Assurer l'intermodalité grâce à la technologie prédictive Qucit

L’intermodalité est la combinaison de plusieurs modes de transport dans un déplacement. D’un mode individuel à un mode collectif ou public (transport en commun, vélo etc). Elle est à distinguer de la multimodalité qui décrit l’existence de plusieurs modes pour relier deux lieux. Face à la congestion générée par l’usage de la voiture ou la pression croissante sur les infrastructures, l’intermodalité et la multimodalité font partie des objectifs premiers des Autorités Organisatrices de Mobilité et des opérateurs de transport.

L’accès à une information fiable et prédictive en temps réel permet d’orienter au mieux les choix de mobilité des usagers. Pour cela, Qucit, développe des moteurs prédictifs permettant de connaître à l’avance la disponibilité des systèmes de vélos en libre-service (station par station), le remplissage des parkings-relais ou le temps nécessaire pour trouver une place de stationnement en voirie. Cela favorise l’intermodalité en apportant une information fiable à l’utilisateur lorsqu’il planifie son itinéraire.


Un avis que partage Île-de-France Mobilités: pour Jean Luc Prat, chargé de l’information multi-modale : “l’avenir des systèmes de transports sera justement ‘multi-modale’. La combinaison des offres de transport, les services billettiques associés et l’optimisation de l’information voyageur permettront le développement d’assistant de mobilité en temps réel et prédictif facilitant le parcours du voyageur”.

 

BikePredict : Prédire la disponibilité des vélos en libre service

 

Les systèmes de vélos en libre-service sont en plein essor dans les villes. Plus d’un millier de villes dans le monde en ont un et le Vélib à Paris est l’un des plus grands.
Leurs qualités pratiques et  économiques font du vélo un mode de transport à part entière. Il est notamment très utile pour la connectivité du dernier kilomètre et les trajets courts.

 

Pour favoriser l’usage du vélo, l’Autorité Organisatrice de Mobilité Île-de-France Mobilités travaille sur ViaNavigo, un site web et une application mobile qui apportent une information de qualité sur les transports en Ile-de-France notamment sur les vélos en libre service.

L’année dernière , Île-de-France Mobilités a intégré à ViaNavigo l’API BikePredict (Application Programmable Interface – une brique logicielle facile à intégrer sur un site web ou une application mobile).

Grâce à cette API développée par Qucit et les profils d’itinéraire de GéoVélo, le Vélib’ devient aujourd’hui un transport en commun comme les autres. Chacun peut utiliser le calculateur d’itinéraire Vianavigo d’Île-de-France Mobilités pour choisir un trajet qui mélange RER et Vélib’ par exemple. Et le plus important, on est sûr de trouver un vélo quand on sort dans la rue et un emplacement pour le déposer près de sa destination.

Et c’est une réussite ! Jean Luc Prat ajoute: “Grâce au prédictif, Vianavigo peut répondre avec finesse aux recherches d’itinéraires des usagers en qualifiant le service rendu. Le travail a été engagé avec le VLS, il faut maintenant pouvoir étendre des algorithmes de prédictions pour les transports en commun et à terme sur les trajets en voiture”.

 

ParkPredict : Prédire le remplissage des Parcs Relais

 

L’essor des parcs relais n’est pas un phénomène nouveau. Ils sont aujourd’hui un moyen privilégié de réduire l’usage de la voiture particulière dans les centres-villes denses et d’assurer l’intermodalité ainsi que l’usage des transports collectifs. Un Parc Relais (Park+Ride) permet aux automobilistes de laisser leur voiture particulière en périphérie et terminer leur trajet en transports en commun grâce à des gares ou arrêts de transports en commun.

Un des facteurs de réussite de l’intermodalité et en particulier de l’usage des Parcs Relais est l’information. En plus d’une signalisation appropriée pendant son parcours, un automobiliste utilisera cette option s’il est assuré de trouver une place en P+R.

C’est pour cette raison que chez Qucit, nous travaillons sur des modèles d’intelligence artificielle qui permettent de prédire le remplissage des parcs relais et travaillons avec des partenaires comme Keolis Bordeaux Métropole pour restituer cette information précieuse en temps réel aux automobilistes souhaitant se rendre dans les centres-villes.

