Développement d’une application conversationnelle ChatGPT / MCP pour Bonjour RATP
RATP Smart Systems est la filiale technologique du groupe RATP, spécialisée dans le développement de solutions numériques dédiées à la mobilité et aux transports publics.
Développeur Fullstack JS/IA
Data Engineer IA
Le contexte de l’intégration de Bonjour RATP dans ChatGPT
RATP Smart Systems développe les solutions numériques qui accompagnent les voyageurs dans leurs déplacements, parmi lesquelles Bonjour RATP. Face à l’adoption croissante des interfaces conversationnelles pour organiser des trajets, des rendez-vous ou des sorties, les équipes ont souhaité explorer une nouvelle manière de donner accès aux services de mobilité.
Après la validation d’un premier PoC, l’objectif était de faire évoluer le projet vers une véritable expérience conversationnelle intégrée directement dans ChatGPT. Plutôt que d’imposer à l’utilisateur de naviguer entre plusieurs interfaces ou de rechercher lui-même les informations nécessaires, celui-ci peut désormais solliciter Bonjour RATP depuis sa conversation et exprimer son besoin en langage naturel.
Eleven Labs et MCP Apps Builders ont accompagné RATP Smart Systems dans la conception et l’industrialisation de cette application intégrée à ChatGPT, reposant notamment sur le Model Context Protocol, afin de connecter l’interface conversationnelle aux services et données utilisés par Bonjour RATP.
Cette première version, aujourd’hui accessible directement dans ChatGPT, permet de tester de nouveaux usages conversationnels autour de la mobilité tout en s’appuyant sur les données officielles de Bonjour RATP.
Les enjeux et défis techniques liés à l’intégration de services de mobilité dans ChatGPT
Le premier enjeu consistait à passer d’un PoC à une application utilisable directement depuis ChatGPT, tout en respectant les standards UX de la plateforme et les contraintes du système d’information de RATP Smart Systems.
L’expérience devait surtout aller au-delà d’un simple chatbot d’information. En fonction de la demande exprimée, Bonjour RATP doit être capable de mobiliser les bonnes sources de données et les bons services pour calculer un trajet, récupérer des informations trafic, identifier un titre de transport ou interroger sa base de connaissances.
La connexion à plusieurs services de mobilité constituait donc un point central du projet. L’architecture devait notamment intégrer Mappy et Île-de-France Mobilités et permettre à l’IA d’exploiter et afficher ces informations en fonction de l’intention détectée dans la conversation. La mise en place d’un serveur MCP permet justement de structurer l’accès aux outils et aux données nécessaires depuis l’interface conversationnelle.
La sécurité devait également être prise en compte dès la conception, avec une attention particulière portée aux risques de sécurité liés aux systèmes d’IA agentique, notamment au prompt injection, ainsi qu’à l’authentification via OAuth 2.0 PKCE et à la conformité RGPD des mécanismes de suivi.
Enfin, l’utilisation d’un LLM dans un service accessible au public nécessitait de pouvoir mesurer la fiabilité de l’expérience dans le temps. Une infrastructure de tests automatisés multi-modèles a donc été développée afin d’évaluer la qualité des réponses et de détecter les éventuelles régressions.
“J’ai apprécié l’opportunité d’aborder l’approche conversationnelle dans un système agentique en assurant sa fiabilité; un sujet clé dans l’ère de l’IA.”
Les missions réalisées pour intégrer Bonjour RATP dans ChatGPT
Les premiers résultats depuis le lancement de Bonjour RATP dans ChatGPT
Des services de mobilité accessibles sans quitter ChatGPT
Plusieurs usages de mobilité réunis dans une même expérience conversationnelle
L’utilisateur n’a plus besoin d’identifier lui-même la fonctionnalité ou la source de données à consulter : il formule directement son besoin dans la conversation.
