La gestion intelligente des flux de passagers à l’aide du Big Data est devenue une approche stratégique pour améliorer la mobilité dans les transport publics. Cette gestion repose sur la collecte, l’analyse et l’exploitation de données massives pour prévoir le comportement des passagers et optimiser leurs déplacements.
Le Big Data dans les transports publics
Le Big Data, c’est la capacité à traiter et analyser des quantités massives de données, souvent en temps réel. Ces données proviennent de sources diverses telles que les tickets de transport, les capteurs de présence, les caméras, les applications mobiles, et même les réseaux sociaux. Mais le Big Data ne se limite pas à la simple collecte d’informations : il permet de transformer ces données en actions concrètes pour optimiser les flux de transport.
Le rôle du Big Data
Dans le secteur du transport, le Big data est exploité pour comprendre les phénomènes de congestion afin de les éviter et planifier un parcours utilisateurs adapté. Elle va notamment permettre de connaitre les profils et les besoins des passagers. Pour ensuite optimiser les trajets en s’appuyant sur l’analyse des données utilisateurs et donnée en temps réel.
L’usage du Big Data dans la mesure de la mobilité est traité et analysé pour comprendre les tendances.
- Les données de billetteriequi fournissent des informations sur les achats de billets, leur validation à l’entrée et à la sortie.
- Les données de capteurs transmises par les solutions de comptage automatique de flux de personnes.
- Les données météorologiques qui influencent les flux de passagers.
- Les données en temps réel des systèmes de transport tels que les horaires, retards et changements de parcours.
Les solutions de comptage automatique : un pilier du Big Data
Les solutions de comptage automatique de passagers sont les “yeux” du Big Data dans les transports publics. Ces dispositifs constituent une source de données majeure dans le cadre des transports publics. Le fondement technologique de ces dispositifs repose sur une pluralité de dispositifs technologiques de comptage placés de manière à collecter le flux de clients.
- Caméra de vision stéréoscopique
- Capteurs infrarouges
- Capteurs basés sur IA (vision par ordinateur, Origine / Destination)
- Capteurs de pression au sol
Elles permettent de collecter des données fiables sur le nombre de passagers présents à bord. Ces données sont ensuite croisées avec d’autres sources du Big Data, comme les données de billetterie, les données de trafic en temps réel et les prévisions météorologiques pour offrir une vision complète des flux de passagers.
Les bénéfices de l’utilisation du Big Data dans les transports publics
La combinaison de ces données offre de nombreux avantages aux opérateurs de transport public.
- Optimisation des fréquences et des horaires
En identifiant les heures de pointe et les périodes creuses, il devient possible d’ajuster la fréquence des bus, des trams ou des trains en temps réel pour mieux répondre à la demande.
- Amélioration de l’expérience utilisateur
Une application mobile peut indiquer les horaires précis de passage des bus ou encore recommander un itinéraire alternatif pour éviter les bouchons. En étant mieux informés, les usagers peuvent planifier leurs déplacements de manière plus efficace et confortable.
- Gestion de la sécurité
En cas d’incident ou de crise, les gestionnaires peuvent ajuster les flux de passagers pour faciliter l’évacuation et prévenir les accidents.
- Prédiction des affluences
Il est possible de prédire les pics de fréquentation en fonction des événements prévus ou des conditions météorologiques.
- Gestion intelligente du trafic
En optimisant la fluidité de la circulation et en réduisant les embouteillages, le big data contribue également à diminuer les émissions de gaz à effet de serre et à rendre la ville plus durable.
- Développement de service de mobilité intégrée
Le big data facilite la mise en place de services de mobilité intégrée qui permettent aux usagers de planifier, réserver et payer plusieurs moyens de transport depuis une seule application
Anticipation des flux de passagers grâce à l’IA
Ce qui rend la gestion des flux de passagers réellement intelligente, c’est la capacité du Big Data à anticiper les besoins. En outre, en croisant les données historiques et en utilisant des algorithmes, il est désormais possible d’anticiper les heures de pointe pendant la journée ou lors d’événements particuliers.
En résumé, la gestion intelligente des flux de passagers grâce au Big Data et aux solutions de comptage automatique est une révolution dans les transports publics. En permettant une meilleure connaissance des comportements des passagers ainsi qu’une optimisation des services en temps réel, ces techniques modifient l’expérience de voyage des usagers des transports collectifs. Les villes de demain, plus intelligentes et plus interconnectées, auront recours en effet au Big Data pour offrir à la mobilité une dimension plus fluide, plus sûre, et mieux adaptée à chacun.
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