Comment prévoir l'affluence dans un hub de transport grâce à la vidéo IA ?
La plateforme CORE de XXII permet aux gares, aéroports et ports de transformer leurs caméras existantes en outil de prévision d'affluence : en comparant les flux en temps réel à l'historique, elle anticipe les pics avant qu'ils ne se forment, plutôt que de les détecter une fois installés. Sans remplacer de matériel et sans identification biométrique des personnes.
Pourquoi l'affluence d'un hub de transport est-elle si difficile à anticiper ?
Un opérateur de transport ne pilote pas un flux stable. Un retard de train, une météo dégradée, un vol qui se décale ou un événement local suffisent à redessiner en quelques minutes la répartition des voyageurs entre quais, halls et zones commerciales. Les outils classiques comme les comptages ponctuels, les moyennes historiques ou encore les remontées terrain donnent une photographie a posteriori, jamais une anticipation.
Résultat : les équipes dimensionnent leurs effectifs et leurs dispositifs sur la base d'une affluence moyenne théorique, pas sur ce qui se passe réellement ce jour-là, à cette heure-là, dans cette zone-là.
Comment CORE permet-il de prévoir les pics d'affluence ?
CORE s'appuie sur les caméras de vidéosurveillance déjà installées, aucune caméra supplémentaire n'est nécessaire, la solution est compatible avec les flux RTSP et les codecs H264/H265 de la quasi-totalité du marché (Axis, Hikvision, Bosch, etc.).
Concrètement, la plateforme :
Mesure en temps réel le volume de voyageurs par zone (quai, hall, zone commerciale, points d'accès, contrôle de sécurité)
Compare ces données aux historiques de fréquentation pour détecter les écarts et anticiper la formation d'un pic avant qu'il ne devienne critique
Centralise les indicateurs dans BRAIN, le tableau de bord collaboratif de XXII, avec densité par zone, historiques d'affluence et comparaison multi-sites
Fonctionne sans biométrie : les personnes sont comptées et suivies dans leurs déplacements, jamais identifiées, une exigence non négociable dans un lieu recevant du public
Sur les hubs multimodaux (grandes gares, aéroports, ports), CORE peut également compter et classifier les véhicules en circulation pour optimiser les voies d'accès et les zones de dépose.
Réactif vs prédictif : ce que ça change concrètement
Pilotage réactif (traditionnel)
Pilotage prédictif (CORE)
Détection d'un pic d'affluence
Une fois la file formée
Anticipée par comparaison à l'historique
Ajustement des effectifs
En réaction, souvent trop tard
Planifié en amont
Vision multi-sites
Rapports consolidés manuellement
Comparaison en temps réel via BRAIN
Déploiement matériel
Souvent nécessaire
Caméras existantes, aucun remplacement
Traitement des données
Variable selon les outils
Non biométrique, conforme RGPD
Quels résultats mesurables peut-on attendre ?
Les opérateurs de transport équipés d'une solution d'anticipation des flux basée sur la vidéo analytics constatent jusqu'à -30 % de retards liés à une meilleure anticipation des pics d'affluence, en pouvant ajuster les ressources d'accueil et de sécurité avant que la situation ne se dégrade plutôt qu'en réaction.
Au-delà du retard, l'anticipation des flux permet aussi de mieux dimensionner les files d'attente aux points de contrôle, d'ajuster le placement des bornes et comptoirs selon leur usage réel, et de réduire les temps d'attente perçus par les voyageurs.
Quelle architecture technique derrière la prévision d'affluence ?
CORE repose sur trois composants :
Le moteur d'analyse IA : déployable en Cloud, on-premise ou en EDGE selon les contraintes réseau et souveraineté des opérateurs de transport
Le tableau de bord : visualisation collaborative des KPIs : densité par zone, historiques, événements détectés, comparaison multi-sites
L'infrastructure caméra existante : aucune modification du parc vidéo n'est nécessaire, ce qui permet un démarrage rapide sans projet d'infrastructure lourd
Cette flexibilité Cloud/Edge est particulièrement pertinente pour les opérateurs de transport, souvent soumis à des contraintes de latence, de continuité de service et de souveraineté des données plus strictes que dans le retail.
Comment démarrer un projet de prévision d'affluence avec CORE ?
Le déploiement s'appuie sur les caméras déjà en place : pas de phase d'installation matérielle lourde, ce qui permet d'obtenir les premiers indicateurs de fréquentation et de comparaison à l'historique en quelques semaines. Les modules d'analyse (affluence, files d'attente, comptage véhicules) s'activent selon les besoins de chaque site, sans devoir tout déployer d'un coup.
FAQ
CORE nécessite-t-il de remplacer les caméras existantes d'une gare ou d'un aéroport ? Non. CORE se connecte aux caméras déjà installées via les flux RTSP et les codecs H264/H265 standards, sans matériel supplémentaire.
La solution identifie-t-elle les voyageurs individuellement ? Non. CORE analyse les flux et les comportements de manière non biométrique : les personnes sont comptées et suivies dans leurs déplacements, jamais identifiées, conformément au RGPD.
