Brochure produit anti fraude OctoCity

2018
Brochure Produit Smart Enforcement
OctoCity

www.datategy.net contact@datategy.net
Objectif
❑ Pour un opérateur de transport, la fraude représente un manque à
gagner direct. A titre d’exemple, la fraude représente plus d’un million
d’euros par jour en île de France, soit 1000 bus par an.
❑ Pour le régulateur (la ville, le maitre d’ouvrage), la fraude représente
un déficit d’information sur la circulation réelle des usagers, empêchant une
adéquation entre le déploiement du réseau et les besoins réels.
L’objectif de la solution OctOcity est de diminuer la fraude
et ses effets. Améliorant ainsi les recettes de l’opérateur
et la qualité du service.

Pré-requis : Données
❑Structure du réseau* : liste des lignes, arrêts géolocalisés
❑Validation* : Accès aux données de validation des titres de
transport, temps réel ou extracts périodiques
❑Optionnel : Accès aux données de verbalisation si existantes. Si
non existantes, apprentissage automatique par renforcement.
Les données de validation peuvent être en temps réel ou
grâce à un extract périodique.

Pré-requis : RH et Matériel
❑Terminaux mobiles android disposant de GPS : Datategy est en
partenariat avec des fournisseurs (Winmate, Bluebird)
❑Personnel de verbalisation
La solution Octocity guide les agents de verbalisation aux
bons arrêts aux bons horaires.

Fonctionnement : Plateforme Cloud et Mobile
❑ Une application mobile : Octocity est destinée aux agents sur le terrain,
permet de saisir une verbalisation, de visualiser l’historique de verbalisation
et d’avoir en temps réel, la liste des stations à visiter permettant ainsi
d’orienter les agents vers les lieux où la fraude est la plus élevée à l’instant T
❑ Une application cloud : destinée aux managers, permet un monitoring global
de la situation sur le terrain d’une part, mais également une vision
statistique de l’efficacité des unités de contrôle et de médiation.
Et ce, selon plusieurs axes : par ligne de bus, par station, par commune, par
jour de la semaine, par heure de la journée...L’application mobile sera
compatible Android et le Back Office sera une application web accessible sur
tous les navigateurs populaires (Chrome, Firefox, Safari, IE, Vivaldi…). La stack
technique est la stack JS, à savoir Node.JS pour le Back et Angluar pour le
front office. Les données seront sur Cassandra en partie et sur Postgres pour
les données de transactions.
Un socle technologique de pointe, permettant une scalabilité
des données et un temps d’exécution record. L’usage de l’open
source permet de supprimer les coûts cachés.

Fonctionnement : Plateforme Cloud et Mobile
❑Plateforme 100% cloud : ne nécessite aucune installation
locale, aucun serveur ni aucune maintenance localement. Aucun
coût de stockage n’est à prévoir
❑Garantie d’avoir en permanence la dernière version sans se
soucier des mises à jour
❑Réplication des données (Technologie Cassandra) pour un
service haute disponibilité
❑Application mobile connectée en temps réel aux serveurs (si
connexion disponible). Fonctionnelle également en connexion
différée. Elle permet le guidage des agents.
La solution cloud et mobile permet une externalisation
complète des aspects technique et supprime les coûts
cachés (stockage, serveurs, maintenance…)

Fonctionnement : Data Science pour la Smart City
❑ Nos algorithmes d’intelligence
artificielle analysent le réseau de
transport dans toute sa complexité :
➢ corrélation avec d’autres moyens de
transport
➢ fréquentation en fonction des
horaires et des jours de la
semaine…
Nos algorithmes d’IA apprennent à modéliser la
dynamique de chaque ville
Déploiement de notre solution sur la ville de Lyon : classification de
chaque segment de rue en une catégorie

Fonctionnement : Data Science pour la Smart City
❑ Intègre la structure de la ville :
proximité de chaque arrêt avec des
centres d’intérêt (centre commercial,
bureau de poste, hôpital...)
❑ Intègre dynamiquement les
évènements dans la ville : travaux,
évènements sportifs et culturels...
Nos algorithmes d’IA apprennent à détecter comment
chaque paramètre impacte le réseau de l’opérateur de
transport
Déploiement de notre solution sur le réseau du TICE (Essonne, France) :
le diamètre du cercle représente l’ampleur de la fraude estimée

