A Hong Kong, Thales puise un trésor du « lac de données »
Faire parler les big data grâce à une plate-forme inédite d’analyse conçue par Thales, c’est, pour les opérateurs de transports publics et les usagers, mettre au jour un véritable trésor.
L’opérateur des 11 lignes et 93 stations du métro de Hong Kong confie à Thales le « décodage » de son « lac de données », soit 10 millions de données générées quotidiennement par la validation des titres de transport de ses 5 millions d’usagers aux points d’entrée et de sortie du réseau.
Faire travailler les big data pour les opérateurs de transport et les voyageurs
Le trajet de chaque voyageur est reconstitué de façon anonyme avec un niveau de précision de 95 %, ce qui permet de calculer les indicateurs de performance du déplacement dans le but de limiter l’affluence dans les trains et sur les quais, les temps d’attente ou les trains manqués.
Valeur ajoutée directe de cette approche centrée sur le voyageur pour MTR et les usagers : la possibilité d’améliorer dès aujourd’hui le service et de concevoir demain des expériences toujours plus efficaces et pratiques pour l’usager.
L’analyse des taux d’occupation des trains et d’encombrement des quais génère une foule d’informations utiles sur le fonctionnement du réseau, ce qui facilite le suivi de la performance et la planification des rames.
Stephen Lau, Responsable Analyse du marché et planification pour MTR
Disposer de ces indicateurs de performance permet à l’opérateur d’étudier, de planifier et d’adapter la capacité des lignes ainsi que les services ferroviaires, virtuellement ou en lançant des projets pilotes. L’enjeu est d’améliorer l’expérience voyageur et d’optimiser le chiffre d’affaires du réseau grâce à une plus grande efficacité et la création de nouveaux revenus.
Ludovic Lang, Responsable Innovation pour Thales à Hong Kong.
Simplifier ce qui est complexe pour préparer les transports de demain
« Thales ne se contente pas de faire de la fouille de données (data mining) : nous faisons de l’analyse de données et de l’analyse prédictive en nous appuyant sur le machine learning. De quoi faire des big data une ressource permanente et la valoriser », commente Ludovic Lang.
« Dans le ferroviaire, comme dans d’autres modes de transport, cette valeur ajoutée est la clé de l’efficacité opérationnelle, de la sécurité et de la performance, avec pour but ultime d’améliorer l’expérience de l’usager, insiste-t-il. Dans les autres secteurs du transport, les opérateurs cherchent aussi à « monétiser » leurs données pour en faire au quotidien une ressource à valeur ajoutée. Thales est prêt à les accompagner pour améliorer l’efficacité des réseaux et l’expérience voyageur ».