Étude de cas : l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur des transports zéro émission

Face à la transformation rapide des technologies numériques, les opérateurs de transport collectif repensent leur manière d’interagir avec les usagers.  
L’intelligence artificielle (IA) s’impose désormais comme un levier central pour offrir une expérience de mobilité plus fluide, prédictive et personnalisée.  

Cette étude de cas présente deux exemples concrets :  

Ces deux approches, complémentaires, démontrent comment la donnée et l’intelligence artificielle peuvent transformer la relation entre les opérateurs et leurs usagers.  

Dans un contexte de transformation numérique accélérée, exo et Alstom illustrent deux approches complémentaires de l’utilisation de l’intelligence artificielle au service des usagers du transport collectif.

Pour exo, l’enjeu principal est d’améliorer la fiabilité, la transparence et la ponctualité du réseau à l’échelle métropolitaine de la grande région de Montréal. Héritant d’une multiplicité de systèmes et de réseaux locaux, l’organisation devait composer avec une gestion complexe des horaires, des incidents et de l’information voyageurs. Son objectif est double : offrir une information en temps réel fiable et prédictive afin de renforcer la confiance des usagers, tout en développant une solution pérenne et évolutive, capable d’intégrer les innovations technologiques futures pour optimiser l’exploitation et la planification du service. 

De son côté, Alstom cherche à adopter une approche plus globale intégrant les dimensions de confort, de sécurité et de qualité de service pour les voyageurs. L’entreprise a décidé de mettre en place une démarche d’amélioration continue de la maintenance et des opérations. Celle-ci vise à renforcer la fiabilité, la sécurité et la performance globale des réseaux ferroviaires, tout en exploitant les données recueillies pour anticiper les besoins et adapter les services aux attentes des passagers. Alstom a pour ambition de mettre la technologie au service de l’humain, en s’appuyant sur l’intelligence artificielle pour offrir une expérience de mobilité plus fluide, intuitive et sécurisée, tout en garantissant la protection des données des passagers. 

Pour répondre aux besoins des usagers, exo et Alstom ont misé sur des solutions d’intelligence artificielle qui allient performance technique et amélioration concrète de l’expérience client, exo s’étant positionné comme un véritable précurseur en la matière, bien avant même que le sujet de l’IA ne devienne d’actualité. 

Chez exo, le Système d’Aide à l’Exploitation et d’Information Voyageurs (SAEIV) a été développé en interne et s’impose aujourd’hui comme une plateforme centrale pour la gestion de la mobilité métropolitaine. Conçu à l’origine par l’Agence métropolitaine de transport (AMT) pour assurer le suivi en temps réel des trains, le système a progressivement évolué pour intégrer également les autobus et l’information voyageurs. Il repose sur un modèle d’apprentissage automatique exploitant entre 3 et 5 milliards de points de données par an, permettant de prédire la ponctualité des véhicules et d’anticiper les perturbations liées à la météo, aux travaux ou au trafic. Grâce à une détection automatique des incidents et à une communication proactive via panneaux, SMS, médias sociaux et API publiques, exo offre une information fiable et dynamique aux usagers. Hébergé sur une infrastructure infonuagique assurant une disponibilité de 99,95 %, le système permet aux voyageurs de planifier leurs déplacements avec confiance et fluidité. 

De son côté, Alstom met l’intelligence artificielle au service d’une expérience passager plus fluide et sécurisée. En analysant les données de billetterie et de vidéosurveillance, ses systèmes identifient les habitudes de déplacement, les niveaux d’affluence ou les préférences des voyageurs, permettant d’ajuster les services en conséquence. Parallèlement, une surveillance proactive détecte les incidents tels que des problèmes de santé, des risques d’incendie ou des bagages abandonnés, renforçant la sécurité et la confiance à bord. Enfin, l’analyse des informations issues des vidéos et des collectes de billets permet également d’évaluer le nombre moyen de passagers par trajet, d’identifier les emplacements préférés des usagers ainsi que l’utilisation des espaces de rangement pour les bagages et les vélos, contribuant ainsi à une approche plus fine du confort à bord. Cette connaissance détaillée permet une optimisation des services à bord, limitant les problèmes de suroccupation et améliorant le confort général. L’objectif d’Alstom est clair : rendre les trajets plus confortables, personnalisés et sûrs, tout en intégrant la technologie de manière responsable et humaine. 

Les résultats obtenus par exo et Alstom démontrent de façon concrète l’impact positif de l’intelligence artificielle sur la qualité du service et l’expérience des usagers. 

