Session Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents

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1 Session Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents Président : Benoît CLOCHERET Artelia Modérateur : Christophe DESNOUAILLES Cerema

2 Données mobiles : De la mobilité 2.0 au PDU dynamique La révolution du smartphone Intervenant : Jean BERGOUNIOUX, Groupe Artelia 2

3 Plan de la présentation Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents Le smartphone au cœur de la mobilité 1 Un peu d histoire 2 Aujourd hui 3 le GSM producteur de données de mobilité 4 le bigdata et l open data 5 Le bigdata, encore plus. 6 Les possibilités offertes par le croisement de données fines géo localisées en temps quasi réel 7 Enjeux techniques et sociétaux Impact sur les outils et les métiers de la modélisation des déplacements urbains 8. Les PDU et les documents d urbanisme réglementaires 9. Un exemple de démarche de modélisation apport des données du big data 10. Introduction du bigdata dans la vision des déplacements 11. Les documents d urbanisme réglementaires : quelles perspectives pour le bigdata? 12. Perspectives : révolution des métiers de l ingénieur? Conclusion : des PDU dynamiques? Quand?

4 1. Un peu d histoire Il y a 10 ans GSM vs PDA PDA grand public vs tablette professionnelle Depuis 10 ans La généralisation du GPS L internet mobile Quelques exemples : LePilote, Vianavigo, Multitud. Sytadin, Mappy, Viamichelin Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents GPS + GSM le GSM devenu l outil au service de la mobilité individuelle 4

5 1. Un peu d histoire Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents 5

6 1. Un peu d histoire Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents 6

7 2. Aujourd hui Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents Le web 2.0 accessible depuis mon smartphone Le téléphone mobile au cœur de la mobilité individuelle et collective Principal outil de localisation de l individu et d interaction entre l individu et son environnement La Face visible de la révolution du numérique : les applications et services internet L usager au cœur de la décision, au-delà même de son choix individuel L usager un nouveau capteur intelligent 7

8 2. Aujourd hui Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents le GSM au cœur de la mobilité individuelle et collective Principal outil de localisation de l individu et d interaction entre l individu et son environnement 8

9 2. Aujourd hui le GSM au cœur de la mobilité individuelle et collective Principal outil de localisation de l individu et d interaction entre l individu et son environnement Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents Exemple du CG38 et l outil facebook sur la ligne

10 2. Aujourd hui Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents le GSM au cœur de la mobilité individuelle et collective Principal outil de localisation de l individu et d interaction entre l individu et son environnement 10

11 3. Le Smartphone producteur de données de mobilité Récepteur mais aussi émetteur Même inactif, le téléphone mobile laisse des traces au même titre que nombreux autres émetteurs mobile (GPS embarqués, antennes bluetooth, chips WiFI, badges DSRC ) Collectées par différents canaux Opérateurs de téléphonie mobile, opérateurs de service mobilité, FAI? Des peta-octets de données récoltées, centralisées, anonymisées, agrégées, vendues avec l accord explicite ou implicite de l usager pour quels usages? 11

12 4. Le traitement des données L exemple du projet ADIT + Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents 12

13 4. Le traitement des données L exemple du projet ADIT + Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents 13

14 5. Le big data et l open data Ces données, que deviennent-elles? Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents Ces données, que deviennent-elles? Ouverture des données traitement de données de masse SANTIAGO DU CHILI Projet financé par la France (Vivapolis) Bénéficiaire : Municipalité de Santiago de Chile au Chili. ARTELIA V&T, VEOLIA, ARCHITECTURE STUDIO, ARTE CHARPENTIER, SIRADEL. Outils d aide à la décision 14

15 5. Le big data et l open data Ces données, que deviennent-elles? Ouverture des données traitement de données de masse Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents Bouygues et la smart city 15

16 6. Nouvelles possibilités offertes Les possibilités offertes par le croisement de données fines géolocalisées en temps quasi réel 2012 : Concours Orange sur les données de Côte d Ivoire Illustration Applications LES MUREAUX 16

