Des données intelligentes pour améliorer la mobilité des territoires
Depuis 2017, nous concevons des logiciels de supervision et d’information de mobilité multimodale. Nous fournissons aux autorités organisatrices de la mobilité (AOM) et aux opérateurs des solutions temps réel et prédictives pour les transports en commun, la circulation routière ou encore le vélo.
Aujourd’hui, nous explorons une nouvelle dimension : l’analyse origine-destination (O/D). Cette approche permet de mieux comprendre les flux de déplacements quotidiens des habitants, et d’adapter en conséquence l’offre de transport.
Origine-destination : voir les mobilités autrement
Les AOM s’appuient généralement sur des enquêtes ménage ou des compteurs pour analyser les déplacements. Ces méthodes sont souvent coûteuses et limitées à certains modes de transport. En utilisant les données issues d’applications mobiles (plus de 1 000 applications, dont 40 % fonctionnent en arrière-plan), nous sommes capables de détecter tous types de trajets : en voiture, à vélo, en transports en commun ou à pied.
Un exemple frappant est celui de la province de Cuenca, en Espagne, où la densité de population est très faible (10 hab/km²). Même là, les données permettent d’observer des trajets réguliers, ce que ne permettent pas les données des opérateurs mobiles, souvent trop imprécises.
Des données pour réorganiser les lignes de transport
Les analyses O/D peuvent aider à redessiner l’offre de transport. Par exemple, au Grand Chalon, nous avons étudié les flux de voitures vers une zone d’activité pour permettre de proposer des tracés de lignes de covoiturage et de bus interurbains pertinents, avec des itinéraires et horaires adaptés. Une première analyse a été réalisée avec moins d’une semaine de données, et a permis de mettre en évidence des nœuds de mobilité et des trajets récurrents.
Mieux comprendre les pratiques intermodales
Notre outil d’analyse permet aussi d’observer les combinaisons de modes de transport. Par exemple, en Île-de-France, une séquence piéton – bus – train – voiture peut être identifiée, rendant possible l’optimisation des points d’arrêt ou des temps de correspondance. À Albertville, les trajets en transport en commun, en voiture, à vélo et à pied sont aussi en cours d’étude pour améliorer la lisibilité et l’efficacité du réseau et des infrastructures.
Concevoir des solutions de rabattement efficaces
Pour les Services Express Régionaux Métropolitains (SERM), la compréhension des trajets domicile-gare est cruciale. Nous identifions les principales zones de départ et d’arrivée autour des gares afin de concevoir des bus de rabattement pertinents. L’objectif est que le trajet soit majoritairement possible à pied au départ ou à l’arrivée, pour que le train soit une vraie alternative à la voiture.
Des outils d’aide à la décision, pas une solution magique
Les analyses O/D se basent sur des modélisations prenant en compte de nombreux facteurs : densité urbaine, distance entre arrêts, présence d’équipements, etc. Ces outils ne remplacent pas les compétences d’urbanisme, mais les complètent. Nous travaillons avec des bureaux d’études partenaires qui exploitent les données produites pour orienter les décisions locales.
L’IA au service des territoires, avec bon sens
L’intelligence artificielle n’est pas une fin en soi. Pour nous, un outil est efficace s’il est réutilisé par les collectivités, s’il permet de mesurer les effets des politiques publiques sur les mobilités, et surtout, s’il contribue à des décisions plus justes, plus écologiques et plus économiques.
Construire des solutions à partir des besoins concrets
C’est en échangeant avec les collectivités que nous faisons évoluer nos produits. Le Havre, par exemple, a joué un rôle important dans la définition des besoins sur les mobilités douces et les contraintes d’infrastructure. Nous concevons nos outils pour qu’ils facilitent la vie des usagers et des territoires, avec une ambition simple : mieux se déplacer, pour moins cher et avec moins d’impact environnemental.
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