Les vélos partagés sont une solution au problème d’embouteillages urbains et à la pollution qu’ils engendrent : la ville de Lille a mis en place V’Lille, son service de vélo en libre-service, en 2011. Les utilisateurs peuvent vérifier sur une application si des vélos sont disponibles en temps réel, Optimo Technologies, de son côté, s’est appuyé sur l’IA pour prédire leur disponibilité mais aussi les places libres pour les restituer.
Fondée à Lille en 2022 par Geoffrey Pruvost et Laurent Decool, la start-up Optimo Technologies est issue de l’Inria Start-up Studio, créé en 2019 pour fournir un programme d’accompagnement sur mesure aux porteurs de projets entrepreneuriaux deeptech. La start-up et son projet ont d’ailleurs été présentés au stand Inria lors du salon Viva Technologies le 15 juin dernier.
D’autre part, Inria Start-up Studio a également accompagné Geoffrey Pruvost, le porteur du projet Optimo, pour la création du dossier de candidature au concours d’innovation I-PhD 2022 dont il a été l’un des lauréats.
Le projet d’assistant automatisé Optimo
Optimo vise à proposer un calculateur d’itinéraires multimodaux intelligent pour convaincre les automobilistes de se passer de leur voiture personnelle quand cela est possible. L’arrivée de nouveaux services de mobilités dans les villes améliore les possibilités de déplacement sans la voiture personnelle, mais la combinaison de ces services augmente la complexité des trajets.
L’objectif est de simplifier les trajets avec plusieurs moyens de transport et de répondre aux besoins des utilisateurs. Grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle et à des données prédictives sur les disponibilités des services de transport, un trajet personnalisé et fiable est proposé en fonction des habitudes et du profil de l’utilisateur.
La start-up propose aux entreprises de participer à la transition écologique en finançant les trajets sans voiture de leurs salariés.
Le cas d’usage des V’Lille
Le service V’Lille compte 223 stations (38 nouvelles sont prévues très prochainement) et 2200 vélos. Disponible 24h/24, 7 jours sur 7, c’est une solution simple pour se déplacer rapidement dans la métropole dans le respect de l’environnement. Cependant, les utilisateurs ne trouvent pas toujours de place disponible pour déposer les vélos loués à la station qui correspond à leur déplacement, ce qui peut être un frein à leur utilisation.
Laurent Decool commente :
« Pédaler 20 minutes et avoir la mauvaise surprise de trouver une station de vélos en libre-service pleine, alors qu’il restait des places quand vous êtes partis, n’a rien d’agréable ».
Un algorithme de prédiction fiable à 96%
Les développeurs de la start-up ont utilisé le machine learning et entraîné un algorithme de prédiction à partir de l’historique d’une année d’utilisation des V’Lille et d’une centaine de paramètres dont des données météorologiques comme la température, l’humidité et le vent. Ils ont comparé les prédictions obtenues à la disponibilité réelle de vélos ou de places à l’heure prévue durant plusieurs semaines et assurent que leur outil s’est révélé fiable dans 96 % des cas.
Les utilisateurs des V’Lille ont à présent accès aux disponibilités des vélos ou des places libres en temps réel mais pourront également visualiser les prédictions (jusqu’à 1 heure) sur le site https://prevision.bike/.
De nouveaux cas d’utilisation
Le projet Optimo vise à simplifier les trajets multimodaux, selon Geoffrey Pruvost « l’étape suivante sera de prédire les disponibilités et incidents dans d’autres modes de transport, comme les bus, le métro ou le train ».
