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2 PARIS, LE 24 JUIN 2013 UNE NOUVELLE APPLI EST NEE : TRANQUILIEN, L ASSISTANT DU CONFORT A BORD Bénédicte Tilloy, directrice générale de SNCF Transilien, et Rand Hindi, co-fondateur de Snips, ont le plaisir de vous annoncer la naissance ce jour de Tranquilien, une appli de service pour les voyageurs Franciliens. Le premier né de l Open Data Transilien. Connaître à l avance l affluence de son train Disponible gratuitement sur l App store, l application Tranquilien a été développée par la start-up française Snips, avec le soutien de SNCF Transilien. Elle permet au voyageur de connaitre à l avance l affluence du train qu il souhaite prendre et d anticiper ainsi son départ selon les prévisions. Une fois les gares de départ et d arrivée entrées, l utilisateur voit les prochains trains s afficher selon un code couleurs simple (vert, orange, rouge) qui correspond à la prévision d affluence (faible, moyenne, importante). Il décide alors de décaler ou non son départ de quelques minutes, s il le peut, si le voyant est au rouge par exemple, car le train suivant est indiqué en vert. Tranquilien devient un réel assistant du confort à bord pour une majorité de Franciliens. et partager les informations Autre versant de l appli : les voyageurs peuvent participer à l information collective. Les données fournies par SNCF (d après les sondages régulièrement effectués, la capacité des rames et les analyses de trafic sur les dernières années) peuvent être affinées par le voyageur une fois dans le train (les

3 données sont vérifiées grâce à la géolocalisation). Il indique l affluence dans la partie du train dans laquelle il se trouve grâce à un geste simple. Avec le crowdsourcing : l intelligence collective est au pouvoir. Plus les contributeurs seront nombreux à participer, plus les données seront précises. S il le souhaite, le voyageur peut également donner son avis sur l appli ou signaler un bug, tout simplement en secouant son smartphone, et en renseignant une page de commentaires qui s ouvre. Bénédicte Tilloy rappelle «que nos trains sont occupés en moyenne à 40%. Mais avec des pointes à 200%. Les Franciliens passent 72 minutes par jour en moyenne en transports en commun, dans des conditions plus ou moins confortables. Il est évident qu il y a quelque chose à faire de ces constats. Et cette nouvelle appli, comme l appel que j ai lancé sur l étalement des pointes auprès des entreprises, est un service en plus pour les Franciliens qui ont la possibilité de décaler leurs trajets. Cela ne nous dédouane pas des travaux à faire, nous y sommes engagés avec le STIF, mais c est un nouveau service très personnalisé qui trouvera toute sa place, j en suis certaine, dans les outils de gestion de son voyage». Par un voyageur, pour les voyageurs Issue du concours OpenApp SNCF Transilien de mars 2012, pour lequel Transilien avait ouvert au public ses bases de données, ce nouveau service est né de l idée d un voyageur utilisant les lignes Transilien quotidiennement. L idée sort dans le top 10 des idées d applications proposées par les voyageurs et a reçu le prix du jury, parce qu elle correspondait parfaitement au précepte donné : comment améliorer les trajets quotidiens? En juin 2012, SNCF Transilien invite des développeurs, le temps d un week-end Hack Days, afin de concrétiser les idées émergées et d élaborer des prototypes. «Transifoule» est ainsi métamorphosé en «Tranquilien» et reçoit le premier prix du jury. L équipe, composée d étudiants ingénieurs et d un spécialiste en développement d algorithmes (Rand Hindi) a ensuite été contactée par SNCF pour finaliser le produit. La start-up Snips, avec le soutien financier et humain de Transilien, a travaillé 6 mois sur ce nouveau produit. Pour Rand Hindi, «Tranquilien permet pour la première fois aux voyageurs de connaître à l avance l affluence des trains. Notre équipe de chercheurs, qui a développé des technologies inédites, a été très motivée par l utilité de la démarche pour le quotidien des usagers du train en Ile-de-France.»

