Á un tournant sur l’IA, la RATP vise une GenAI industrialisée by design
Après des débuts en IA initiés en 2019 au travers de multiples expérimentations et de quelques passages en production, la RATP s’attaque à présent au passage à l’échelle.
Dans le secteur des transports publics, Data et intelligence artificielle sont des matières manipulées depuis à présent plusieurs années. Pour mener ses initiatives Data & IA, la RATP (Régie autonome des transports parisiens) s’appuie notamment sur une Fabrique Digital rattachée à la direction Innovation & Digital.
La régie revendique 130 experts au sein de la filière digitale et un investissement de plus de 82 millions d’euros en 2019. C’est justement à cette période que le transporteur a entamé son programme IA. Tests, PoC, expérimentations et premières industrialisation ont été menés dans ce cadre.
Structuration du model delivery et des socles techniques
Cinq plus tard, “la RATP est à un tournant” en matière d’IA, considère Mathilde Villeneuve, la directrice des produits Data, IA & GenAI au sein de la Fabrique. Ce tournant se traduit par une ambition de passage à l’échelle.
“Maintenant que nous maîtrisons mieux ces technos”, il s’agit donc de “mieux définir le potentiel de valeur qu’on souhaite adresser en priorité”. Cette étape passe également par la structuration du model delivery et des socles techniques.
Nouveau braquet donc pour la RATP et qui n’oublie pas l’IA générative, intégrée au programme V2. Sur la GenAI, l’entreprise entend appliquer “la même logique”, c’est-à-dire
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La multiplication des PoC ne figure ainsi pas à la feuille de route cette fois. Pour relever ce défi, la RATP travaille dès à l’adaptation de ses socles techniques aux spécificités des LLM. La directrice GenAI estime en outre que le potentiel est identifié, les risques mieux maîtrisés, tout comme l’intégration des technologies.
“L’enjeu, c’est d’industrialiser rapidement, d’apporter des solutions opérationnelles à l’ensemble de nos métiers, qu’il s’agisse de la maintenance du patrimoine industriel, matériel roulant et infrastructure, ou de la performance d’exploitation et de l’expérience manager”, résume Mathilde Villeneuve.
Une première application GenAI industrialisée
Au travers de cette approche, la RATP a donc “mis en service” une première application “industrialisée à valeur ajoutée” basée sur l’IA générative. L’outil prend la forme d’un assistant conversationnel à destination des agents en gare et station.
La régie parisienne compte 5500 agents aux missions diverses. Outre d’être “le premier point de contact” avec les usagers, ils sont “les garants de l’état de santé de la station”. Polyvalents, ils assistent les voyageurs sur les itinéraires, mais vérifient aussi le fonctionnement des équipements des stations.
“Pour faire ce métier, nos agents souffrent un peu d’infobésité”, explique Mathilde Villeneuve. Procédures, instructions, modes opératoires à maîtriser sur différents domaines d’intervention… Les agents doivent naviguer entre de nombreuses informations.
L’assistant GenAI (Semalin) est une réponse technologique, “portée par les agents eux-mêmes”, à cette problématique métier. ChatGPT est passé par là, nourrissant les attentes des collaborateurs à l’égard de solutions “facilitant l’exploitation des corpus documentaires.”
“C’est vraiment porté par le terrain et une réponse à une problématique opérationnelle d’accès à l’information utile”, insiste la directrice des produits IA au sein de la Fabrique Digital(e).
La traduction technologique, c’est classiquement un chatbot utilisable depuis le terminal pro des agents.
Un “accès simple et ergonomique” aux informations utiles
Les collaborateurs disposent d’une tablette équipée d’une application leur fournissant “l’état de santé” de leur station. Le chatbot, “accessible à tout instant”, a donc été intégré dans cet outil du quotidien, leur permettant “de confirmer une information ou une procédure.”
La précision n’est pas anodine. Le bot constitue ici une aide. Il ne se substitue pas à la connaissance des agents ni à leur formation. “Nous sommes dans une vision de prolongation de l'étape de formation." L’humain n’est cependant pas infaillible et l’information évolue, notamment les offres.
