📌 Le déploiement de l’IA responsable dans les entreprises de mobilité

Le 28 août, le think-tank Futura-Mobility a organisé une séance-atelier sur le thème du déploiement de l’intelligence artificielle (IA) responsable dans les entreprises de mobilité, en collaboration avec Impact AI, le collectif de réflexion et d’action pour favoriser l’adoption de l’IA responsable. Une trentaine de membres du think-tank et d’Impact AI ont découvert la roue des conséquences, un format inspirationnel développé par Impact AI, déployé à partir de cas d’usage dans les mobilités.

La séance a été organisée par Joëlle Touré, Déléguée Générale de Futura-Mobility, et animée par Roxana Rugina, Executive Director d’Impact AI.

Les enjeux multiples et prise de recul

L’atelier a permis aux participants d‘échanger sur les enjeux multiples de l’IA, que ce soit sur le plan technologique, organisationnel, culturel, sociétal ou humain. Prendre le temps de cette prise de recul a été très apprécié par tous.

A noter que deux des trois groupes de travail ont remis en cause le problème de départ posé par le cas d’usage,  rejetant ainsi une approche qui serait poussée uniquement par la technologie pour poser des questions plus larges de choix d’organisation des flux de passagers et de marchandises dans la société. 

« Ma conviction sur l’IA responsable : il faut dérouler le fil jusqu’au bout pour voir les impacts systémiques. Un peu comme une tapisserie. » expose Mme Rugina ; puis « parfois, au bout du fil, la meilleure solution n’est pas technologique. C’est réaménager un espace. Repenser une organisation. Changer une règle. L’IA responsable, ce n’est pas seulement encadrer une technologie. C’est d’abord avoir le courage de questionner le problème. »

De la santé et l’éducation jusqu’à l’industrie et la mobilité, l’IA s’infiltre aujourd’hui dans toutes les sphères de notre société à une vitesse ahurissante. Cette technologie promet de nombreux bénéfices : gains de temps majeurs, analyses poussées par l’exploitation rendue possible d’un très grand nombre de données de sources différentes, et même innovation dans des directions inattendues. Toutefois, une prise de conscience émerge face aux inégalités qu’elle génère que ce soient des inégalités d’accès, de compréhension, de formation des personnes mais aussi via les biais culturels dont sont dotées les IA et qu’elles propagent de fait. La question de l’impact environnemental de la technologie en termes de consommation d’énergie, d’eau, de matériaux est également l’objet d’inquiétudes grandissantes.

Il est ainsi indispensable d’utiliser l’IA de façon responsable, dans sa conception-même, son déploiement et ses usages. L’utilisation éthique de l’IA, transparente et sécurisée, doit permettre d’en faire profiter l’ensemble de la population des travailleurs et non une poignée de privilégiés. S’il convient d’encadrer cette technologie et de prendre les meilleures décisions pour le bien commun, reste à savoir comment y parvenir. « L’impact sur le travail et la confidentialité sont les deux principales préoccupations des employeurs en France aujourd’hui », signale Mme Rugina, en référence à l’édition 2026 de l’Observatoire de l’IA responsable en entreprise, qui fait état des usages, des attentes et des tensions qui accompagnent la généralisation de l’IA dans le monde du travail. « Pour garantir la dignité, c’est-à-dire, l’IA au service de l’utilisateur, il faut toujours garder l’humain au centre des systèmes d’IA et aux décisions », ajoute-t-elle.

Dans ce contexte, la séance de travail a débuté par un exercice d’échauffement et d’échange : sur une ligne imaginaire allant de la prudence à l’enthousiasme vis-à-vis de l’IA, les participants se sont positionnés selon leur propre ressenti face à l’IA. Puis ils ont échangé sur les raisons de leur position avec leurs voisins directs.

Trois groupes ont ensuite formés pour réaliser un atelier de réflexion faisant appel à la « roue des conséquences ». Chaque groupe a travaillé sur un cas d’usage spécifiques à la mobilité – la sécurisation des flux piétons, l’autonomie des véhicules et la maintenance prédictive. Les participants ont cartographié les personnes concernées par le cas d’usage, ainsi que les retombées directes et indirectes, positives comme négatives, engendrées par l’IA. Cet exercice a été réalisé en trois cercles concentriques avec des réflexion au niveau des individus, de l’organisation et de la société dans son ensemble.

• La sécurisation des flux piétons

Le groupe a exploré la sécurisation des flux piétons par la détection de comportements dangereux d’autres passagers utilisant des engins de mobilité individuels. Le groupe s’est penché sur le cas typique de la détection de trottinettes dans un tunnel piéton, situé sous les voies d’une gare ferroviaire.

Les bénéfices directs individuels identifiés sont les suivants : baisse des accidents, amélioration de la perception de la sécurité des piétions, priorisation de tâches pour les employés qui gèrent la sécurité dans la gare. Un tel système devrait aussi servir à dissuader de mauvais comportements. Plus globalement, cela devrait engendrer une amélioration de l’attractivité de la gare et donc du mode de transport ferroviaire.

En revanche, il y a un risque de surinformation pour les agents dans la gare parce que « l’introduction de ce système ferait un écran en plus dans le tableau de gestion de la gare », explique Jean-Jacques Thomas, directeur Data / IA de SNCF TER, au nom du groupe de travail. Il y aurait aussi des risques que les IA génèrent des fausses alertes en interprétant mal les données, ou le faisant avec des biais, voire qu’elles hallucinent. Évidemment cela pose aussi la question de la surveillance de masse des populations et de la nécessité de garantir l’anonymat et la sécurisation des données. Bien entendu, l’impact environnemental de l’IA est aussi à prendre en compte.

