EpiTrip — Planificación de viajes en lenguaje natural con IA

Contexto

Planificar un trayecto en tren suele requerir navegar por varias interfaces e indicar manualmente las ciudades de salida y llegada. Sin embargo, los usuarios expresan sus necesidades de forma natural con frases como: « Salgo de Rennes para ir a Biarritz ».

EpiTrip es un asistente de planificación de viajes capaz de interpretar estas frases en lenguaje natural y transformar automáticamente la solicitud en un itinerario utilizable.

El proyecto combina técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y de optimización de itinerarios para comprender la solicitud del usuario y calcular el trayecto óptimo a partir de los datos de transporte de la SNCF.

Problema

Las interfaces clásicas de planificación de trayectos se basan en formularios estructurados en los que el usuario debe seleccionar manualmente cada dato.

Este enfoque no siempre coincide con la forma natural en que los usuarios expresan sus necesidades. Además, comprender una frase libre plantea varios retos técnicos:

• detectar si la frase corresponde realmente a una solicitud de viaje
• identificar las ciudades de salida y llegada
• interpretar correctamente las variaciones lingüísticas
• calcular a continuación un itinerario óptimo a partir de los datos de la red ferroviaria.

Solución

EpiTrip implementa un pipeline completo que combina inteligencia artificial y algoritmos de grafos para procesar las solicitudes de viaje.

El sistema funciona en varias etapas:

1. Detección del idioma para comprobar que la frase está en francés gracias a FastText.
2. Clasificación de la intención mediante un modelo DistilBERT fine-tunado para identificar las solicitudes de trayecto.
3. Extracción de las ciudades mediante un modelo de reconocimiento de entidades nombradas basado en CamemBERT.
4. Cálculo del itinerario óptimo gracias al algoritmo de Dijkstra aplicado a los datos de la SNCF (GTFS).

Los datos ferroviarios incluyen estaciones, trayectos y horarios, lo que permite calcular un itinerario realista entre dos ciudades.

Una interfaz web permite luego mostrar el resultado en un mapa interactivo, con las etapas del trayecto y un resumen del recorrido.

Funcionalidades principales

• introducción de una solicitud de trayecto en lenguaje natural
• extracción automática de las ciudades de salida y llegada
• clasificación de la intención basada en un modelo NLP
• cálculo del itinerario óptimo con el algoritmo de Dijkstra
• utilización de los datos de transporte de la SNCF
• visualización de los trayectos en un mapa interactivo
• reconocimiento de voz para dictar una solicitud de trayecto.

El usuario puede por ejemplo decir o escribir:

« Quiero ir de Rennes a Biarritz »

y la aplicación identifica automáticamente las ciudades, calcula el mejor itinerario y muestra el resultado en el mapa.

Resultados

EpiTrip demuestra cómo un pipeline que combina NLP, extracción de entidades y optimización de itinerarios puede transformar una solicitud expresada en lenguaje natural en un trayecto utilizable.

El proyecto pone de relieve el uso concreto de los modelos transformers en un contexto aplicativo y muestra cómo las técnicas de inteligencia artificial pueden simplificar la interacción entre los usuarios y los sistemas de transporte.