De haut en bas: Jonathan Cliche, Jean-Pierre Martineau et Jean-Olivier Pitre.

« Je suis ébahi par le travail de haute technologie de nos collègues aux TI. On parle ici d’innovation, d’intelligence artificielle…»
– Martin Chapleau, technicien webmestre du site stm.info

Jonathan Cliche est concepteur principal – Solutions SAP/BI (architecture, TI), en charge du bon fonctionnement des solutions adoptées avec toutes les parties prenantes. Jean-Pierre Martineau est analyste – Développement de systèmes (services TI – Métro) et Jean-Olivier Pitre est concepteur – Développement d’applications (services TI – Métro). Tous deux ont été en charge de développer le projet.

Ensemble, avec le soutien de Majda Aouni (intégratrice principale, Projets TI) et grâce à la précieuse collaboration des équipes de l’information et des communications clients, du marketing, de planification opérationnelle et d’exploitation des trains, ils ont concrétisé un projet que nous envient certainement, dit-on, de nombreuses sociétés de transport à travers le monde.

Nos trains AZUR: merveilleuses sources d’information technologique!

Chacune des neuf voitures d’un train AZUR est dotée de capteurs permettant de connaître le poids de celle-ci, et ce, à chaque station de métro. Avec l’apparition de la COVID-19, cette précieuse information est devenue une priorité à faire connaître. N’est-ce pas extraordinaire de pouvoir décider, en toute connaissance de cause, du moment et de l’endroit où monter dans un train AZUR?

Plusieurs «premières fois» couronnées de succès

«On a vécu plusieurs premières fois dans ce projet», explique Jean-Olivier Pitre, à commencer par la décision de recourir à l’infonuagique pour héberger et gérer les données. «Cela permet beaucoup plus de flexibilité d’utilisation et une rapidité de mise en place.» Mentionnons aussi la gestion de projet en mode Agile assumée par Majda Aouni. Pour elle, «Une bonne communication entre les parties prenantes, la gestion des risques d’erreurs et la collaboration entre des équipes multidisciplinaires ont été des facteurs de succès pour livrer le projet en un temps record.» Une autre grande nouveauté a été le recours à l’intelligence artificielle (IA).

Graphique de l’achalandage sur un train de la ligne orange.

L’intelligence artificielle: pourquoi, comment?

«Avec plus de 300 000 paramètres à considérer dans les calculs, l’intelligence artificielle a été la meilleure solution pour un projet aussi complexe», mentionne Jean-Pierre Martineau. «Imaginez: à chaque fois que le train quitte une station, on enregistre une donnée. On a donc créé une sorte de cerveau qu’on alimente continuellement pour fournir la meilleure prévision possible.» Autrement dit, le taux d’occupation prévu est obtenu à partir de l’historique de fréquentation. Et le résultat est surprenant! Le graphique ci-contre prouve que la prévision (tracé bleu) est presque identique à la réalité (tracé noir) qui s’est produite.

Mieux prévoir nos déplacements sur la ligne orange

Le taux d’occupation estimé est disponible pour tous les trains AZUR. On retrouve donc cette donnée dans les horaires de chacune des stations de la ligne orange. Pour y accéder, consultez le site mob.stm.info à partir de votre appareil mobile. Allez à la section «Horaires», puis «Métro», et «Ligne orange».

Voilà un outil précieux pour mieux prévoir nos déplacements en dehors des périodes achalandées, lorsque possible, et ainsi garder nos distances les uns avec les autres.

Toutes nos félicitations à tous ceux qui ont été impliqués dans ce projet afin de prendre soin de notre sécurité à tous.