Le principe de l'appli Tranquilien, c'est la modélisation prédictive. Développée par la start up Snips, en partenariat avec la SNCF, elle a en fait pour origine l'idée d'un usager du Transilien qui avait été retenue parmi 2 000 propositions au concours OpenApp organisé par la SNCF en mars 2012.
Assis, debout ou serré
Ce nouvel outil « permet de connaître à l'avance le taux de remplissage d'un train, et donc le niveau de confort que les voyageurs auront à bord (assis, debout, serré) », détaille Rand Hindi, le co-fondateur de Snips, et qui a par ailleurs reçu le prix du meilleur jeune innovateur par le MIT.
Le principe est simple : les utilisateurs sont encouragés à renseigner le taux de remplissage de leur train et collaborent ainsi à l'exactitude et la richesse d'infos contenues dans l'appli, infos qui intègrent déjà la base de données de la SNCF. Sur ce principe, la start up se sert d'un algorithme qui utilise des données contextuelle : les données socio-démographiques des communes desservies, la population, le revenu moyen, le taux de chômage ou encore le nombre d'entreprises locales, bref autant de données pouvant influer sur le taux de remplissage d'un train. « Nous sommes dans une logique où ordinateur et humain travaillent ensemble. Le système informatique est la première brique, et les utilisateurs corrigent et améliorent le tout », commente Rand Hindi. A terme, le système, s'il est suffisamment contribué par les utilisateurs, permettra d'anticiper dans quelle rame d'un train il y a de la place et combien de places assises exactement.
Le principe est simple : les utilisateurs sont encouragés à renseigner le taux de remplissage de leur train et collaborent ainsi à l'exactitude et la richesse d'infos contenues dans l'appli, infos qui intègrent déjà la base de données de la SNCF. Sur ce principe, la start up se sert d'un algorithme qui utilise des données contextuelle : les données socio-démographiques des communes desservies, la population, le revenu moyen, le taux de chômage ou encore le nombre d'entreprises locales, bref autant de données pouvant influer sur le taux de remplissage d'un train. « Nous sommes dans une logique où ordinateur et humain travaillent ensemble. Le système informatique est la première brique, et les utilisateurs corrigent et améliorent le tout », commente Rand Hindi. A terme, le système, s'il est suffisamment contribué par les utilisateurs, permettra d'anticiper dans quelle rame d'un train il y a de la place et combien de places assises exactement.
La contribution de l'utilisateur
L'usager des lignes du Transilien qui souhaite contribuer au Tranquilien doit saisir sa gare de départ et d'arrivée. Les différents trains correspondants s'affichent alors sur son smartphone. Il peut alors saisir de l'information ou simplement consulter le taux de remplissage selon un simple code couleur : vert, orange ou rouge (dans le cas d'un train particulièrement saturé).
Il faut savoir que les Transiliens ne sont occupés en moyenne qu'à 40%, un taux qui est bien loin des 200% auxquels nous sommes de plus en plus confrontés aux heures de pointe. Dans ces conditions, toute appli qui permettrait d'apporter un petit peu plus de confort dans les transports, est très attendue.
Il faut savoir que les Transiliens ne sont occupés en moyenne qu'à 40%, un taux qui est bien loin des 200% auxquels nous sommes de plus en plus confrontés aux heures de pointe. Dans ces conditions, toute appli qui permettrait d'apporter un petit peu plus de confort dans les transports, est très attendue.
