Datos inteligentes para mejorar la movilidad en los territorios
Desde 2017, diseñamos software de supervisión e información para la movilidad multimodal. Proporcionamos a las autoridades organizadoras de la movilidad (AOM) y a los operadores soluciones en tiempo real y predictivas para el transporte público, el tráfico vial y la movilidad ciclista.
Hoy exploramos una nueva dimensión: el análisis origen-destino (O/D). Este enfoque permite comprender mejor los flujos de desplazamientos diarios de los habitantes y adaptar en consecuencia la oferta de transporte.
Origen-destino: una nueva forma de entender la movilidad
Las AOM suelen basarse en encuestas domiciliarias o en contadores para analizar los desplazamientos. Estos métodos suelen ser costosos y estar limitados a ciertos modos de transporte.
Utilizando datos procedentes de aplicaciones móviles (más de 1.000 apps, de las cuales el 40 % funcionan en segundo plano), somos capaces de detectar todo tipo de trayectos: en coche, bicicleta, transporte público o a pie.
Un ejemplo revelador es la provincia de Cuenca, en España, donde la densidad de población es muy baja (10 hab/km²). Incluso allí, los datos permiten observar trayectos regulares, algo que los datos de los operadores móviles no permiten detectar con precisión suficiente.
Datos para reorganizar las líneas de transporte
Los análisis O/D pueden ayudar a rediseñar la oferta de transporte. Por ejemplo, en Grand Chalon, estudiamos los flujos de coches hacia una zona de actividad para proponer líneas de autobús interurbano y de coche compartido con recorridos y horarios adaptados.
Un primer análisis, realizado con menos de una semana de datos, permitió identificar nodos de movilidad y trayectos recurrentes.
Comprender mejor las prácticas intermodales
Nuestra herramienta de análisis también permite observar las combinaciones de modos de transporte. Por ejemplo, en Île-de-France, puede identificarse una secuencia peatón – autobús – tren – coche, lo que hace posible optimizar los puntos de parada o los tiempos de conexión.
En Albertville, también se están estudiando los desplazamientos en transporte público, coche, bicicleta y a pie para mejorar la claridad y eficacia de la red y las infraestructuras.
Diseñar soluciones eficaces de conexión
Para los Servicios Regionales Metropolitanos Exprés (SERM), comprender los trayectos desde el domicilio hasta la estación es crucial. Identificamos las principales zonas de salida y llegada alrededor de las estaciones para diseñar autobuses de conexión pertinentes.
El objetivo es que el trayecto pueda realizarse mayoritariamente a pie en su inicio o destino, para que el tren sea una verdadera alternativa al coche.
Herramientas de apoyo a la decisión, no soluciones mágicas
Los análisis O/D se basan en modelos que tienen en cuenta muchos factores: densidad urbana, distancia entre paradas, presencia de equipamientos, etc.
Estas herramientas no sustituyen las competencias en urbanismo, sino que las complementan. Trabajamos con oficinas de estudios asociadas que utilizan los datos generados para orientar las decisiones locales.
La inteligencia artificial al servicio de los territorios, con sentido común
La inteligencia artificial no es un fin en sí misma. Para nosotros, una herramienta es eficaz si puede ser reutilizada por las administraciones, si permite medir los efectos de las políticas públicas sobre la movilidad, y sobre todo, si contribuye a decisiones más justas, más ecológicas y más económicas.
Construir soluciones basadas en necesidades reales
Es a través del diálogo con las administraciones que hacemos evolucionar nuestros productos. El Havre, por ejemplo, desempeñó un papel clave en la definición de necesidades sobre movilidad sostenible y restricciones de infraestructura.
Diseñamos nuestras herramientas para facilitar la vida de los usuarios y de los territorios, con una ambición sencilla: moverse mejor, a menor coste y con menos impacto ambiental.
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