À l’heure où les villes européennes multiplient les efforts pour favoriser les mobilités douces, Barcelone prend une longueur d’avance. Grâce à l’expertise de la startup bordelaise Qucit, la ville catalane améliore son service de vélos en libre-service Bicing en y intégrant de l’intelligence artificielle. L’objectif est clair : offrir une meilleure expérience utilisateur, tout en optimisant la gestion des flottes et en soutenant la transition vers une mobilité plus durable.
Le service Bicing, opéré par Serveo, propose des vélos mécaniques et électriques dans toute la ville. Mais avec une demande fluctuante selon les heures, les quartiers et la météo, assurer une disponibilité constante des vélos et des bornes restait un défi de taille.
C’est là qu’intervient Qucit Bike User (QBU), un outil prédictif développé par Qucit. Intégré depuis 2022 à l’application de mobilité Smou, QBU fournit des prévisions en temps réel sur la disponibilité des vélos et des stations de retour dans les 15 à 30 minutes à venir. Ce système s’appuie sur des données locales (flux, météo, habitudes) et s’adapte précisément à chaque station.
Concrètement, les utilisateurs du service Bicing peuvent désormais planifier leurs déplacements avec davantage de certitude. Grâce à l’interface Smou enrichie par l’IA de Qucit, ils savent si un vélo est disponible à la station la plus proche ou s’il vaut mieux se rendre un peu plus loin. Résultat : moins d’attente, moins de frustration, et une plus grande confiance envers le service.
Ce niveau de précision repose sur plus de dix ans de développement algorithmique, avec des modèles entraînés spécifiquement pour la micromobilité partagée. C’est ce qui distingue QBU des solutions prédictives plus génériques.
Si les cyclistes en profitent, les opérateurs aussi. En permettant aux usagers d’anticiper la disponibilité, QBU favorise un rééquilibrage naturel des vélos dans le réseau, ce qui réduit le besoin de redéploiement manuel. Les camions de réapprovisionnement circulent moins, et les coûts logistiques s’en trouvent allégés.
Selon Serveo, cette optimisation des trajets et de la gestion du stock roulant permet non seulement de diminuer les dépenses, mais aussi de réduire les émissions de CO₂ liées à l’exploitation du service. Un cercle vertueux qui fait écho aux objectifs climatiques de la ville.
L’exemple de Barcelone illustre comment l’IA appliquée à la micromobilité peut transformer un service classique de vélos en libre-service en un système dynamique, fluide et durable. À terme, cette technologie pourrait aussi être adaptée aux trottinettes électriques ou scooters partagés, avec des gains similaires en fiabilité et en performance.
La réussite de Qucit dans la capitale catalane pourrait bien inspirer d’autres villes européennes désireuses d’améliorer leur offre de transport en libre-service. En combinant intelligence artificielle, données locales et vision utilisateur, la startup bordelaise dessine les contours d’une mobilité urbaine plus résiliente et plus humaine.
source : zagdaily