Prospective Stratégique · Transport et Mobilité Urbaine · B2G / B2C · Data & IA
Transformer la donnée de trafic d’un opérateur de transport en actif stratégique.
Un réseau de mobilité urbaine multi-modal cherche à comprendre la distribution réelle de ses voyageurs pour améliorer la sécurité, l’accessibilité et le confort.
Point de départ : aucun mécanisme de collecte de données de capacité existant.
La mission a produit une vision d’innovation fondée sur les comportements réels de 6 profils usagers distincts.
Approche
Vision
Projeter les impacts de la donnée de capacité sur l’expérience voyageur et fédérer les parties prenantes (Opérations, Analytics, CX) sur une vision commune et actionnable.
Perspective
Évaluation de 10+ mécanismes (Computer Vision, RFID, IoT, Bluetooth…). Recommandation : Computer Vision Privacy by Design. La donnée comportementale devient actif stratégique et levier des 3 mutations identifiées.
Focus
Co-création parcours : 6 profils usagers réels (navetteur, touriste, famille, soirée tardive…). Cartographie frictions via données comportementales, retours qualitatifs, idéation cross-silo. Prototypage : POC Computer Vision.
Impact prospectif
IA & Computer Vision : les goulots d’étranglement ne sont pas là où on les suppose
Déploiement de Computer Vision Privacy by Design sur les quais prioritaires — mesure en temps réel, sans donnée personnelle collectée. Résultat : les goulots d’étranglement ne sont pas là où supposé. La roadmap produit en est réorientée.
Données comportementales : de la donnée opérationnelle à l’actif stratégique
Elles deviennent un référentiel partagé pour Opérations, CX et Produit, et remplacent les suppositions par des insights réels. Levier rapide : réallocation des ressources. Levier structurel : planification prédictive et ajustement dynamique de l’offre.
Mutation mobilité : le réseau comme plateforme de services augmentés
Ouverture aux nouveaux modèles : signélétique dynamique, partenariats mobilité et rideshare, récompenses comportementales.
Gains potentiels
L — Satisfaction voyageur
Réduction surcharge perçue aux heures de pointe · Amélioration NPS · Réduction incidents de quai liés à la surconcentration · Effet différenciateur de marque
M — Réduction coûts opex
Gains structurels sur 2–3 ans, conditionnés au déploiement · Réallocation opex personnel sécurité et assistance · Optimisation fréquences et composition des trains
M — Nouveaux revenus
Revenue share partenariats mobilité dernier km nocturne · Monétisation données flux agrégées (collectivités, promoteurs, retailers) · Programmes récompenses financés partenaires (nudging heures creuses) · Offres B2B employeurs, gestionnaires immobiliers
Ce cas raisonne dans votre contexte?