En décembre 2023, Vélib’Métropole a organisé son premier hackathon, offrant une plateforme inégalée pour l’innovation et la créativité en matière de mobilité urbaine. L’équipe MAP5, composée de l’enseignant-chercheur Raphaël Lachièze-Rey et de Diala Hawat, Meriem Abaach, Alexander Reisach et Mehdi Boussâa, doctorantes et doctorants du laboratoire éponyme de l’UFR de Mathématiques et d’Informatique a remporté le trophée « Régulation » de ce véritable marathon numérique, visant à résoudre des problèmes majeurs de régulation et d’information pour le réseau Vélib’.
Mariem Abaach, Mehdi Boussâa et Diala Hawat, accompagnés de Cédric Villani et Stéphane Schultz.
Le Hackathon destiné aux data scientist et aux chercheurs s’est déroulé en plusieurs étapes. D’abord, la soumission des projets, où seuls 10 finalistes ont été retenus parmi une cinquantaine de propositions. Les équipes sélectionnées ont bénéficié de visites chez SMOVENGO, l’opérateur de Vélib’, afin d’approfondir leurs travaux avec une meilleur compréhension des défis réels auxquels ils font face. Enfin, la soutenance a eu lieu le 4 décembre à l’Académie du Climat devant un jury prestigieux présidé par Cédric Villani.
Une solution fondée sur les mathématiques et l’intelligence artificielle
Le défi auquel l’équipe MAP5 a répondu concernait la régulation des vélos au sein du réseau Vélib’. Leur projet visait à optimiser la répartition des vélos dans les stations, corrigeant ainsi les déséquilibres de remplissage entre ces dernières. En analysant des données, ils ont conçu une stratégie pour améliorer cette répartition dès 6 heures du matin, ce qui influencerait la satisfaction des clients tout au long de la journée et potentiellement réduirait les coûts associés à la redistribution nocturne des vélos.
L’équipe Map5 a adopté une approche basée sur des outils mathématiques avancés pour estimer les critères de qualité de distribution matinale des vélos. Ils ont exploré diverses méthodologies, notamment l’utilisation de l’intelligence artificielle pour prédire le nombre de trajets journaliers et l’estimation des coûts de régulation nocturne via le transport optimal.
Un indicateur de performance a été développé sous forme de score, prenant en compte plusieurs paramètres, notamment les coûts de régulation nocturne et le nombre de trajets associés à une configuration matinale donnée. Un score élevé indiquait une configuration matinale de haute qualité.
Un bénéfice pour les utilisateurs et la planète
La solution présentée par l’équipe Map5 offre diverses applications concrètes. Elle permet de prédire la répartition matinale optimale à partir d’une configuration de vélos le soir précédent, maximisant ainsi le score. Ils envisagent de développer un algorithme opérationnel pour guider les décisions de redistribution et d’injection des vélos réparés chaque soir.
L’équipe MAP5 considère ce modèle comme une première approche consacré à l’amélioration de l’efficacité des vélos en libre-service et à l’expérience utilisateur tout en accordant une attention particulière à la gestion économique des ressources.
Ouvrant la voie à une mobilité urbaine plus fluide, durable et centrée sur les besoins citadins, le projet de l’équipe MAP5 a suscité l’intérêt de l’entreprise SMOVENGO, des discussions sont en cours pour évaluer l’implémentation de l’algorithme présenté au Hackathon Velib’Métropole 2023 et les modalités d’une future collaboration.
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