4 L appli a été testée pendant 1 mois par les agents Transilien Depuis début mai, agents Transilien ont joué les «cobayes» volontaires afin de faire des retours au plus près des attentes des usagers. Etant eux-mêmes voyageurs du quotidien sur les lignes Transilien, ils ont testé l appli, pour donner leurs avis à Snips et au responsable projet de Transilien. Ce qui fonctionnait, ce qui buggait, les infos manquantes, tout a été, et continuera d être, décortiqué par les équipes afin d améliorer le service. 24 juin, l aventure commence. L appli Tranquilien est appelée à évoluer. Déjà, par son développement sur d autres modèles de smartphones avec une version Android d ici la fin de l année D autres évolutions sont en prévision ; comme la possibilité d incorporer d autres variables comme les événements sportifs ou des concerts Mais aussi l application Tranquilien pourrait, à terme, fournir des informations sur l ensemble des lignes du RER A et B, gérées conjointement avec la RATP. Video de démo sur : (en home page) Tweet Site : Lien App Store : https://itunes.apple.com/fr/app/tranquilien/id Contact presse : Ghislaine Collinet au ou

5 La SNCF à l avant-garde de l ouverture de données La SNCF s est saisie du sujet open data très tôt en y voyant un gisement potentiel de création de nouveau services par la «foule» de nos voyageurs. Dans cette démarche d entreprise, Transilien est en pointe et a déjà ouvert 8 jeux de données et 2 API (interface informatiques permettant d intégrer des données dans des programmes). La démarche d ouverture des données de Transilien est stimulée par des événements développeurs comme des Hackathons, et Tranquilien est le premier fruit important de cette stratégie «d open innovation». L étalement des pointes, une idée à «creuser» Transilien, c est 3 millions de voyageurs par jour (sur les 4 millions en national). Un train toutes les 28 secondes en moyenne en heures de pointe. Ce rythme, cette foule toujours plus nombreuse, pèsent sur la qualité de service, dont la régularité. Les heures de pointe matin et soir sont de 7 heures à 9 heures 30 et de 17 heures à 20 heures dorénavant. Dans ce laps de temps, l affluence peut atteindre 200% de la capacité d accueil de la rame. Contre 40% en moyenne dans la journée. Forte de ce constat, Bénédicte Tilloy lance en mars dernier l idée de l étalement des pointes lors d un colloque sur les transports en Ile-de-France. L idée séduit les médias, le débat est lancé. Le Medef a d ailleurs pris le sujet à cœur et travaille actuellement sur des pistes de mise-en-œuvre. Un sondage SNCF confirme l intérêt de cette proposition : 86 % des voyageurs seraient prêts à décaler leurs horaires, si l entreprise le leur permettait. Car cette proposition s adresse aux Franciliens qui ont la possibilité de décaler leurs horaires.

6 :Snips, une jeune start-up innovante Interview r de Rand Hindi, co-fondateur Quels sont pour vous les bénéfices de TRANQUILIEN? Pour le voyageur, TRANQUILIEN permet de connaitre à l'avance le taux de remplissage d'un train, et donc le niveau de confort que les voyageurs vont avoir à bord (assis, debout, serrés). Comme nos modèles sont prédictifs, un voyageur peut même consulter le remplissage des trains du soir alors qu'il est encore au bureau, et donc, s il le peut, quitter son travail au bon moment pour pouvoir voyager confortablement. De même, il pourra consulter l'application le soir pour choisir le lendemain matin l'heure idéale à laquelle il peut prendre le train pour aller travailler. Quelles données utilisez-vous pour prédire la charge future des trains? Nos prédictions se basent sur 3 couches: - Des données historiques fournies par SNCF Transilien. Ces informations permettent de donner une première estimation du taux de remplissage. - Les informations de taux d occupation remontées par les utilisateurs en temps réel. - Un modèle contextuel que nous avons développé chez Snips, et qui sera intégré aux prédictions dans la 2ème version de l'application, une fois que les utilisateurs auront remonté suffisamment de données. D'ailleurs, cette modélisation contextuelle est le véritable enjeu des prochains mois. Plutôt que simplement extrapoler les prévisions d'affluence dans le train à partir des données historiques, nous allons reconstruire le contexte, c'est-à-dire la situation qui a fait que le train était aussi rempli. Pour cela, nos modèles utilisent entre autres les données sociodémographiques des communes desservies, comme la population, le revenu moyen, le taux de chômage ou encore le nombre d'entreprises locales. A terme, nous serons également en capacité de prendre en compte la météo, l'accessibilité par les autres moyens de transport, et les événements comme les matchs de foot ou les concerts. Au total, les données proviendront d'une cinquantaine de sources différentes, dont certaines en Open Data. Pouvez-vous nous en dire un peu plus sur Snips? Snips est une start-up qui exploite des technologies issues du big data et de l'intelligence artificielle afin de prédire des événements et comportements en milieu urbain. Nous sommes aujourd'hui capables de prédire le nombre de voyageurs dans les transports en commun, mais aussi la disponibilité de places de stationnement dans les rues, la consommation énergétique des bâtiments, les embouteillages et même certains crimes comme les agressions et les cambriolages! Nous travaillons en partenariat avec de grandes entreprises et des institutions publiques afin de résoudre les problèmes urbains du quotidien en exploitant les grands volumes de données disponibles. Nous sommes une start-up européenne créée il y a un an, avec une technologie applicable à n'importe quelle ville du monde. Nous sommes entre Paris, Bordeaux et Copenhague, et prévoyons également d'ouvrir un bureau à Londres cet hiver. À ce jour, nous sommes sept à plein temps, dont quatre avec un doctorat d'une Grande École (les trois fondateurs sont docteurs en mathématiques, bio-informatique et physique). Nous sommes en pleine croissance, et prévoyons d'intégrer plus de chercheurs et codeurs à notre équipe à partir de septembre. Nous avons également lancé une initiative afin d'encourager les entreprises à ouvrir leurs données :

