Benoit Legrand. À l’origine, SpirOps a été créée en 2004 pour l’animation de personnages secondaires dans les jeux vidéo, afin qu’ils aient un comportement réaliste. L’activité a ensuite été déclinée vers d’autres applications plus larges de l’intelligence artificielle, comme les modélisations de foules, des applications pour les véhicules autonomes avec PSA, ou encore des GPS intelligents pour Renault. On pourra ainsi recommander de suivre la voiture rouge plutôt que de conseiller de prendre la deuxième route à droite. Les constructeurs sont en train d’équiper les voitures avec des capteurs de type lidar pour les véhicules autonomes, mais il faut aussi qu’ils soient utiles aux conducteurs humains.
B.L. Dans le cadre d’un partenariat direct avec la SNCF, nous utilisons par exemple notre simulateur de foule pour modéliser les déplacements des voyageurs sur un quai, dans le train et comment s’effectue l’échange quai-train. Simuler avec un tel détail les mouvements des voyageurs permet d’optimiser le temps d’échange quai-train en période de densité forte dans les gares. On commence d’abord par définir certains comportements. Par exemple, les gens préfèrent en général s’asseoir en haut plutôt qu’en bas dans les trains à double étage, et seul plutôt qu’à côté de quelqu’un. De même, lorsqu’ils attendent sur les quais, ils préfèrent ne pas se coller aux autres.
Mais il faut aussi connaître les motivations des voyageurs, comprendre pourquoi ils préfèrent attendre à tel endroit du quai. Nous avons donc envoyé des enquêteurs pour sonder leurs motivations, comprendre qu’ils attendent à tel emplacement car cela correspond à telle sortie, trois gares plus loin. En agrégeant ces informations et en les modélisant, on peut ainsi indiquer quelles seront les incidences si l’on change l’emplacement d’une sortie, ce qui permet de mieux répartir les gens au final sur les quais et dans les trains. Nous avons ainsi modélisé la gare de Versailles-Chantiers avec l’étude du RER C ainsi que les lignes N et U, et nous le ferons bientôt pour la Gare-du-Nord avec les lignes K et H.
B.L. Nous modélisons une partie de réseau. Le but est de simuler l’impact de l’information voyageur en cas de perturbation, afin d’aider l’opérateur à prendre les bonnes décisions. Mais tout d’abord, il faut comprendre comment les voyageurs vont se comporter et se déplacer et c’est sur quoi nous travaillons. Nos simulations de foules seront affinées par les retours du terrain, car les rames sur lesquelles nous allons travailler sont équipées de compteurs, ce qui permettra de nous confronter à la réalité.