Fonctionnement : une IA sur mesure
❑ Chaque client défini son objectif prioritaire :
• Maximisation du volume de PV émis
• Maximisation du nombre de stations visitées
• Maximisation du nombre de personnes contrôlées
• Maximisation du nombre de validations : contrôler les
zones où l’émission de PV augmente le nombre de
validations
❑ L’algorithme sélectionne les stations les plus susceptibles
de maximiser l’objectif du client, tout en s’autorisant
parfois à visiter des stations au hasard afin de rendre les
comportement des agents imprévisibles et de ne laisser
aucune station à l’écart trop longtemps. Ce compromis
entre performance et imprévisibilité est entièrement
paramétrable.
Un algorithme paramétrable, adapté au besoin de chaque
client.
Nombre
de PV
Couverture
du réseau

Fonctionnement : une IA évolutive pour s’adapter à la fraude
❑ La fraude peut évoluer avec le temps, notre algorithme aussi ! Au coeur du
moteur se trouve un module de détection de tendances qui alerte les couches
supérieures quand le comportement des fraudeurs évolue.
❑ Les agents seront alors envoyés plus souvent dans les zones détectées afin de
confirmer ou infirmer ces tendances.
Un algorithme évolutif et réactif, qui ne cesse jamais
d’apprendre.

Fonctionnement : une IA terre à terre
❑ De façon transversale aux objectifs métiers du client, notre algorithme prend
soin de construire des itinéraires de tournées rationnels. Des temps de
déplacement maitrisés, effectués à pieds ou à travers le réseau du transporteur
en fonction des circonstances.
Pour que vos agents se concentrent sur l’essentiel, les
itinéraires proposés s’adaptent à la structure du réseau et
ses contraintes ainsi qu’au contexte terrain externe à
l’opérateur.

Fonctionnalités d’OctoCity
❑ Visualisation de la
fréquentation par
ligne et par station.
❑ La fréquentation
globale et le temps
d’attente moyen ou
par ligne sont
également
disponibles
❑ Suivi des
verbalisations en
temps réel

Fonctionnalités
❑ Intégration avec des
API pré-existentes
(Vidéo ou autres
capteurs)
❑ Possibilité de focus
sur un véhicule
donné

Fonctionnalités
❑ Création et
optimisation du
planning des équipes
de verbalisation
grâce à l’analyse
prédictive
❑ Répartition des
équipes de
verbalisation par
lignes ou par secteur
géographique

Fonctionnalités
❑ Module statistique et
prédictif riche et
paramétrable
représentant un outil
d’aide à la décision
au delà de la lutte
contre la fraude

Fonctionnalités
❑ Visualisation des itinéraires par les agents à
travers une interface claire et détaillée.
❑ Itinéraires tenant compte des horaires des bus,
des temps de marche maximum paramétrés et
de la durée d’une tournée de contrôle
(paramétrable)
❑ Possibilité de régénérer un itinéraire en temps
réel en cas d’incident our d’impossibilité de
suivre l’itinéraire pré-calculé

Impact sur la fraude
En fonction de la complexité du réseau et du degré d’efficacité du système déjà en
place, l’impact de la solution sera variable.
En moyenne, l’impact constaté sur nos solutions de lutte contre la fraude (tous
opérateurs confondus : transport et parking) oscille entre une augmentation des
verbalisations de 3 à 8% le premier mois jusqu’à une augmentation entre 24% et
83% du volume de verbalisations en moyenne au bout de 6 mois de
déploiement. Le maximum observé est une augmentation des verbalisations de 112%
sur le parking en voirie de la ville de Jeddah sans augmentation d’effectifs de
verbalisation.
Parallèlement à cette augmentation des verbalisation, nous constatons une stagnation,
voire une baisse du nombre de verbalisations à long terme, liée à une augmentation du
nombre de titres de transport commercialisés (transformation de fraudeurs récidivistes
en clients).

Nos clients

Quelques clients dans le secteur de la mobilité
Jeddah
municipality
Dammam
Airport
Al Madina
Municipality
*In total : 34 cities use our solutions through our clients

Partenaires

Interlocuteurs
Mehdi Chouiten
CEO, 32 YO
10 years XP Data Scientist
Entrepreneur
PhD, Stanford GSB
TF1, Engie, Total, Parkeon…
mehdi.chouiten@datategy.net
+33 659 143 303
Eric Chau
Product Manager, 28 YO
3 years XP Data Scientist
MsC in Data Science at University
of Manchester
Engie, Crédit Agricole…
eric.chau@datategy.net
+33 637 824 335
Jean-Michel Peretz
Sales Director 54 YO
25 years XP in Sales
Executive MBA
EADS, Exakis, KPDP…
jm.peretz@datategy.net
+33 620 771 159

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