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Wemap et SNCF Gares et Connexions ont récemment annoncé leur collaboration pour déployer un système de localisation dans les gares. Les voyageurs pourront plus facilement s’orienter à travers l’application mobile Ma Gare SNCF.
La SNCF se prépare à déployer un système inédit de géolocalisation intérieure dans plus de 100 gares en France, conçu pour aider les voyageurs à se repérer dans ces espaces parfois sinueux. Ce projet, mené en collaboration avec la société Wemap, utilise une technologie appelée Visual Positioning System (VPS), qui exploite la caméra des téléphones pour positionner l’utilisateur de manière précise sur un plan du bâtiment, sans nécessiter de GPS.
Cette fonctionnalité, disponible dans l’application Ma Gare SNCF, est en phase de test dans une dizaine de gares : Stade de France St Denis, Stade de France la plaine, Châteauroux, St Etienne châteaucreux, Lyon St Exupéry, Paris Bercy, Versailles rive gauche, St Michel notre dame, Musée d’Orsay, Le Bourget, Champ de Mars Tour Eiffel. D’autres sont en préparation : Paris Saint Lazare, Gare du nord, Lyon Saint Exupéry, La défense et Charles de Gaulle 1.
Une technologie basée sur l’image
À l’inverse des systèmes GPS qui ne fonctionnent pas dans les bâtiments fermés, cette solution utilise la reconnaissance d’image pour déterminer la position exacte de l’utilisateur. Grâce à une captation 360° réalisée en amont et à la création d’un jumeau numérique du bâtiment, le système peut identifier la localisation d’un voyageur en se basant sur les images de l’environnement prises par le téléphone. Une fois que l’utilisateur pointe la caméra de son smartphone vers les alentours, le VPS interroge un serveur dédié de Wemap, qui envoie instantanément la position exacte en moins de deux secondes.
Contrairement aux autres technologies de localisation intérieure, comme les capteurs et beacons nécessitant un entretien régulier, ce système est plus abordable et facile à mettre en place, selon Timothée Lairet, Directeur du développement chez Wemap. « Avec notre caméra 360°, il suffit d’1h30 pour capturer les images d’une gare comme Saint-Lazare. Cela nous permet de proposer une solution scalable sans coûts de maintenance », explique-t-il.
Un enjeu de souveraineté sous-jacent
Les enjeux de souveraineté des données sont un facteur clé de ce projet. Google propose aussi des outils de géolocalisation, mais étant propriétaire des données recueillies, il décide lui-même des commerces et points d’intérêt mis en avant. En reprenant le contrôle de ces informations, la SNCF pourra non seulement fournir une géolocalisation précise, mais aussi analyser des statistiques utiles, comme les points d’intérêt les plus fréquentés, pour offrir un service plus complet aux utilisateurs et aux commerçants présents dans les gares.
Un modèle adaptable à d’autres espaces
Le succès de cette technologie dans les gares pourrait bien ouvrir la voie à d’autres types d’espaces complexes, comme les aéroports, les métros et même les stades.
« Notre technologie est particulièrement adaptée aux zones où le GPS n’est pas accessible et où les utilisateurs risquent de se perdre », indique Timothée Lairet.
Wemap envisage déjà de déployer cette solution dans des stations de métro très fréquentées comme Châtelet et Auber, ainsi que dans des aéroports. Cependant, dans le secteur aérien, la collaboration s’avère plus complexe car l’expérience du voyageur est gérée principalement par les compagnies aériennes elles-mêmes. « Dans les aéroports, ce sont souvent les compagnies comme Air France qui prennent en charge la cartographie et les services numériques », ajoute-t-il.
Améliorer la reconnaissance d’image
Wemap devrait virtualiser l’ensemble des gares d’ici la fin 2024. La géolocalisation sera ensuite déployée dans les prochains mois dans plus de 100 gares SNCF.
Pour garantir la fluidité de ce service, Wemap travaille sur l’amélioration de son intelligence artificielle pour reconnaître les éléments du décor avec rapidité et précision. « Deux experts travaillent à temps plein sur notre algorithme d’IA pour affiner la reconnaissance d’image. Nous devons ignorer les visages et certains éléments, comme les échafaudages, et rendre le processus de localisation instantané », explique Timothée Lairet.
Photo d’ouverture : Adobe Stock
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