Dans cet article, je vais vous présenter comment nous avons utilisé la data au service des enjeux environnementaux de la SNCF lors du Hackathon 2021 de l’ESD. Notre objectif était de proposer à l’entreprise SNCF Gares & Connexions, un plan viable pour réduire l’empreinte carbone des gares d’ici 2025. Afin de contribuer aux engagements environnementaux de la SNCF au niveau national. Retour sur cette semaine de projet greentech !
Lors de ce projet nommé « EnVIE de gares vertes », nous étions une équipe de 10 personnes à travailler sur la problématique suivante : « Comment permettre la réduction de l’empreinte carbone en gare d’ici 2025 grâce à la technologie ? » Nous avions alors une seule semaine pour proposer à l’équipe de la SNCF, une solution technologique viable à mettre en place sur les gares régionales de Libourne et Agen. Voici notre solution !
Notre solution : Eco Data Gare
Au lieu de proposer directement des actions pour agir, sans pouvoir savoir si celles-ci ont vraiment un impact sur l’empreinte carbone des gares, notre groupe a réfléchi à une véritable stratégie. Notre solution se base principalement sur la collecte, l’analyse et la visualisation de la data en gare, afin de pouvoir ensuite mettre en place des actions qui vont réduire l’empreinte carbone et mesurer leur impact. Notre objectif étant de rendre les gares plus intelligentes par l’utilisation de la data. C’est de ce concept que vient le nom de notre solution « Eco Data Gare ».
Mesurer : Notre outil de mesure de la data en gare
Pour cette solution, nous sommes partis du constat que la pollution de l’air est l’une des principales préoccupations des Français. Selon nos enquêtes usagers menées en gare de Libourne et sur le bilan environnemental 2020 publié par le Ministère de la transition écologique. Second constat que nous avions établi, c’est qu’il n’y avait pas de données concernant la qualité de l’air en gare de Libourne ou de technologie permettant de mesurer la pollution présente dans l’air ambiant.
En s’appuyant de ces insights, nous avons donc préconisé à la SNCF d’installer des capteurs en gare afin de mesurer la qualité de l’air.
Ces capteurs d’intérieur et d’extérieur permettent de mesurer les polluants présents dans l’air, comme le CO2, mais aussi de capter certains paramètres météorologiques comme l’humidité, la température, la pression atmosphérique, la luminosité et même le bruit. Les mesures avec ses capteurs sont réalisées à l’aide de leur fournisseur.
Mesurer le taux de CO2 permettrait à la SNCF de connaître la qualité de l’air en gare et d’aider à la prise de décision vers des solutions écologiques en cas d’air trop pollué.
Visualiser : Data visualisation et traitement de la donnée
Une fois cette data collectée, il faut pouvoir la traiter et la rendre visible, mais surtout compréhensible.
Le traitement de la donnée
Pour répondre à cette problématique technique du traitement des données, 3 solutions :
- Externaliser la collecte, le traitement et le partage des données par le fournisseur des capteurs. Dans la mesure du possible et des services qu’il propose.
- La SNCF qui traite et affiche elle-même les données récoltées en ne passant pas par un prestataire externe. Cela implique qu’elle investisse dans les outils nécessaires en matière de stockage, de collecte, de traitement et d’affichage de la donnée et les moyens humains pour la traiter.
- Une solution mixte qui fait appel à 2 prestataires externes. Un pour la mise en place des capteurs qui vont permettre la collecte des données et le second qui s’occupe de la récolte, du traitement et du partage des données.
Dans tous les cas, les données traitées seront finalement distribuées à la SNCF sous forme de tableau de bord préconstruit par le prestataire ou sous forme de fichier CSV. Leur permettant d’établir directement des rapports d’analyse interne à leur convenance, mais également de diffuser ces données sous forme de KPIs à afficher directement au sein de la gare.
L’utilisation de la donnée
Dans notre cas, nous avons pensé à utiliser ces données en interne pour la mise en place d’actions intelligentes basées ces résultats et les monitorer ensuite.
Deuxièmement, nous avons pensé utile de rendre la data visible au grand public à travers de la communication. Ce type d’actions permettraient d’accentuer la notoriété écologique que possède déjà le train, et d’accompagner la stratégie de communication de la SNCF.
Grâce à l’APIfication des systèmes de traitement des données, la SNCF a la possibilité de les récupérer et de les envoyer sur des logiciels différents afin de l’afficher via des dashboards diffusés aux agents en gare, mais aussi auprès du grand public, afin de communiquer sur les solutions mises en place.
Les données récoltées permettent également la création de supports à diffuser en gare. Tels que des affiches, des kakemonos ou encore l’utilisation des escaliers pour diffuser le message de prendre un bon bol d’air frais à la gare.
Agir : Mettre en place des actions mesurables par la data
Dernière phase de notre stratégie, il s’agit d’agir et de mettre en place des actions en gare si nécessaire en fonction des résultats obtenus par le traitement de la data. En fonction des chiffres obtenus, nous avons recommandé à la SNCF, 3 niveaux de végétalisation des gares à adapter en fonction de la gravité de la pollution dans l’air.
1er niveau, dans le cas où le CO² dépasse le stade de 0,6%, nous leur avons conseillé d’installer des plantes en pots à plusieurs endroits dans la gare (parvis, quais, hall de la gare…). Cette première étape permettrait d’assainir l’air.
2ème niveau, dans le cas où le CO² dépasse le stade de 0,8% nous leur avons conseillé d’installer en plus des pots, des murs végétaux. Afin de limiter les coûts lors de l’installation, nous leur avons proposé d’installer de simples filets le long de certains murs et d’y déposer du lierre. En effet, le lierre est un végétal aux multiples variétés qui a une très grande résistance et qui se développe très rapidement. De plus, le lierre est connu pour sa capacité à absorber de grandes quantités de CO².
3ème niveau, dans le cas où le CO² dépasse le stade de 1%, nous leur avons conseillé d’installer en plus des pots et des murs végétaux, des arbres plus imposants pour absorber un maximum de CO² possible. Cette troisième étape permettrait d’obtenir une qualité d’air satisfaisante puisqu’elle combine différents types de plantes et méthodes de végétalisation.
Afin de rendre un dossier ultra-professionnel, nous avons également pu budgétiser l’ensemble de notre solution, dont le coût du prototype à installer et tester sur la gare de Libourne auprès des fournisseurs. Un autre élément important à budgétiser était aussi la duplication du modèle pour chaque gare.
Pitch au client et résultats
Sur ce hackathon, nous étions en compétition face à d’autres groupes comme en conditions d’appel d’offres auprès d’agences. Sur 8 groupes, seulement 4 ont été sélectionnés pour pitcher leur solution au jury de l’école et au client. Notre dossier écrit ayant convaincu le jury, j’ai donc pu passer à l’oral !
Au final, notre solution n’a pas été retenue par la SNCF. Malheureusement nos actions de végétalisation sont difficiles à mettre en place, étant donné les normes de protection des bâtiments historiques que sont les gares. Cependant, notre stratégie d’action en fonction de la data a répondu à leur problématique de collecter des données et de voir l’impact des actions qu’ils mettent déjà en place.
Un grand merci à Damien Boyer, Rémi Fernandez, Mehdi Hellali et Jérémy Di Meglio pour leur implication sur ce projet !
