Qucit, l'optimisateur de l'ombre des mobilités partagées

Qucit, l'optimisateur de l'ombre des mobilités partagées De Bordeaux à Amsterdam, la start-up prédit l'utilisation de services de mobilités et l'occupation de places de stationnement pour le compte d'opérateurs de transports et gestionnaires de parkings.

Les mobilités sont une affaire de flux. Quel est leur volume, leur provenance, leur destination ? Peut-on les anticiper pour mieux y répondre ? Autant de questions qui travaillent les opérateurs de services de transports et auxquelles tente de répondre depuis 2014 la start-up bordelaise Qucit. Son métier : développer des algorithmes de prédiction des flux et de la demande des services mobilités, et les fournir en marque blanche à des opérateurs de transport, des gestionnaires de parkings et des collectivités.

L'une des spécialités de Qucit sont les services de vélos partagés en station (type Vélib'). "La problématique des vélos en bornes est d'éviter que des stations soient pleines et d'autres vides", explique Raphaël Cherrier, fondateur et PDG de Qucit. "Si une partie de la flotte s'équilibre naturellement, d'autres stations doivent être désengorgées ou réapprovisionnées. Par exemple celles se trouvant en haut d'une pente sont souvent vides, car les usagers la descendent, mais ne la remontent pas à vélo. La météo peut également impacter le remplissage des stations : s'il pleut le matin, peu de personnes prendront le vélo pour aller au travail".

Prévision et recommandation

La start-up propose à ses clients une plateforme leur permettant de visualiser l'état de remplissage de chaque station et de prédire plusieurs heures à l'avance l'évolution de la situation. "Nous recalculons toutes les minutes nos prédictions en fonction de la demande observée en temps réel et de variables prévisibles comme la météo, les vacances scolaires ou d'événements majeurs dans la ville", ajoute Raphaël Cherrier.

Une seconde brique, destinée aux équipes qui replacent les vélos dans la ville, vient compléter le service. Elle permet d'optimiser leurs tournées en leur indiquant quelles stations sont le plus susceptibles d'être bientôt pleines (ce qui empêcherait d'autres usagers de s'y garer) et lesquelles ont besoin d'être réapprovisionnées. Le tout  en fournissant un ordre dans lequel effectuer ces opérations de la manière la plus efficace possible. Qucit propose ces services à l'opérateur de transport Keolis (filiale de la SNCF), qui opère le service de vélos en stations bordelais Vcub, et prépare le déploiement de sa solution dans trois autres grandes villes françaises. La start-up travaille également avec Ile-de-France Mobilités, l'autorité de transport francilienne, mais uniquement sur la partie prédiction.

Optimiser la mise à l'amende

L'autre grande catégorie de service optimisée par Qucit est le stationnement. L'entreprise fournit aux gestionnaires de places de stationnement payantes en voirie des villes de Bordeaux (Egis) et Béziers (Effia) des applications en marque blanche qui indiquent à l'utilisateur le temps qu'il lui faudra pour se garer en fonction de sa destination. "Certaines start-up proposent d'aider à trouver des places, mais cela ne fonctionne pas : le temps d'arriver à la place indiquée, elle est souvent déjà prise", constate Raphaël Cherrier. Les applis de Qucit se contentent d'estimer le temps nécessaire, espérant ainsi rediriger les automobilistes vers les parkings souterrains lorsqu'il est trop long de trouver des places en voirie.

A Amsterdam, Qucit propose une autre application de ses technologies prédictives pour le compte d'Egis, qui gère les 150 000 places de stationnement de la ville et s'assure que les paiement ont bien été effectués. La start-up y prédit les endroits où les agents ont le plus de chances de trouver des automobilistes n'ayant pas payé leur place, permettant  ainsi de maximiser le taux de paiement.

Aujourd'hui composée de 22 employés, la société a besoin de recruter pour renforcer sa R&D produit et ses équipes commerciales. Car elle s'attaque désormais aux mobilités sans station, notamment l'autopartage et les trottinettes électriques en libre-service, qui nécessiteront d'adapter les algorithmes prédictifs développés pour les vélos. Dans cette perspective, elle a levé en juillet 1,7 million d'euros, dont une partie non communiquée en subventions de Bpifrance.

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