Prévision d’affluence dans le transport urbain

Notre client opère et exploite l’un des plus grands réseaux de transport urbain d’Europe. Dans une démarche d’amélioration et d’optimisation des opérations, MP DATA a été sollicitée pour concevoir et développer un outil de prévision d’affluence des voyageurs sur l’ensemble du réseau.

Notre équipe de Data Scientists a conçu et mis en œuvre plusieurs approches de modélisation (machine learning et deep learning) afin d’exploiter au mieux l’historique d’affluence, les données topologiques du réseau et les diverses données exogènes (météo, calendrier, événements), dans le but de prédire avec précision l’affluence future pour chaque nœud (stations, arrêts). Cette démarche a permis d’identifier la solution la plus précise, efficace, et adaptée aux contraintes techniques et opérationnelles de notre client.

L’architecture de la solution a été pensée sous forme d’un microservice modulaire s’intégrant dans l’infrastructure SI du client et proposant plusieurs interfaces à destination des différentes équipes.