Parmi les gardes -fous identifiés figure la transparence. Ce système d’information spécifique doit être conçu de façon à être conforme au règlement général sur la protection des données (RGPD) et à l’AI Act. Pour éviter la vulnérabilité liée à la dépendance technologique, le système doit de préférence utiliser technologie souveraine (Française ? Européenne ?) ou open-source. Finalement le groupe a souligné l’importance de toujours garder un « humain dans la boucle » pour vérifier l’exactitude des résultats fournis par l’IA avant une action sur le terrain.

Les réflexions menées lors de cet atelier ont amené le groupe à remettre en question le problème de départ. Plutôt que de chercher à empêcher ou réfréner l’usage des trottinettes en gare, pourquoi ne pas chercher à comprendre pourquoi elles sont utilisées dans ce tunnel sous la gare ? Pourquoi y a-t-il un tel besoin de les utiliser ? Est-ce un manque de bus ou d’autres moyens de transport collectifs pour arriver et partir de la gare ? « Dans cette optique, il faut réfléchir à des solutions plus pertinentes – soit d’aménager l’espace autrement pour que les trottinettes aient un espace réservé, soit de leur faire un itinéraire, » résume M. Thomas. « Dans ce cas, on transforme le problématique en question d’aménagement du territoire et de la gare au global. »

• L’autonomie des véhicules

La livraison de colis par drone ou par véhicule autonome a été choisie comme le cas spécifique d’usage du deuxième groupe de travail. Le groupe a identifié comme avantages à l’utilisation de l’IA dans ce cas-ci : la couverture temporelle et géographique – des livraisons plus rapides et plus éloignées – et la diminution des coûts en masse salariale pour l’entreprise.  Les participants soulèvent la question des pertes d’emplois des livreurs traditionnels, en scooter ou à vélo. Autre point négatif, la question de l’assurance. « Est-ce que les assureurs d’aujourd’hui dont capables d’assurer ce genre de système ? » questionne Maguelone Chandesris, correspondante Innovation à la Direction Générale Clients & Exploitation de SNCF RESEAU, au nom du groupe de travail.

Finalement le groupe de travail a lui aussi remis en cause le cas d’usage. Ne serait-ce pas la livraison « pot de yaourt par pot de yaourt » le vrai problème ? Ne serait-il pas mieux de remettre en cause cette évolution de la livraison vers la micro-livraison – qui consomme énormément de ressources – plutôt que de développer à fond son autonomisation grâce à l’IA ?

• La maintenance prédictive

Le troisième groupe a choisi la maintenance prédictive des véhicules par des systèmes basés sur l’IA comme cas d’usage spécifique.

Du côté des points positifs, la maintenance prédictive privilégie les interventions préventives, donc en amont, plutôt que des dépannages d’urgence sous pression pour maintenir les services de transports (trains, bus, avions…). Cette baisse de stress devrait améliorer les conditions de travail des techniciens et des managers. De plus, la réduction des pannes augmente la disponibilité des flottes et ainsi renforce l’image de marque de l’entreprise.

Sur le plan des risques, le manque de fiabilité des alertes potentiellement émises par le système d’IA constitue un impact négatif direct : de fausses alertes mobilisent inutilement les équipes sur le terrain, ce qui génère une perte de temps, d’efficacité et d’argent. « Mais sur ce point les acteurs peuvent travailler pour assurer la qualité des données (et donc la fiabilité) utilisées par ces systèmes », souligne le groupe.

Un autre point critique, la perte de compétences humaines. À force de ne faire que des tâches simplifiées en amont et plus d’interventions complexes, les équipes de maintenance ne risquent-elles pas, à terme, de perdre leur expertise technique approfondie ?

Le groupe a également soulevé l’empreinte environnementale de ces systèmes comme un impact négatif, en raison de la consommation d’énergie et d’eau requise pour entraîner l’IA et traiter les données.

L’intelligence artificielle (IA) peut-elle aider le secteur des transports à évoluer dans « l’espace sûr et juste » du modèle économique du « Doughnut » de Kate Raworth et donc à mieux respecter les limites planétaires et à accroître les bénéfices sociétaux ?

En 2026, Futura-Mobility organise quatre sessions pour explorer cette question, avec une première séance en juin consacrée à l’IA & la maintenance des systèmes de transport

Fondée en 2018, Impact AI fédère grands groupes, start-ups, institutions, acteurs académiques et de la société civile autour d’une conviction commune : l’IA doit servir les humains, pas l’inverse. L’association travaille avec ces acteurs au moyen d’études, d’échanges, de réflexions et travaille à l’élaboration de propositions concrètes, conçoit et partage des outils, publie des rapports en s’appuyant sur les retours d’expérience de ses membres. L’association s’est dotée d’un baromètre sur l’IA responsable afin de penser l’IA de façon collective, pour répondre aux besoins et aux attentes des citoyens,

Pour les entreprises, les Cafés de l’IA Responsable, animés par Impact AI, sont un espace pour parler du rapport individuel et de l’entreprise à l’IA, de son impact cognitif, de son empreinte environnementale, de la sécurité des données, et pas seulement de compétences techniques.