Intelligence artificielle : maintenir l'innovation ferroviaire sur les rails

Nous entrons dans une nouvelle ère pour le transport ferroviaire où le machine learning et l'IA vont permettre d’effacer les déconvenues que peuvent parfois connaitre les voyageurs.

Machine learning et intelligence artificielle ont déjà eu un impact notable sur la façon dont les clients planifient et réservent leurs voyages - en plus de leur fournir un outil robuste pour les aider à gérer les retards et les aléas du voyage. L’expérience ferroviaire devient ainsi plus intuitive et fluide que jamais.

Pour poursuivre ce rythme d’innovation au profit du voyageur, une plus grande collaboration entre tous les intervenants de l'industrie est nécessaire. Les partenariats entre les transporteurs et les entreprises innovantes doivent être davantage renforcés pour le bien du client.

Les attentes des clients seront toujours le moteur de l'innovation et de son développement. Le prix demeurant un critère primordial dans le choix d’un voyage, la possibilité de prévoir son évolution est devenue essentielle. Ces prévisions utilisent l'analyse prédictive pour donner aux clients un aperçu des futures variations et les aider à économiser de l'argent sur les billets. Grâce à l’analyse de milliards de points de données historiques, ainsi que la demande en temps réel, il est désormais possible de révéler le moment où les prix des billets seront susceptibles de changer.

L'intelligence artificielle peut également aider les entreprise à offrir un meilleur service à la clientèle, et l’industrie ferroviaire peut s’inspirer d'autres industries à cet égard : KLM, par exemple, utilise l'intelligence artificielle pour piloter sa stratégie de médias sociaux. La compagnie aérienne néerlandaise a mis en place une plateforme qui répond aux demandes de renseignements des clients sur les médias sociaux et génère des suggestions de réponses pour les agents du service client. Au fil du temps, le système a appris quelles sont les meilleures réponses à donner, selon que les agents du service client les utilisent ou les rejettent - et ce système répond maintenant à plus de 50 % des demandes de service client de l'entreprise. Dans le secteur ferroviaire, particulièrement en période de perturbation, le service client devrait être renforcé par une technologie en temps réel, aidée par l'intelligence artificielle, qui répond à un volume important de questions simples. Cela s’avérerait extrêmement efficace pour atténuer certaines frustrations ressenties par les clients et les équipes de relations client pendant les perturbations du réseau. 

En analysant les données existantes sur les retards et en les partageant avec les clients de manière intelligente, ces technologies innovantes ont un autre rôle important à jouer pour améliorer l'expérience de voyage en train. Les données ne sont pas toujours là où vous pourriez vous y attendre. Par exemple, au Royaume-Uni, beaucoup d'informations sur les retards sont partagées par les opérateurs sur Twitter. Il a donc fallu créer un outil d’intelligence artificielle capable de " lire " Twitter, de comprendre les informations partagées et de fournir automatiquement des mises à jour personnalisées aux voyageurs concernés. L'intelligence artificielle a rendu le processus d'envoi d'informations pertinentes et opportunes aux clients encore plus rapide et pratique.

Si l'évolution de l'intelligence artificielle est passionnante, nous sommes encore loin d'en exploiter son véritable potentiel. Son succès dépend de nombreux acteurs qui doivent travailler en harmonie.

Au cœur même du progrès de l'intelligence artificielle se trouvent les données - son carburant. Les données fournissent les matières premières sur lesquelles les systèmes intelligents peuvent s'appuyer pour en tirer des enseignements, ce qui permet de développer de nouvelles solutions. Ce partage de données doit fonctionner de manière multilatérale entre tous les acteurs (transporteurs, start-ups, pouvoirs publics). Si nous voulons offrir la meilleure expérience aux voyageurs, tous les acteurs doivent jouer le jeu. 

Les données relatives aux voyages sont souvent détenues par une grande variété de parties prenantes et sont organisées et agrégées de différentes manières. Briser ces silos d'information et créer des normes universelles pour les données est une tâche permanente pour ceux qui travaillent dans l'industrie des technologies du voyage. 

Le crowdsourcing est un autre moyen d'accéder à un plus grand bassin de données et il peut être surprenant de constater à quel point les voyageurs sont ouverts au partage d'informations qui améliorent les voyages. BusyBot, une fonctionnalité de l’application Trainline au Royaume-Uni, utilise des données provenant des voyageurs pour aider les passagers à trouver une place dans le train - c'est incroyable de voir que chaque jour plus de 26 000 personnes l'utilisent pour aider d’autres voyageurs à trouver un endroit pour s'asseoir.  

Avec l'âge vient la complexité, et notre industrie n'est pas à court d'héritage. Le facteur qui influera le plus sur l'évolution de l'IA dans le secteur ferroviaire est le rythme auquel l'industrie saura  collaborer. Si les transporteurs, les technologues et les décideurs peuvent continuer à encourager et à permettre l'ouverture des données et un meilleur service pour le client, alors nous aurons les fondations pour construire un avenir durable et passionnant pour le rail.