ces boîtiers
34:50qui sont souvent utilisés
34:51dans un sens
34:51uniquement en maintenance
34:52c'est de venir
34:54élargir le périmètre
34:56et vraiment de maximiser
34:57le nombre de cas d'usage
34:57que l'on peut faire avec
34:59sans être
35:00axé uniquement
35:01sur un domaine
35:02axé sur un utilisateur
35:03mais vraiment au service
35:04de la mobilité
35:06dans son intégralité
35:07et dans tous ses axes
35:09ça soit l'axe énergétique
35:10l'axe de maintenance
35:11donc la longévité
35:12des actifs
35:13et l'axe
35:14on peut aussi mixer
35:16des données
35:16de validation
35:17alors pas dans le sens
35:18que fait CTO
35:19pour savoir
35:20les origines
35:20des destinations
35:20mais plutôt dans le sens
35:21est-ce que les valideurs
35:22sont disponibles à bord
35:23est-ce qu'on n'a pas
35:24des problèmes
35:25de taux de validation
35:26du fait
35:27de valideurs indisponibles
35:28et aussi d'être
35:29dans vraiment
35:30la fiabilité
35:31de l'exploitation
35:32et comment améliorer
35:33le transport
35:35dans la ville
35:35en utilisant
35:36ces données
35:37donc c'est quelque chose
35:38qu'on déploie
35:39nous côté RATP-DEF
35:40sur tous les modes
35:41donc on le fait
35:41que ce soit
35:42des villes moyennes
35:43ou des villes
35:44plus importantes
35:45et que ce soit
35:46sur du bus
35:47du tram
35:48ou du métro
35:49ou du RER
35:49donc c'est une approche globale
35:52qu'on essaye de mettre en place
35:53et on l'a fait
35:54en rapprochant
35:55à chaque fois
35:56expertise métier
35:57expertise data
35:59et digital
36:00parce que
36:00mettre des data scientists
36:02avec ces données
36:02souvent c'est pas suffisant
36:04il faut vraiment être proche
36:05du métier
36:06proche des problématiques
36:07du réseau
36:08pour que les solutions
36:09qui sont apportées
36:10soient les plus pertinentes
36:11merci
36:14est-ce que vous avez
36:16éventuellement des questions
36:17sur ces usages
36:19de la data
36:19sur ces cas d'usage
36:21voire même éventuellement
36:23peut-être d'autres questions
36:23sur d'autres cas d'usage
36:24écoutez
36:31je vous remercie en tout cas
36:33merci Léo
36:34merci Sébastien
36:35d'être venu présenter
36:36j'espère que cette conférence
36:38vous aura permis de voir
36:39qu'en fait on a tous
36:40un gisement de dingue
36:41sous les pieds
36:42et qu'il faut savoir
36:43l'utiliser
36:44et que toutes ces données
36:45ont un vrai pouvoir
36:46et que donc
36:47elles peuvent nous aider
36:48à améliorer notre façon
36:48de travailler
36:49voilà
36:50merci à vous
36:50et je vous souhaite
36:51dans ce cas là
36:51un bon salon
36:52civile