#Madame IrmIA
Un atelier animé par Etienne Franchet.
Contexte
Etienne Franchet, d’Affluences, présente une solution basée sur l’intelligence artificielle appliquée à la gestion des flux de visiteurs dans divers lieux accueillant du public (bibliothèques, musées, sites naturels, transports, etc.). L’objectif est de mesurer en temps réel la fréquentation et l’occupation de ces espaces, et d’en tirer des prévisions utiles pour optimiser la gestion, la sécurité et la communication auprès des visiteurs.
Fonctionnement de la solution
La solution s’articule autour de quatre étapes clés :
- Mesure des flux :
Utilisation de différents outils (compteurs infrarouges, compteurs vidéo 3D, analyse des flux via les caméras de surveillance et dispositifs autonomes pour l’extérieur) afin de compter les entrées, sorties et mouvements dans un espace donné.
- Prévision par algorithme :
Un algorithme de machine learning intègre les données empiriques (nombre de passages, date, météo, etc.) pour prédire le taux d’occupation sur des périodes courtes (par tranche de 30 minutes) et sur une semaine.
- Communication de l’information :
Diffusion des indicateurs (temps d’attente, taux d’occupation) sur différents supports : web, applications mobiles et écrans d’information, pour guider les visiteurs et aider à la gestion des flux.
- Interface de gestion et analyse :
Un tableau de bord permet aux responsables d’établissements de suivre en temps réel les données, d’analyser les statistiques et d’ajuster leurs opérations (réservation, répartition des équipes, etc.).
Cas d’usage et bénéfices
- Optimisation de la sécurité et de l’expérience client :
Savoir en temps réel combien de personnes se trouvent dans un lieu aide à respecter les normes de sécurité (notamment après le COVID) et à améliorer la répartition des visiteurs.
- Aide à la prise de décision stratégique :
Les prévisions permettent aux responsables d’adapter l’organisation (tarification différenciée, gestion des créneaux horaires) et d’anticiper les pics d’affluence.
- Intégration avec d’autres systèmes :
La solution peut être reliée à des systèmes de billetterie ou de réservation, et même envisager l’utilisation des données issues des smartphones pour enrichir la donnée de flux.
Limites et défis
- Précision des comptages :
La mise en place des algorithmes nécessite un temps important pour atteindre un taux de précision satisfaisant. La variabilité des conditions (angle de vue, luminosité, météo) et le manque de banques d’images pour certains objets (ex. dromadaires) représentent des défis techniques.
- Complexité de la prédiction :
Certains facteurs comme les événements exceptionnels (manifestations, vacances, COVID) ne sont pas toujours prévisibles, ce qui peut impacter la fiabilité des prévisions.
- Fiabilité des données externes :
L’intégration de données provenant de systèmes tiers (ex. compteurs non propriétaires) peut altérer la qualité des informations communiquées.
- Accompagnement du visiteur :
L’outil communique des taux d’occupation, mais ne guide pas encore activement le visiteur (par exemple, via un chatbot) pour le réorienter vers d’autres sites moins fréquentés.
Conclusion
La solution présentée par Etienne Franchet offre une approche innovante pour mesurer et anticiper l’affluence dans divers lieux touristiques et culturels. Malgré des défis techniques et des limites liées à la variabilité des données, l’outil permet d’améliorer la gestion des flux et d’offrir une information en temps réel aux responsables et aux visiteurs, contribuant ainsi à optimiser l’expérience et la sécurité.