 

L’exemple bordelais

Avec l’arrivée du tramway sur le territoire métropolitain au début des années 2000, un grand nombre de parcs relais sont venus appuyer les efforts de Bordeaux Métropole pour limiter l’usage de la voiture en centre- ville et favoriser l’intermodalité. 5506 places sont proposées aux automobilistes souhaitant se rendre dans le centre de bordeaux. Deux P+R additionnels sont en cours de livraison. La majorité des 23 parcs relais sont aujourd’hui victimes de leur succès. Il y a nécessité d’informer à l’avance les automobilistes sur le remplissage de ces parcs en ouvrage. Les prédictions seront intégrées aux Site et application mobile Infotbm.com d’ici la fin du premier trimestre 2018.

 

Comment ça marche ?

 

L’algorithme derrière BikePredict & ParkPredict est une machine à fournir des prédictions. Chaque minute, le logiciel développé par Qucit analyses les données de disponibilité, et une multitude de variables permettant de comprendre ce qui se passe dans la ville. Ainsi, nous pouvons prévoir le nombre de vélos disponibles dans chaque station, ou le remplissage des parcs relais.

Afin d’effectuer des prédictions vélos et stationnement, nous utilisons des modèles de machine learning (Gradient Boosted Trees, Quantile Regression, Distributed Asynchronous Hyperparameter Optimization) alimentés par des données historiques et contextuelles.

Aux données d’activité des parcs relais ou des stations de vélos en libre service sont ajoutées différentes variables relevant du contexte :

  • Le calendrier (jours de la semaine, vacances…)
  • La météo (précipitations, vent, température, visibilité, couverture nuageuse…).
  • Le trafic en temps réel aux abords des P+R et dans la ville
  • Des données OpenStreetMap (réseaux et arrêts, voirie, équipements publics…).

 

Dans la phase d’apprentissage, ces données contextuelles permettent aux modèles de comprendre les variables qui ont un impact sur le temps réel et la future demande  de stationnement dans les parcs-relais et de vélo dans les stations de vélo-en-libre service. Ces modèles sont ensuite capables, à partir du contexte en temps réel, de prédire cette demande à différents horizons de temps (de 15 minutes à 24h) de manière fiable.

 

À propos

 

Île-de-France Mobilités

Île-de-France Mobilités (ex- STIF) est l’autorité organisatrice des transports en Île-de-France. Actrice principale au sein du réseau, elle organise, décide, investit et innove pour améliorer la mobilité et le service rendu aux voyageurs.

Île-de-France Mobilités recense 4,3 millions d’usagers Navigo réguliers sur l’année 2016.

 

Île-de-France Mobilités et Qucit collaborent ensemble depuis 2017 pour apporter une information prédictive sur le système Vélib aux franciliens via l’application ViaNavigo.

 

Keolis Bordeaux Métropole

Keolis Bordeaux Métropole, filiale du Groupe Keolis, est en charge de l’exploitation du réseau TBM depuis 2008.

Le réseau TBM, qui dessert les 28 communes de Bordeaux Métropole, est composé de 3 lignes de tram, 78 lignes de bus régulières, 2 lignes BatCub (service de navettes fluviales) et de 1800 VCub, vélos en libre service. 23 Parcs relais ainsi que 28 abris vélos sécurisés viennent compléter l’offre.

Keolis Bordeaux Métropole et Qucit collaborent ensemble depuis 2014 pour apporter une solution globale de mobilité plus fluide aux habitants de la Métropole Bordelaise:

  • Keolis Bordeaux Métropole a intégré en 2014 une solution prédictive de vélo-en-libre-service (BikePredict) dans son application modale dédiée aux cyclistes (La Bonne Station). 

  • Keolis Bordeaux Métropole a intégré en 2016 une solution prédictive de temps pour se stationner en voirie (ParkPredict On Street) dans son calculateur de trajet disponible sur son site internet. L’information prédictive permet d’afficher une information sur la durée totale de son trajet en voiture pour se rendre d’un point A à un point B.

 

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