Intelligence artificielle – Comment elle change la vie des transporteurs

Les usages de l’intelligence artificielle (IA) s’accélèrent et génèrent des peurs : va-t-elle dépasser l’intelligence humaine ? Remplacer les humains sur de nombreuses tâches ? Devenir hors de contrôle ? Impacter les libertés publiques, la vie privée ? Les bénéfices potentiels de cette technologie sont importants, à condition de mettre en place des garde-fous. La RATP et la SNCF en font déjà usage pour l’exploitation, la maintenance prédictive, la sûreté et l’expérience voyageurs.

Alors que démarre la Coupe du monde de rugby, et à moins d’un an des Jeux olympiques de Paris (JO), la problématique de la gestion de flux est l’une des grandes priorités des transporteurs concernés, SNCF et RATP. Outil précieux pour éviter de gâcher la fête du sport, l’intelligence artificielle serait capable de détecter un mouvement de foule et parer un chaos aux abords du stade de France, comme celui survenu avant le match de la Champions League Liverpool-Madrid, en mai 2022. XXII (prononcez Twenty two) est justement le nom d’une pépite de la French Tech qui a fait une levée de fonds de 22 millions d’euros au printemps dernier, et dans laquelle la SNCF est récemment entrée au capital. Au dernier salon VivaTech, à Paris, XXII a présenté son logiciel d’analyse en temps réel des flux sur vidéo. Il permet de détecter un mouvement de foule, un départ de feu, une intrusion sur les voies, un bagage abandonné, etc. Un outil à base d’IA dont entend bien se servir la SNCF pendant les JO. « L’IA, c’est ni plus ni moins que de la tech utile : pour les voyageurs, les chargeurs, pour décarboner la planète et pour viser le zéro-panne, ce qui permet d’avoir une meilleure régularité des trains et plus d’offres de transport », résume le directeur numérique à la SNCF, Julien Nicolas.

« Tous les jours, on a des endormis au dépôt »

La RATP mise, de son côté, sur un algorithme de détection de voyageurs pour « améliorer l’exploitation des lignes de métro automatique. » Appelé DetectIA, et développé en interne, cette solution débusque un voyageur resté dans la rame au terminus. « Tous les jours, on a des endormis au dépôt », nous expliquait à VivaTech Côme Berbain, juste avant de quitter son poste de directeur de l’innovation du groupe RATP (il est aujourd’hui délégué du directeur du matériel roulant, et Gilles Tauzin lui succède à l’innovation). Depuis le poste de contrôle et de commandement (PCC), les agents peuvent vérifier, à distance, l’intérieur de la rame avant qu’elle ne parte en arrière-station, grâce aux caméras embarquées. Mais ils ne peuvent pas tout voir, surtout aux heures de pointe, quand le ballet des métros est soutenu : « Une rame stationne 30 secondes au terminus. Les voyageurs descendent en moyenne en 10 secondes. Il en reste donc à peine 20 pour inspecter les images et même seulement 16 secondes dans les métros de la ligne 14 à huit voitures, relevait Côme Berbain. DectectIA permet de faire bien mieux, sans conserver les données : il ne repère que des silhouettes et ne sert que d’aide à la décision », insiste-t-il. Règlement général sur la protection des données et Cnil obligent. La RATP a appris à son algorithme de détection à quoi ressemble une rame vide, puis à déceler toute anomalie. Y compris avec des cobayes habillés de la même couleur que les sièges du métro, couchés sur une banquette ou même enroulés dans un sac de couchage. « Le système détecte 99 % des situations et surtout, il ne produit aucun faux positif », selon le transporteur qui l’utilise aux terminus de la ligne 14 appelée à devenir la colonne vertébrale du plan de transport des JO. Après ses extensions vers Saint-Denis Pleyel et l’aéroport d’Orly, la 14 pourrait accueillir jusqu’à un million de passagers quotidiens. L’intelligence artificielle ne sera pas de trop pour vérifier qu’ils quittent tous la rame au terminus.

Traduction instantanée

Autre utilisation de l’IA, la traduction à la volée des annonces sonores faites au micro : « Avec Systran [leader mondial de la traduction], on a réentraîné les algorithmes pour mieux énoncer le nom des stations, les messages en cas d’accident grave de voyageurs dans plusieurs langues. Bref, on apprend à l’IA à bien traduire », résume-t-on à la RATP. Appelé TradivIA, le système parle anglais, allemand, chinois, arabe et espagnol et est déjà déployé sur dix lignes de métro, ainsi que sur les RER A et B. D’autres lignes suivront en 2024 et 2025.

