DETECTOR: lutter contre la fraude dans les transports
De nombreux systèmes publics sont confrontés au lourd problème de la fraude. Ce problème survient lorsque les voyageurs n’achètent pas ou ne valident pas leur titre de transport, ce qui a un impact négatif sur la viabilité économique de l’opérateur et suscite un sentiment d’injustice de la part des usagers en règle. Pour remédier à ce problème, des solutions telles que les contrôles fréquents des billets et les portillons d’accès ont été mises en place, mais elles ne permettent pas d’arrêter les fraudeurs.
Arrêter les fraudeurs en suivant leur trace
Dans le cadre du projet TRAINSFARE, la société coordinatrice AWAAIT a travaillé sur le développement de DETECTOR, un système automatique d’analyse vidéo en temps réel qui permet des contrôles sélectifs pour lutter contre la fraude. Grâce à des algorithmes d’IA, le système analyse les images capturées par une caméra située au-dessus des portillons et envoie une alerte aux smartphones des contrôleurs de billets lorsqu’une fraude est détectée. Cette façon de procéder permet d’éviter que les contrôles n’interrompent le flux de passagers. Cette technologie et cette opportunité commerciale ont été concrétisées lors de la phase 1 du projet. Désormais en phase 2, «l’objectif principal d’AWAAIT, dans le cadre de TRAINSFARE, consiste à réaliser une version évolutive, internationalisée et entièrement commercialisable de DETECTOR», confirme Fransje Portegies, coordinatrice du projet. Elle ajoute: «Le prototype initial était un prototype de travail conçu sur mesure pour répondre aux exigences et aux conditions opérationnelles du premier client d’AWAAIT. Le projet TRAINSFARE a pour objectif de faire évoluer ce prototype vers un système de nouvelle génération avec des techniques et des méthodologies d’IA de pointe et de le commercialiser auprès des opérateurs de transport public du monde entier.»
La voie vers la pénétration du marché
«S’agissant d’une petite et jeune entreprise, les principaux défis initiaux d’AWAAIT consistaient à améliorer l’image de marque de la société, à développer la visibilité de son offre de produits, et à concevoir et mettre en œuvre la bonne stratégie de développement commercial pour une croissance durable», rapporte Fransje Portegies. La commercialisation est toujours un passage plus difficile que prévu, en particulier pour les solutions pionnières et sur des marchés comme celui des transports publics. Pour ces raisons, le projet a renforcé sa présence sur les réseaux sociaux, remanié son site web et créé un blog sur la fraude dans les transports publics. Dans le même temps, il a participé à des forums professionnels et à des expositions consacrées aux transports publics. «Il était essentiel que nous soyons présents lors de tels événements pour accroître notre visibilité, pour étendre notre réseau de contacts dans le secteur des transports publics et pour générer et suivre les opportunités de développement commercial», souligne Fransje Portegies. Malgré l’existence de certaines difficultés, «les efforts du projet ont jusqu’à présent permis de générer des opportunités de développement commercial et de faire évoluer la technologie sous-jacente», indique Fransje Portegies. DETECTOR a déjà été testé dans cinq villes hors d’Espagne, et deux autres opérateurs non espagnols sont en passe de réaliser des tests pilotes dans leurs locaux en 2020. Fransje Portegies fait remarquer: «Du point de vue technologique, nous nous sommes fortement concentrés sur l’extension de la portée analytique et sur les capacités de maintenance et de généralisation du système.» DETECTOR est de plus en plus à même de travailler dans différents environnements, avec une précision et une vitesse d’exécution plus élevées.
Se tourner vers l’avenir
«Nous espérons contribuer à la durabilité économique des transports publics dans le monde entier et à la création d’un environnement plus équitable et plus sûr dans les lieux où DETECTOR sera déployé», souligne Fransje Portegies. Le projet se voit également comme un exemple de réussite en matière d’introduction d’une technologie de pointe, en l’occurrence l’apprentissage automatique par IA, dans le domaine des transports publics, incitant à envisager et à adopter à l’avenir d’autres innovations dans ce secteur.
Mots‑clés
TRAINSFARE, transport public, fraude, IA, AWAAIT