17 7. Enjeux technique et sociétaux Propriété et ouverture des données Traçabilité Maîtrise des politiques publiques Respect de la vie privée Qualité des données et gestion de l obsolescence Régulation : le tiers de confiance. 17

18 Smartphone et big data : Impact sur les outils et les métiers de la modélisation des déplacements urbains 18

19 8. Les documents d urbanisme réglementaires le PDU Les Plans de déplacement urbains Les schéma de cohérence territoriaux Les plans locaux d urbanisme Le plan de déplacement urbain LOTI (1982), LAURE (1996), SRU (2000) Un modèle de référence, une métrique Difficulté de l évaluation de la politique publique 19

20 8. Les documents d urbanisme réglementaires le PDU Un référentiel offrant une vision représentative et acceptée des déplacement sur un périmètre Un zonage Un réseau ou un ensemble de réseaux Une connaissance des déplacements par O/D par mode, motif Un outil permettant de tester et comparer des scénarios, en général à des horizons relativement lointains. Mais une méthodologie d élaboration lourde et coûteuse conduisant à des mises à jour peu fréquentes, et des coûts d administration significatifs 20

21 8. Les documents d urbanisme réglementaires le PDU Démarche de modélisation : les étapes classiques Données préexistantes Enquêtes Données INSEE Enquêtes Autres sources Génération Distribution Choix modal Affectation Ecoulement Congestion Autres sources Stationnement 21

22 9. Un exemple de démarche de modélisation apport des données du big data Nouveau modèle de trafic routier sur Seine Arche Défense Mission confiée à Artelia Mission 1 : Construction d un nouveau modèle de trafic Mission 2 : Prévisions de trafic en 2020 (scénario de référence) Mission 3 : Simulations de scénarios Projet Misison 4 : Prévisions de trafic en

23 9. Un exemple de démarche de modélisation apport des données du big data Nouveau modèle de trafic routier sur Seine Arche Défense 23

24 9. Un exemple de démarche de modélisation apport des données du big data Nouveau modèle de trafic routier sur Seine Arche Défense Illustrations CG38 Move it 24

25 10. Introduction du bigdata dans la vision des déplacements Nouvelles approches : exemple de La démarche de l ADEME : Le projet mobi-lise 25

26 Session : Usager, Infrastructures, Réseaux sociaux et Transports intelligents 10. Introduction du bigdata dans la vision des déplacements Nouvelles approches : exemple de La démarche de l ADEME : Le projet mobi-lise 2ème Congrès de l IDRRIM 7 9 octobre 2014 à Lyon Eurexpo au cœur des réseaux durables & innovantes 26

27 11. Les documents d urbanisme réglementaires le PDU : quelles perspectives pour le bigdata? En conclusion : Alimentation des modèles par des données fines, manipulables quasiment sans limites et actualisables en quasi temps réel Evaluation des politiques publiques avec un retour et feed-back quasi immédiat Un outil contribuant à l identification et l analyse fine des facteurs explicatifs des comportements dans le domaine de la mobilité Un outil de mesure de la perception par l usager des politiques publiques 27

28 11. Les documents d urbanisme réglementaires le PDU : quelles perspectives pour le bigdata? Quel avenir? 28

29 12. Perspectives : la révolution des métiers de l ingénieur? Impact sur la simulation temps réel couplage des données temps réel avec les outils de simulation Gestion individualisée de la mobilité connaissance fine temps réel capacité à intégrer le comportement individuel dans des matrices micro et non plus macro Un enjeu : la maîtrise de la donnée Capacité à la «faire parler» Expertise dans le traitement de la donnée Nouveaux modèles mathématiques s appuyant sur le heuristique et non plus des modèles déterministes 29

30 Conclusion : des PDU dynamiques? Quand? Jean Bergounioux Directeur R&D ARTELIA Ville & Transport

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