Les Transports Intercommunaux Centre Essonne (TICE) sont confrontés à un taux de fraude important. Pour mieux planifier et cibler les interventions de ses équipes de contrôle, l’opérateur a déployé à partir de 2017 une solution prédictive basée sur l’Intelligence Artificielle. Elle a permis de baisser de 30 % à 24% le taux de fraude. L’opérateur indique alors avoir augmenté de 6 % le nombre de validations sur son réseau.
Comme une grande majorité de réseaux de transport public français, TICE connaît un taux de fraude significatif, évalué à 30 % dans les années 2010 et qui constitue un important manque à gagner pour l’opérateur. “Contractuellement, l’autorité organisatrice (AO) nous rémunère sur la base du nombre de validations. La fraude se traduit directement par une perte de recettes. Au final, le coût est supporté par la collectivité. L’AO nous demande donc d’être performants dans la lutte contre la fraude”, explique Christophe Bizière, directeur du Développement et de l’Action Territoriale chez TICE. “Nous devions mieux cibler la présence des fraudeurs sur notre réseau, optimiser la présence des équipes sur le terrain. De fil en aiguille, je me suis placé dans une logique de machine learning et d’IA. L’idée était de disposer d’une solution prédictive pour faire le bon contrôle au bon moment ”, poursuit-il.
Des propositions de plans de contrôle quotidiens
En 2017, Christophe Bizière entre en contact via l’université d’Evry avec Mehdi Chouiten, fondateur de Datategy, une entreprise spécialisée en Data Science et en analyse de flux de données. Faute de produit sur étagère, la société s’empare du sujet pour en faire un solution : OctoCity. À partir de jeux de données variés, ses algorithmes établissent des prédictions de fraude. Sur cette base, l’application fait des propositions de plans de contrôle quotidiens pour les équipes de contrôle. “Nous avons une trentaine de contrôleurs et deux encadrants, organisés en quatre équipes de terrain. L’ensemble de ces effectifs est placé sous l’autorité du directeur de la Sûreté et de la Lutte contre la Fraude. L’application connaît leurs plannings : congés, horaires, etc. Elle mixe cela avec les prédictions de fraude et propose des plans de déplacements à la journée. Elle apporte une aide, un complément, des propositions, mais ne contraint pas. Le dernier mot revient au chef d’équipe.”
“Le logiciel a convaincu au-delà des réticences initiales, explique le responsable. Il colle à la réalité du terrain. Il est impossible d’arriver au même résultat en traitant de telles données d’entrée à la main ”
Le nombre de PV par agent a doublé
“Sur le dernier quadrimestre 2019, le nombre de validations a augmenté de 6 %. Le taux de fraude a donc été ramené de 30 à 24 %. Sur la même période, le nombre de PV par agent a doublé. Grâce aux prédictions du logiciel, les contrôleurs ont l’impression d’être plus utiles. Avec des interventions mieux ciblées, plus sélectives, ils importunent moins d’usagers en règle.”
Au fil du temps, la solution s’est enrichie pour gagner en précision. “En 2017, l’IA était alimentée avec des données internes uniquement. Depuis 2018, des données externes ont été intégrées : météo, grands événements – fête de la musique, soldes… autant de situations qui peuvent modifier les comportements des usagers et la fréquentation sur le réseau”, conclut Christophe Bizière.
Pierre Saire