Et pour les JO, des agents équipés de tablettes pourront comprendre et répondre en 50 langues aux visiteurs grâce à un agent conversationnel dopé à l’IA générative, type ChatGPT.
La SNCF fait aussi appel à des solutions IA pour que les agents sur le terrain puissent délivrer aux touristes des informations traduites en direct, et pour traduire instantanément les annonces sonores dans les gares du Transilien. « Nous avons digitalisé la voix de Simone [ancienne voix de la station de radio Fip, devenue celle de la SNCF] avec de l’IA générative : on peut maintenant générer du contenu avec sa voix, explique Julien Nicolas. Et Simone est devenue « E-mone ». Avec la puissance des outils comme ChatGPT, on va aussi améliorer nos agents conversationnels sur SNCF Connect pour que les clients qui interagissent sur le chatbot obtiennent des réponses plus pertinentes. » Finis les dialogues de sourds avec un robot ? Autre cas d’usage : la mesure de l’affluence pour indiquer en temps réel combien de voyageurs se trouvent dans une rame RATP à l’approche, dans quelle partie elle est moins bondée, et inciter les voyageurs à se positionner sur le quai en conséquence. Objectif : mieux gérer les montées et les descentes. La Régie expérimente le dispositif sur une ligne et espère le déployer sur l’ensemble du réseau du métro en 2025-2026. « On a travaillé avec la Cnil pour définir les modalités d’usage de l’IA, le comptage des passagers, sans enregistrement ni stockage d’images, et avec des images anonymisées », insiste le transporteur. 

« Pas forcément l’effet waouh »

La maintenance prédictive, enfin. C’est un peu le faire-valoir des utilisateurs de l’IA. « Sur les frotteurs des trains, les portes, les portes palières, les archets de pantographes, des capteurs mesurent les niveaux d’usure. La maintenance par IA est en place sur le tronçon central du RER A, sous tunnel. Une extension du dispositif est prévue début 2024 sur le RER B. L’IA capte, détecte et donne l’alerte avant que des pièces ne cassent », assure Côme Berbain. L’IA, ce n’est pas forcément l’effet waouh !, rebondit son homologue de la SNCF en prenant l’exemple du lave-glace. À 320 km/h, le conducteur de TGV a besoin de voir clair : l’IA permet de détecter les niveaux de liquide avant que le réservoir ne soit vide. Arrivé au centre de maintenance, on sait qu’on doit le remplir pour qu’il ne soit pas à sec au prochain voyage. » Bref, l’IA permettrait de prédire la panne avant qu’elle ne survienne. « Avant, dans nos technicentres, les mainteneurs devaient checker toutes les parties du train, les unes après les autres. Aujourd’hui, les trains deviennent communicants : arrivés au technicentre, ils envoient des données permettant d’aller droit au but, réparer une batterie, remettre les niveaux, etc. Plus on cible les tâches de maintenance, plus on va vite, plus les trains retournent rapidement sur le réseau, et plus on a d’offres de transport pour les clients », soutient Julien Nicolas.

« La maintenance pilotée par les données peut aider à construire des modèles prédictifs qui permettront d’améliorer la performance et la durabilité d’un système de transport et contribuer à réduire les coûts d’exploitation », confirme Systra, entreprise d’ingénierie des transports, aujourd’hui codétenue par la RATP et la SNCF. Mais pour que ça marche, il faut des données de qualité. « Et elles ne le sont pas toujours, car à l’origine, elles n’ont pas été pensées pour être exploitées par des solutions d’intelligence artificielle », commente un observateur. « Il faut souvent les retravailler pour pouvoir les utiliser intelligemment », confirme Côme Berbain en prenant l’exemple des données du RER B qui est coexploité avec la SNCF. « Les données que nous devions récupérer pour l’IA n’étaient pas pertinentes, et il a en effet fallu les retravailler. » Autre écueil, le risque cyber. « Le système qui permet à l’agent RATP de parler dans le micro pour diffuser une annonce sonore en station n’a jamais été pensé pour qu’on intercale de l’IA au milieu afin de traduire les messages à la volée ! », explique l’ancien responsable innovation du groupe. Cela a été un sacré casse-tête de réussir à interconnecter des systèmes anciens pour insérer l’IA, tout en respectant les contraintes de sécurité cyber. « Et si vous ne traitez pas le risque cyber, vous ne partez jamais en production ! On a passé neuf mois juste pour l’interconnexion des systèmes avec la société de traduction », raconte-t-il. 