Pour exo, le déploiement du système Chrono SAEIV s’est traduit par une information voyageurs plus fiable et prédictive, atteignant un taux de précision de 90 % dans une marge de cinq minutes. Grâce à la communication proactive lors de perturbations, qu’il s’agisse de travaux, d’intempéries ou de détours, les passagers peuvent désormais planifier leurs déplacements avec une plus grande sérénité. L’outil soutient également les équipes opérationnelles en facilitant la planification, la détection des incidents et l’analyse en continu des performances du réseau, notamment en matière de ponctualité, d’achalandage et de disponibilité des véhicules. Avec plus de 3 milliards de données traitées chaque année et 1 400 véhicules suivis en temps réel, représentant près de 28 % du parc de transport collectif québécois^[1], exo dispose aujourd’hui d’une plateforme performante et évolutive. Résultat : une expérience de déplacement plus fluide et une confiance renforcée entre l’opérateur et ses usagers. 

Du côté d’Alstom, les retombées de l’IA se traduisent par une meilleure compréhension du comportement des passagers, grâce au croisement des données d’utilisation réelle et des préférences observées. L’analyse des informations issues des vidéos et des collectes de billets permet également d’évaluer le nombre moyen de passagers par trajet, d’identifier les emplacements préférés des usagers ainsi que l’utilisation des espaces de rangement pour les bagages et les vélos, contribuant ainsi à une approche plus fine du confort à bord. Cette connaissance détaillée permet une optimisation des services à bord, limitant les problèmes de suroccupation et améliorant le confort général. Par ailleurs, la surveillance proactive des systèmes contribue à une sécurité accrue, en détectant précocement les anomalies ou incidents susceptibles d’affecter le voyage. Au final, ces innovations rendent les réseaux ferroviaires publics plus sûrs, plus fiables et plus rentables, au bénéfice direct des voyageurs. 

Les expériences menées par exo et Alstom offrent plusieurs enseignements clés sur l’intégration réussie de l’intelligence artificielle dans le transport collectif. 

D’abord, la cohérence et l’explicabilité des modèles s’imposent comme des conditions essentielles au succès. Dans les deux cas, les solutions d’IA ont été conçues à partir des besoins réels du terrain, qu’il s’agisse de la gestion opérationnelle pour exo ou de la maintenance et du confort passager pour Alstom, avec une approche centrée sur la création de valeur pour l’usager plutôt que sur la seule performance technologique. 
Ensuite, la qualité et l’unification des données demeurent un fondement incontournable : sans données fiables, harmonisées et bien structurées, aucun modèle d’IA ne peut produire des résultats durables ni crédibles. 

Une gouvernance solide et une vision sur le long terme, reposant sur une stratégie qui intègre la gouvernance produit, la collecte continue des données, la mise à jour régulière des modèles et l’anticipation des besoins futurs du produit, sont essentielles pour assurer sa pérennité et son évolution cohérente dans le temps. exo, par exemple, a choisi de développer ses outils à l’interne, garantissant ainsi la pérennité, la transparence et la maîtrise des évolutions technologiques, plutôt que d’adopter une solution soumise à un contrat avec un fournisseur qui offre sa propre solution. 

Enfin, la confiance et l’éthique sont au cœur de ces démarches : la protection de la vie privée et la cybersécurité ne sont pas des ajouts périphériques, mais des piliers indispensables à tout déploiement d’IA dans le secteur public. En conjuguant innovation responsable, transparence et respect des usagers, exo et Alstom sont des exemples à suivre d’une intelligence artificielle au service de la mobilité durable et humaine. 

Les cas d’exo et d’Alstom démontrent que l’intelligence artificielle n’est pas qu’un outil de performance opérationnelle : elle devient un vecteur d’expérience humaine.  
En transformant la donnée en intelligence, ces organisations créent les conditions d’un transport collectif plus fiable, plus sûr et plus proche des besoins des usagers, contribuant ainsi à une mobilité durable et connectée.  

Il est tout aussi important de s’assurer que l’utilisation de l’IA se fait dans l’objectif d’accroître le bien-être collectif. De plus, considérant son importante utilisation énergétique, il faut l’utiliser en réduisant autant que possible son impact écologique et ne l’utiliser que lorsque cela peut avoir un réel impact positif. 

L’éthique de l’IA n’est pas une contrainte, mais une condition essentielle à son utilisation. 
Il existe des ressources permettant d’accompagner les acteurs du transport vers une IA éthique, fiable et durable.  

Nous vous encourageons à adopter une approche réfléchie et responsable dans votre utilisation de l’intelligence artificielle. Les ressources que nous vous proposons ci-dessous sont non exhaustives ; nous vous invitons donc à approfondir vos connaissances et à rester attentifs aux bonnes pratiques en matière d’IA éthique. 

^[1] « Ratio basé sur la proportion de véhicules actifs intégrés à Chrono SAEIV, par rapport au nombre total de véhicules actifs rapporté annuellement par les 10 grands organismes de transport collectif du Québec »