7 BIOS Dr Rand Hindi, 28 ans, est un entrepreneur, bioinformaticien et architecte d'algorithmes. Il est l un des co-fondateurs de Snips, une start-up big data spécialisée dans la modélisation prédictive appliquée aux villes intelligentes, et ambassadeur du réseau Sandbox en France. Rand code depuis l'âge de 10 ans, créa sa première startup à 14 ans et fonda une agence de développement web à 15 ans avant de travailler en finance algorithmique. Son obsession des données l'a poussé depuis 5 ans à mesurer quotidiennement plus de 100 aspects de sa vie, prenant puis perdant plus de 35 kg pour prouver sa théorie de nutrition. Il fit son doctorat en bioinformatique à 21 ans à la University College London, a obtenu une licence en informatique de UCL, et deux autres diplômes de la Singularity University dans la Silicon Valley et de THNK à Amsterdam. Rand est particulièrement intéressé par les aspects relatifs à la protection des données personnelles et de la vie privée sur internet. Dr Alexandre Vallette, 28 ans, est entrepreneur, ingénieur & scientifique, et co-fondateur de Snips. Il s intéresse particulièrement aux systèmes complexes, domaine d étude des structures émergentes, et cherche à explorer le parallèle entre les structures du cerveau & et celle des villes pour en tirer des conséquences sur l organisation des villes. Il est passionné d'alpinisme & a entamé l'ascension de l'anapurma. Alexandre détient un doctorat de physique de l'école Normale Supérieure de Paris, et est diplômé de l École Supérieure de l'aéronautique et de l'espace, en parallèle de laquelle il a obtenu un master de physique théorique. Dr Maël Primet, 29 ans, est un mathématicien & entrepreneur passionné par l'analyse de données & la visualisation d'information. Il est co-fondateur de Snips et de 8pen. Il conçoit des outils qui donnent aux utilisateurs une compréhension immédiate des structures présentes dans les données et permettent d'explorer leurs différentes facettes. Il porte une attention particulière à créer des outils numériques adaptatifs qui proposent une interaction fluide, et a un faible pour les algorithmes très élégants. Maël détient un doctorat de mathématiques & de vision par ordinateur. Il a étudié à l'école Normale Supérieure de la rue d'ulm, & est ingénieur du Corps des Mines. Michael Fester, 30 ans, est un mathématicien, designer et entrepreneur. Durant son doctorat en théorie des nombres à l'université de Cambridge, il monte sa première startup, 8pen, qui réinvente la saisie de texte sur smartphones et autres technologies capables de détecter les gestes. Il aime aussi peindre des portraits, sur des toiles ou sur des iphones. Michael est lauréat du Gartner Research Cool Vendor, et du Rayleigh Knight Prize de la Faculty of Mathematics de Cambridge. Il détient un master en mathématiques pures de l'université de Cambridge, ainsi qu'un master en informatique de la Technical University of Denmark. Thibault Mestre, 25 ans est un designer passionné par la conception d'outils proposant une expérience utilisateur fluide. Après avoir vécu en Nouvelle-Calédonie, il a fait une formation en communication visuelle à Paris, suivie d'un diplôme en photographie et d'un master en management et communication digitale à l'hetic, où il étudie actuellement.

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