#BigData2016 : La SNCF expose sa stratégie data pour les gares

Par 14 mars 2016
La gare de Lyon sera elle aussi améliorée. Source : EQRoy / Shutterstock.com

À l’occasion du Congrès du Big Data 2016 à Paris, Arnaud Krekounian - DSI SNCF Gares&Connexions - revient sur l’expérience de l’entreprise et explique comment les données permettent d’améliorer la gare à la fois pour les voyageurs et les visiteurs.

La gare est un élément important dans une ville. Tous les jours, dix millions de personnes fréquentent les gares françaises. C’est un lieu de passage mais aussi de destination, un lieu d’échange et d’intermodalité. Le flux de ceux qui y transitent ou la visitent justifie que de nombreuses initiatives se mettent en place pour s’adapter au besoin de ces personnes et profiter de leur venue. En Inde, une série de mesures vient d’être lancée : outre les bornes wifi qui se généraliseront en gare en partenariat avec Google, les visiteurs et voyageurs auront aussi accès à la radio et à un service de restauration en ligne. La problématique de l’amélioration des gares est également étudiée en France.

La SNCF nous expliquait il y a quelques temps son projet de les faire entrer dans l’âge digital et a désormais pour ambition de se concentrer sur les données. Lors du Congrès Big Data 2016 qui s’est déroulé les 7 et 8 mars à Paris Arnaud Krekounian a présenté l’intérêt de les collecter et de les analyser pour la branche Gares et connexions de la SNCF dont il est le directeur des systèmes d’information. Ils espèrent modéliser les flux et réaménager l’espace pour mieux entretenir les gares, faciliter la circulation des piétons, et les ventes de zones vacantes aux commerçants. Une ambition à mi-chemin entre la smart city et le futur du retail. Retour sur une amélioration des gares impulsée par le Big Data.

La data au service d’une meilleure circulation des voyageurs dans les gares et une meilleure intégration des gares dans l’espace urbain.

Gares & Connexions s’est lancé dans la collecte et l’analyse de données fin 2014. “On a une ambition forte, on a décidé de voir très grand mais de démarrer petit, sous forme d’expérimentation pendant les 6 premiers mois de 2015”. Arnaud Krekounian raconte que les débuts ont parfois été difficiles mais toujours instructifs. C’est que cette mission répond à plusieurs enjeux.

La stratégie data de l’entreprise vise d’abord à développer des systèmes d’information voyageur “pour délivrer une information pertinente au bon moment et au bon endroit”. Le but est simple : optimiser les lieux d’écran d’affichage, “c’est souvent là où les gens attendent”. Cela permettra aussi de mesurer l’impact d’une information selon qu’elle est délivrée dix, vingt minutes ou une heure avant le départ. Pour cela, la SNCF utilise des outils de comptage comme des lasers. “On récupère aussi des traces wifi, des données de parcours dans la gare pas forcément de ceux qui se connectent, ce sont des données anonymisées”, qui sont parfois fournies par les opérateurs GSM, ajoute le DSI. Plus d’une centaine de gares françaises sont désormais équipées du wifi.

Autre objectif : “mieux positionner la gare et mieux comprendre l’écosystème de la gare”. Gares & Connexions se préoccupe de l’environnement immédiat des gares, et son intégration au coeur de la ville. L’entreprise souhaite en faire un “city booster”, un atout pour le territoire, dans une démarche smart city.

Enfin, ces données sont très utiles pour l’entretien et la maintenance et visent à accompagner les métiers en gare. Elles sont principalement transmises par des capteurs et objets connectés et aident à déterminer le taux de panne et analyser les équipements pour pouvoir ensuite inspecter et réparer les ascenseurs et escalators notamment. Cette pratique est amenée à se développer, “on en est encore au stade expérimental mais c’est quelque chose qu’on fera beaucoup et qui va alimenter en données”, précise le DSI de Gares & Connexions.

Le groupe s’appuie donc sur plusieurs types de data : des données collectées en gare - comme celles liées à l’utilisation des services - des données transporteurs, cédées par la SNCF mais aussi Eurostar ou Thalys, et enfin des données exogènes, celles des réseaux sociaux et celles en open data : de l’Insee, des administrations etc.. Elles “nous permettent de dessiner aussi les contours d’une gare, et de savoir s’il y a par exemple des crèches, écoles ou voitures en libre-service à proximité…”, explique Arnaud Krekounian. Ces data seront aussi utilisées au profit des visiteurs des gares, désormais plus nombreux que les voyageurs.

Des données pour mieux s’adapter aux besoins des visiteurs des gares et des commerçants.

Les données brutes recueillies sont ensuite “nettoyées” grâce à la participation de la direction recherche et innovation de la SNCF puis analysées et traduites sous forme de tableaux de bord “pour avoir une vue synthétique” et “une vision des performances”. En mai dernier, la société nationale des chemins de fer français a obtenu des premiers résultats et industrialisé le processus. “C’est tombé en même temps que la création du Big Data Fab, ça a permis de mutualiser les ressources, les infrastructures et le socle avec le reste du groupe”, se souvient le DSI. “En 2016-2017, dès les semaines à venir, on ambitionne de produire déjà des résultats sur les flux et le suivi des flux en gare”. Qui serviront à développer des applications pour le client, “quand il sera à proximité d’un commerce, pour lui signaler une offre qui sera complètement adaptée à sa situation personnelle”, illustre Arnaud Krekounian.

Des bornes interactives, alimentées par les données permettront également de faciliter la circulation des visiteurs, même non voyageurs. C’est justement l’objet de la “stratégie data pour la gestion des commerces et des services” : identifier les zones les plus passantes et utilisées par rapport à celles qui le sont moins, de sorte à valoriser les espaces à vendre aux commerces.

En analysant le parcours visiteur dans la gare grâce aux données, la SNCF cherche aussi à savoir si le voyageur passe par des commerces ou s’il se rend directement vers la sortie. Pour, le cas échéant, tenter de l’attirer d’abord vers les zones marchandes. C’est ce qui s’est passé avec la gare de Marseille, confie le DSI. “Le flux était trop direct entre l’arrivée des trains et la sortie. Les commerces étaient mal placés. Avec l’avènement des données, on s’est aperçu qu’en mettant un magasin à la fin de la galerie, cela attirait les gens dans le centre commercial.” Un parfait exemple de l’utilité des données pour les gares mais également pour le retail en général.

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