Transformation des métiers 

Si la reconnaissance faciale cristallise toutes les peurs autour de l’IA (lire l’encadré ci-dessous), l’autre crainte, c’est la disparition de certains métiers, remplacés par les machines. Opération déminage : « L’IA ne fait pas disparaître des métiers, elle les transforme, change la manière de les exercer », répondent comme un seul homme les responsables numériques de la SNCF et de la RATP. « Les agents reçoivent beaucoup plus de données, ils doivent apprendre à les traiter, à interagir avec elles, à utiliser du matériel connecté. Aujourd’hui, les usages numériques entrent dans tous les métiers. Ceux dont le métier va disparaître ne sont pas ceux qui seront remplacés par l’IA, mais ceux qui ne vont pas savoir l’utiliser, commente Julien Nicolas. Nos agents vont devoir utiliser des briques d’intelligence artificielle, dans la maintenance, la vente, le parcours client. Nous mettons en place de gros programmes de formation et d’acculturation à l’IA pour la démystifier et apprendre à s’en servir », ajoute le représentant du groupe ferroviaire. « L’IA capitalise toutes les intelligences humaines, mais dans tout projet de transformation, il faut associer un expert de l’IA et un expert du métier, ajoute son homologue de la RATP. L’IA vient impacter l’ordre des interventions des mainteneurs, pas les remplacer : ils vont droit au but, car ils savent où se situe la panne, le diagnostic est plus rapide. à la RATP, le sujet IA n’est pas social, le sujet, c’est de recruter des hommes et des femmes. »  Nathalie ARENSONAS

La reconnaissance faciale autorisée pour les JO de Paris

Début juillet, la Cour européenne des droits de l’homme condamnait la Russie pour avoir eu recours à la reconnaissance faciale dans le métro, laquelle a permis d’identifier, de localiser et d’arrêter un manifestant à Moscou. Entre 2017 et 2022, plus de 22 000 caméras de surveillance ont été installées dans la capitale russe, toutes équipées de technologie de reconnaissance faciale en temps réel. En France, la technique qui permet, grâce à ces caméras intelligentes, dites « augmentées », d’identifier des personnes dans l’espace public à partir des traits du visage, est exclue. Sauf pour assurer la sécurité des Jeux olympiques de 2024. Mais ce ne sera pas « open bar », avait prévenu Marie-Laure Denis, la présidente de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil), lors de la discussion du projet de loi sur les JO, au début de l’année. Dans le collimateur du gendarme des données personnelles, l’analyse automatique en temps réel d’images fixes, issues de caméras de vidéoprotection ou embarquées sur des drones, à l’aide d’algorithmes et d’intelligence artificielle pour détecter des comportements suspects, des incidents, des colis abandonnés, des mouvements de foule. Le régulateur a publié une position en juillet 2022, dont s’est inspiré le gouvernement qui a repris ses préconisations dans la loi JO promulguée en mai dernier, mais qui, fin août, attendait encore les décrets d’application. Les caméras intelligentes seront limitées aux événements sportifs, culturels et récréatifs. Et dans l’enceinte ou aux abords des transports publics qui desservent les stades, des salles de concert, etc. Pour une durée déterminée, après autorisation au cas par cas du préfet du département ou du préfet de police de Paris. Le principe de base, c’est que l’on conserve le moins longtemps possible les données, « le temps d’entraîner ces algorithmes », dit la présidente de la Cnil. Le risque, c’est que cette loi, censée être provisoire, devienne définitive. En 2021, des caméras « intelligentes » de détection du port du masque anti-covid (sans reconnaissance faciale) avaient été autorisées par décret dans les transports en commun à des fins « d’évaluation statistique. » Avec le « risque de généraliser un sentiment de surveillance chez les citoyens, de créer un phénomène d’accoutumance et de banalisation de technologies intrusives », avait pointé la Cnil. Un an avant, les mêmes caméras avaient été expérimentées à la station Châtelet-Les Halles, avant d’être désactivées. Les voyageurs n’avaient aucun moyen de signifier leur droit d’opposition… Un projet de règlement européen sur l’IA est en discussion au sein des institutions de l’Union européenne et pourrait aboutir d’ici à 2024-2025.