“Dans le cas d’une procédure que l’agent n’a pas l’habitude de manipuler quotidiennement, il peut avoir besoin de vérifier. Cela s’applique aussi par exemple à la vérification de l'éligibilité à une offre de service”, détaille Mathilde Villeneuve.
“C’est un peu compliqué d’aller fouiller dans la GED et de prendre le temps de rechercher la bonne information”, ajoute-elle, en particulier quand plusieurs usagers patientent en quête d’information. Le chatbot raccourcit le temps d’accès à la donnée, tout en indiquant les sources documentaires exploitées pour générer la réponse.
“C’est un élément clé de réassurance des agents”, souligne d’ailleurs l’experte. Pour favoriser l’adoption par le métier, l’assistant a également été développé de façon à générer des procédures pas à pas. “Complète, exhaustive”, la procédure peut être appliquée aisément.
De même, l’IA est en capacité d’assister l’agent de station dans le diagnostic d’une anomalie - permettant potentiellement de prévenir une intervention coûteuse. “Le format et le type de réponse sont adaptés au contexte de l’agent”, participant à valoriser les multiples corpus documentaires via un “accès simple et ergonomique”.
2 des 7 domaines principaux couverts par le chatbot
“Nous avons beaucoup d’enthousiasme”, se félicite la cadre du digital de la RATP. Cet intérêt s’explique notamment par l’actualisation de l’information fournie. Mais encore fallait-il au préalable nourrir le chabot avec de la donnée de qualité et à jour. Des flux ont été mis en place pour gérer la documentation.
La représentante de la RATP reconnaît qu’un travail reste à mener en matière de Data gouvernance sur le patrimoine de données non structurées. “Nous avons encore des surprises avec des corpus sans doute pensés de manière très pédagogue pour des humains, mais qui posent de sacrées questions à nos modèles”.
La RATP avance progressivement, “par itération”, dans l’alimentation en nouvelles sources de données. A ce stade, le chatbot agent couvre deux des sept domaines principaux entrant dans le périmètre des collaborateurs.
“Nous commençons par les domaines matures en termes de besoins et de maîtrise de la donnée, et qui apportent déjà un différenciant valeur justifiant d’industrialiser l’application.”
L’approche itérative s’applique à l’enrichissement de la solution comme à son déploiement. En juin, le chatbot était mis en service auprès d’un cercle restreint de 55 utilisateurs, “volontaires et surtout assez expérimentés”. Leur rôle était de soumettre l’outil à “un véritable stress test” et de s’appuyer de leur expérience pour évaluer la qualité des réponses.
Leur feedback a été utilisé pour monitorer et ajuster les réglages. Ce contrôle humain est adossé à un monitoring technique automatique conçu notamment pour mesurer la précision. En novembre, la RATP passe à 500 utilisateurs, initiant un nouveau cycle d’amélioration.
Un ROI mesuré par la qualité de service et la réduction de certains coûts
Quid du ROI d’un tel service ? Il réside dans les résultats d’efficacité des agents et non dans le nombre de connexions et le temps passé sur le chatbot. Évaluée sur la qualité de service, la RATP mesure donc cette métrique, tout en cherchant à identifier la contribution du bot à la qualité.
La valeur découle en outre de “la limitation des mauvais gestes métiers”, par exemple lorsqu’un agent signale mal une panne, générant des surcoûts.
“Ce que nous mesurons concrètement, c’est l’amélioration de la performance opérationnelle en qualité de service, mais aussi en réduction des coûts inutiles.”
Pour atteindre les objectifs, le premier challenge pour la RATP consiste à fournir aux agents une application “utile”, ainsi qu’à maintenir cette utilité dans le temps en garantissant la pérennité de l’IA générative.
Or, les usages des utilisateurs ne sont pas figés. “Cela signifie que les questions sur lesquelles nous avons validé l’application ne sont peut-être pas les questions qui se posent aujourd’hui. C’est une remise en cause constante. Nous monitorons en permanence”, indique la directrice GenAI.
D’autres facteurs viennent affecter les performances des solutions d’IA générative, à commencer par l’évolution rapide des technologies.
“La rançon du buzz dans l’écosystème (...) Il faut donc pouvoir maîtriser techniquement nos applications” sur leur cycle de vie pour éviter les régressions lors de montées de versions, mais aussi pour en préserver le modèle économique.
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