EpiTrip — Planification de voyage en langage naturel avec IA

Contexte

Planifier un trajet en train nécessite généralement de naviguer sur plusieurs interfaces et de renseigner manuellement les villes de départ et d'arrivée. Pourtant, les utilisateurs formulent naturellement leurs demandes sous forme de phrases comme : « Je pars de Rennes pour aller à Biarritz ».

EpiTrip est un assistant de planification de voyage capable d'interpréter ces phrases en langage naturel et de transformer automatiquement la demande en un itinéraire exploitable.

Le projet combine des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et d'optimisation d'itinéraires afin de comprendre la demande de l'utilisateur et de calculer le trajet optimal à partir des données de transport SNCF.

Problème

Les interfaces classiques de planification de trajet reposent sur des formulaires structurés où l'utilisateur doit sélectionner manuellement chaque information.

Cette approche ne correspond pas toujours à la manière naturelle dont les utilisateurs expriment leurs besoins. De plus, la compréhension d'une phrase libre implique plusieurs défis techniques :

• détecter si la phrase correspond réellement à une demande de voyage

• identifier les villes de départ et d'arrivée

• interpréter correctement les variations linguistiques

• calculer ensuite un itinéraire optimal à partir des données du réseau ferroviaire.

Solution

EpiTrip met en place un pipeline complet combinant intelligence artificielle et algorithmes de graphe pour traiter les demandes de voyage.

Le système fonctionne en plusieurs étapes :

1. Détection de la langue pour vérifier que la phrase est en français grâce à FastText.

2. Classification d'intention à l'aide d'un modèle DistilBERT fine-tuné pour identifier les demandes de trajet.

3. Extraction des villes via un modèle de reconnaissance d'entités nommées basé sur CamemBERT.

4. Calcul d'itinéraire optimal grâce à l'algorithme de Dijkstra appliqué aux données SNCF (GTFS).

Les données ferroviaires incluent les gares, les trajets et les horaires, ce qui permet de calculer un itinéraire réaliste entre deux villes.

Une interface web permet ensuite d'afficher le résultat sur une carte interactive, avec les étapes du trajet et un résumé du parcours.

Fonctionnalités principales

• saisie d'une demande de trajet en langage naturel

• extraction automatique des villes de départ et d'arrivée

• classification d'intention basée sur un modèle NLP

• calcul d'itinéraire optimal avec l'algorithme de Dijkstra

• utilisation des données de transport SNCF

• affichage des trajets sur une carte interactive

• reconnaissance vocale permettant de dicter une demande de trajet.

L'utilisateur peut par exemple dire ou écrire :

« Je veux aller de Rennes à Biarritz »

et l'application identifie automatiquement les villes, calcule le meilleur itinéraire et affiche le résultat sur la carte.

Résultats

EpiTrip démontre comment un pipeline combinant NLP, extraction d'entités et optimisation d'itinéraires peut transformer une demande exprimée en langage naturel en un trajet exploitable.

Le projet met en évidence l'utilisation concrète des modèles transformers dans un contexte applicatif et montre comment les techniques d'intelligence artificielle peuvent simplifier l'interaction entre les utilisateurs et les systèmes de transport.