Quelle est la différence entre détection d'affluence et prévision d'affluence ? La détection constate un pic une fois qu'il s'est formé. La prévision compare les flux en temps réel à l'historique pour anticiper sa formation et permettre un ajustement des ressources en amont.
CORE peut-il être déployé en Cloud et en on-premise selon les sites ? Oui. L'architecture est disponible en Cloud, on-premise ou en EDGE, ce qui permet de répondre aux contraintes de latence et de souveraineté propres à chaque opérateur.
CORE fonctionne-t-il uniquement pour les gares, ou aussi pour les aéroports et les ports ? La solution s'applique aux trois types de hubs de transport (gares, aéroports, ports), avec des modules adaptés : comptage de voyageurs, classification de véhicules, gestion des files d'attente selon la configuration du site.
La plateforme CORE de XXII permet aux gares, aéroports et ports de transformer leurs caméras existantes en outil de prévision d'affluence : en comparant les flux en temps réel à l'historique, elle anticipe les pics avant qu'ils ne se forment, plutôt que de les détecter une fois installés. Sans remplacer de matériel et sans identification biométrique des personnes.
Pourquoi l'affluence d'un hub de transport est-elle si difficile à anticiper ?
Un opérateur de transport ne pilote pas un flux stable. Un retard de train, une météo dégradée, un vol qui se décale ou un événement local suffisent à redessiner en quelques minutes la répartition des voyageurs entre quais, halls et zones commerciales. Les outils classiques comme les comptages ponctuels, les moyennes historiques ou encore les remontées terrain donnent une photographie a posteriori, jamais une anticipation.
Résultat : les équipes dimensionnent leurs effectifs et leurs dispositifs sur la base d'une affluence moyenne théorique, pas sur ce qui se passe réellement ce jour-là, à cette heure-là, dans cette zone-là.
Comment CORE permet-il de prévoir les pics d'affluence ?
CORE s'appuie sur les caméras de vidéosurveillance déjà installées, aucune caméra supplémentaire n'est nécessaire, la solution est compatible avec les flux RTSP et les codecs H264/H265 de la quasi-totalité du marché (Axis, Hikvision, Bosch, etc.).
Concrètement, la plateforme :
Sur les hubs multimodaux (grandes gares, aéroports, ports), CORE peut également compter et classifier les véhicules en circulation pour optimiser les voies d'accès et les zones de dépose.
Réactif vs prédictif : ce que ça change concrètement
Quels résultats mesurables peut-on attendre ?
Les opérateurs de transport équipés d'une solution d'anticipation des flux basée sur la vidéo analytics constatent jusqu'à -30 % de retards liés à une meilleure anticipation des pics d'affluence, en pouvant ajuster les ressources d'accueil et de sécurité avant que la situation ne se dégrade plutôt qu'en réaction.
Au-delà du retard, l'anticipation des flux permet aussi de mieux dimensionner les files d'attente aux points de contrôle, d'ajuster le placement des bornes et comptoirs selon leur usage réel, et de réduire les temps d'attente perçus par les voyageurs.
Quelle architecture technique derrière la prévision d'affluence ?
CORE repose sur trois composants :
Cette flexibilité Cloud/Edge est particulièrement pertinente pour les opérateurs de transport, souvent soumis à des contraintes de latence, de continuité de service et de souveraineté des données plus strictes que dans le retail.
Comment démarrer un projet de prévision d'affluence avec CORE ?
Le déploiement s'appuie sur les caméras déjà en place : pas de phase d'installation matérielle lourde, ce qui permet d'obtenir les premiers indicateurs de fréquentation et de comparaison à l'historique en quelques semaines. Les modules d'analyse (affluence, files d'attente, comptage véhicules) s'activent selon les besoins de chaque site, sans devoir tout déployer d'un coup.
FAQ
CORE nécessite-t-il de remplacer les caméras existantes d'une gare ou d'un aéroport ?
Non. CORE se connecte aux caméras déjà installées via les flux RTSP et les codecs H264/H265 standards, sans matériel supplémentaire.
La solution identifie-t-elle les voyageurs individuellement ?
Non. CORE analyse les flux et les comportements de manière non biométrique : les personnes sont comptées et suivies dans leurs déplacements, jamais identifiées, conformément au RGPD.
Quelle est la différence entre détection d'affluence et prévision d'affluence ?
La détection constate un pic une fois qu'il s'est formé. La prévision compare les flux en temps réel à l'historique pour anticiper sa formation et permettre un ajustement des ressources en amont.
CORE peut-il être déployé en Cloud et en on-premise selon les sites ?
Oui. L'architecture est disponible en Cloud, on-premise ou en EDGE, ce qui permet de répondre aux contraintes de latence et de souveraineté propres à chaque opérateur.
CORE fonctionne-t-il uniquement pour les gares, ou aussi pour les aéroports et les ports ?
La solution s'applique aux trois types de hubs de transport (gares, aéroports, ports), avec des modules adaptés : comptage de voyageurs, classification de véhicules, gestion des files d'attente selon la configuration du site.