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Comment l’IA peut aider Trainline à devenir une plateforme ferroviaire d’envergure internationale ? TOM s’est entretenu avec Myke Hide, CTO de Trainline, pour en savoir plus sur les piliers de la stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle.
En 2023, Trainline a déclaré son ambition de devenir le GDS ferroviaire leader. Où en êtes-vous aujourd’hui ?
Mike Hyden, CTO Trainline. Crédits : Trainline
Myke Hide : Notre stratégie consiste à devenir la plateforme ferroviaire numéro un au monde. Trainline est une entreprise de 25 ans qui a commencé au Royaume-Uni comme centre d’appels avant l’ère numérique. Nous avons inventé beaucoup des standards originaux de la billetterie numérique au Royaume-Uni, notamment le billet avec code-barres.
Aujourd’hui, nous nous intégrons avec 300 fournisseurs de transport différents en Europe via notre « Platform One ». Notre mission est de supprimer la complexité du transport ferroviaire car le rail est moins standardisé que l’industrie aérienne. Contrairement au modèle GDS aérien qui existe depuis les années 1980, le rail n’a jamais eu cette intégration.
Nous apportons donc ce niveau d’intégration au rail que vous avez avec les compagnies aériennes, mais c’est techniquement plus complexe car nous n’avons pas eu ces décennies de standardisation. Notre objectif final est de faire passer plus de personnes au transport ferroviaire en réduisant les barrières et la complexité.
Vous avez dit vouloir placer l’IA au cœur de la stratégie de Trainline. Quels sont les domaines clés d’intégration ?
L’IA est un sujet énorme pour nous. Nous utilisons l’apprentissage automatique depuis des années pour les recommandations personnalisées, la prédiction de prix, et même la prédiction basée sur la géolocalisation. Quand vous approchez d’une gare au Royaume-Uni, l’app suggère votre voyage probable en tenant compte des liaisons les plus empruntées.
Mais les avancées en IA générative ont vraiment fait avancer les choses. Nous avons lancé notre assistant de voyage intelligent alimenté par l’IA, actuellement déployé à 100% sur iOS et Android au Royaume-Uni. Plus qu’un chatbot, l’objectif est de fournir un véritable compagnon de voyage capable d’effectuer des tâches.
Cet assistant comprend le billet que vous avez acheté et peut traiter des demandes complexes en langage naturel. Il peut traiter un remboursement automatiquement après avoir vérifié toutes les règles. Nous l’avons connecté aux données en temps réel sur les retards et horaires. L’architecture est extensible ce qui nous permet d’ajouter de nouvelles compétences facilement.
Peut-on imaginer que l’assistant réserve automatiquement un nouveau train en cas de retard sur un voyage multi-trains ?
Exactement. J’imagine un expert ferroviaire personnel dans votre poche qui anticipe les problèmes avant même que vous les connaissiez. Il pourrait dire « le train devant vous est tombé en panne, votre train va être en retard, voici vos options » et résoudre les problèmes en temps réel – remboursement, reroutage, ou achat de nouveaux billets automatiquement. C’est comme avoir Waze pour le train.
Crédits : Trainline
Travaillez-vous aussi sur l’intégration de l’IA pour vos équipes internes ?
Absolument, c’est la deuxième partie de la stratégie. Trainline compte environ 1000 personnes dont 600-700 dans des rôles techniques. Nous expérimentons avec GitHub Copilot et d’autres outils de génération de code.
Les ingénieurs trouvent une vraie valeur dans l’IA pour lire la documentation et comprendre le code existant, des tâches qui prenaient des heures auparavant. Nous testons aussi des outils pour la génération de contenu marketing et des cas d’usage en RH comme la prise de notes d’entretiens.
L’IA transforme aussi les comportements de recherche. Peut-on imaginer rechercher des billets Trainline via ChatGPT ?
C’est le troisième pilier de notre stratégie IA. Pour la première fois depuis longtemps, nous voyons les comportements en ligne changer fondamentalement. Nous mesurons déjà le trafic que nous obtenons de ChatGPT. Les voyageurs demandent des itinéraires à ChatGPT qui les redirige vers nous.
Nous expérimentons avec la construction de serveurs MCP (Model Context Protocol) pour rendre nos données d’horaires, prix et itinéraires disponibles aux LLM tiers. Nous pouvons ainsi publier nos connaissances ferroviaires propriétaires pour que les agents IA externes puissent les consommer.
N’y a-t-il pas un risque d’effacer la marque Trainline si les voyageurs n’utilisent que des LLM pour accéder à vos services ?
Il y a un risque, mais aussi une opportunité massive. Les gens utilisent les LLM pour la planification et la prise de décision, mais pour l’exécution du voyage, ils ont besoin de nos services spécialisés.
L’exécution est très technique. Vous avez besoin du billet physique pour passer les barrières, de l’accréditation et des licences réglementaires dans chaque pays européen. Puis il y a l’expérience en cours de voyage avec la gestion des retards et les reroutages.
Mon pari est un hybride des deux : un assistant général pour la planification globale, puis un recours à des applications spécialisées comme Trainline pour l’exécution. Les systèmes multi-agents sont dans les tuyaux. L’agent général pourra parler à l’agent Trainline, mais vous garderez une app Trainline comme zone de confiance pour vos paiements et billets.
Je vois cette relation symbiotique entre le général et le spécifique s’étendre à d’autres secteurs. Vous ne voudriez pas donner à ChatGPT l’accès complet à votre compte bancaire, mais votre application bancaire pourrait devenir plus intelligente et communiquer avec l’assistant général.
Photo d’ouverture : Trainline
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