Une IA pour automatiser le contrôle de classes des véhicules au péage
Tollsense est un logiciel de traitement d'image capable de détecter en temps réel avec un très haut niveau de précision la classe d’un véhicule à partir d’une photo
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Malgré de nombreux équipements installés en voies (radars optiques ou autres lasers), 5 à 10% des transactions péage se trouvent encore communément retraitées à la main par les opérateurs : un processus métier pénible et chronophage, qui coûte cher à l’exploitation et engendre un taux important d’erreurs.
Basé sur les dernières technologies du Deep Learning et entrainé sur 165 millions d’images, la solution Tollsense détecte automatiquement la classe des véhicules, avec la même performance qu'un expert en classification.
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Efficience opérationnelle
Gains de productivité immédiats via l’élimination définitive du retraitement manuel des erreurs de classes : impact ROI fort pour la fonction péage.
Service client amélioré
Plus de fluidité en temps réel via la diminution des appels en interphonie, et des clients plus satisfaits (cf : la baisse des réclamations).
Rapidement à l’échelle
Déjà déployé à un niveau industriel - depuis 2018 chez VINCI Autoroutes, soit le seul produit d’IA à être passé à l’échelle en France en 2018.
Conformité RGPD
Respect de la confidentialité des usagers, grâce à une technologie d'anonymisation : floutage des données personnelles visibles à l’image.
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Interface dédiée
Des outils de gestion et d'analyse dédiées à la supervision, facile à prendre en main par l’opérateur (interface simple et intuitive)
CONTRôLE QUALITé
Un taux de confiance associé à chaque réponse du modèle, comme filtre pour garantir un niveau de fiabilité pré-défini
TEMPS RéEL
Réponse de l'API en moins de 250 ms (traitement cloud ou on-premise), permettant une intégration directement dans la chaîne de péage
INtégration MODULABLE
Une API unique, facile à intégrer dans un système péage - directement dans le logiciel de voie ou en back-office, sans aucun coût d’équipement
165 millions
de véhicules classifiés
< 250 ms
de temps de traitement
Tollsense chez VINCI Autoroutes
MAÎTRISE D’OUVRAGE
Direction Péage de VINCI Autoroutes
AVANT TOLLSENSE
54 300 heures par an de retraitement manuel 35% du temps de travail d’un opérateur péage
Perimètre de déploiement
Après seulement 4 mois de R&D, Tollsense a été déployé à un niveau industriel sur tout le réseau, pour l’ensemble des vérifications des classes 2 et 5, directement dans les outils de qualification métier.
Bilan chiffré
165 M
De transactions gérées à date
80%
De la charge de retraitement économisée
1,8 M€
D’économie par an pour la fonction péage
EN SAVOIR PLUS
L'algorithme Tollsense a atteint un très haut niveau de performance : entraînés sur plus de 165 millions de photos, il intègre la quasi-totalité des cas rares et spécifiques. En capitalisant sur cette base, nous pouvons l’adapter facilement aux besoins de chaque client, pour une performance irréprochable :
La première étape de tout développement d'algorithme consiste à construire un jeu de données « labellisées », c'est-à-dire correctement annotées de leurs résultats.
TESTER SUR MES DONNÉES
Grâce à ce jeu de données labellisées, on entraîne ensuite un modèle qui étudie le lien entre des propriétés de l’image et le résultat annoté.
TESTER SUR MES DONNÉES
Le deep learning confère à l’algorithme une capacité d’apprentissage, qui lui permet de s’améliorer en continu. Ainsi, plus on lui fournit de données, plus le modèle est précis et peut s’habituer à reconnaître les cas complexes type neige, camions, caravanes, etc.
TESTER SUR MES DONNÉES
Une fois le niveau de performance requis par l’opérateur atteint, l’algorithme de classification peut alors être déployé en production sur le réseau, via une intégration au back-office ou bien directement à la voie de péage.
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DONNÉES trafic
Classifier son trafic en temps réel grâce à l’analyse vidéo, pour une connaissance maitrisée de son trafic
FREE FLOW
Révolutionner le péage en proposant un portique Free Flow à moindre coût, uniquement basé sur la vision caméra
© Cyclope.ai 2020
