Par Kathleen Desveaud , Kedge Business School L’intelligence artificielle promet un soulagement face à l’ennui des tâches répétitives au travail, mais son usage excessif pourrait entraîner une déqualification progressive et une nouvelle forme de frustration professionnelle. Entre automatisation bénéfique et risque de « travail zombie », comment faire de l’IA un allié du développement des compétences plutôt qu’une source d’appauvrissement cognitif ? L’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur les métiers est un sujet majeur , qui a été traité dans de nombreuses études . Si la question de la disparition des emplois retient souvent l’attention, une autre question de fond mérite d’être considérée : comment ces technologies transforment et transformeront-elles concrètement le quotidien, les compétences et la motivation des travailleurs ? L’IA, un remède contre l’ennui au travail ? L’IA est parfois présentée comme un parfait remède a...
Lauréate du prix Le Monde-Smart Cities en mai 2016, la start-up bordealaise Qucit, spécialisée dans l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive de données pour la mobilité urbaine, lance BikePredict, une application destinée aux utilisateurs de vélos en libre-service, à Toulouse.
BikePredict est la première application prédictive pour les vélos en Libre Service et permet de connaître, jusqu'à 45 minutes à l'avance, les stations où l’on est sûr de trouver un vélo ou une borne disponible pour raccrocher son vélo. BikePredict fonctionne aussi pour les voyages en groupe. Par exemple, si vous voyagez à 3 amis, renseignez cette information et BikePredict détermine alors les stations dans lesquelles vous avez le plus de chances de trouver 3 vélos ou 3 bornes disponibles. Et ce toujours jusqu'à 45 minutes en avance. Lorsqu'il y a un risque que la station soit vide ou pleine, BikePredict l'estime aussi précisément que possible pour laisser l’utilisateur décider de tenter sa chance ou non. Cette application est dans la continuité du “VCub Predict” lancé à Bordeaux en 2014 et intégré à l’application “La Bonne Station” de Keolis.
« Qucit collecte actuellement les données d’usage de vélos en libre-service dans 500 villes du monde. Cela nous permet d’entraîner nos modèles de machine learning et d’augmenter leur intelligence. Nous pouvons proposer ce même type d’application à tout opérateur ou ville qui a mis en place des systèmes de vélos en libre-service. Nos services aident les villes et les opérateurs de transport à planifier et à exploiter les infrastructures urbaines. C’est pourquoi nous avons choisi d’étendre notre offre à toute la France pour que tous les utilisateurs de vélos en libre-service bénéficient du confort de nos prévisions. » précise Raphaël Cherrier, président et fondateur de Qucit.
L’application “BikePredict Vélib” est déjà disponible pour les mobiles Apple et Android.
Lancée en février dernier, BikePredict étoffe le nombre de villes couvertes :
- Amiens (Le Velam)
- Avignon (Vélopop, Velopop)
- Belfort (Le Vélo Libre-Service/Optymo)
- Besançon (Vélocité, Velocite)
- Bordeaux (Vcub, V3)- Caen (V'éol, Veol)
- Calais (Vél'in, Velin)
- Cergypontoise (Velo2)
- Clermont-Ferrand (C.Vélo, cvelo)
- Créteil (Cristolib)
- Dijon (Vélodi, Velodi)
- Dunkirk (Dk'vélo, Dkvelo)
- Grenoble (Métrovélo, Metrovelo)
- La Rochelle (Yélo, Yelo)
- Lille (V'Lille, Vlille)
- Lyon (Vélo’V, VeloV)
- Marseille (Le Vélo)
- Montpellier (Vélomagg’)- Mulhouse (Vélocité)
- Nancy (Vélostan’Lib, Velostan, Velostanlib)
- Nantes (Bicloo)
- Orléans (Vélo'+)
- Paris (Vélib, Velib)
- Pau (Idecycle)
- Perpignan (BIP!)
- Rennes (Le Vélo Star)
- Rouen (Cy'Clic, Cyclic)
- Saint-Étienne (Vélivert, Velivert)
- Toulouse (Vélôtoulouse)- Vannes (Vélocéa, Velocea)
- Valence (Libélo, Libelo)