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Le Big Data et l’IoT au service des transports publics londoniens

Bernard Marr est un expert mondialement reconnu pour ses analyses concernant le Big Data. Il s’est intéressé au transport londonien. Ce qu’il a découvert est fascinant, toutes les données récupérées par Transport for London (TfL) à travers les habitudes des usagers ont permis de faire évoluer le réseau d’une manière incroyable.

C’est en questionnant les employés et responsables de Transport for London (TfL), que l’expert en Big Data, Bernard Marr, a fait une découverte intéressante. Il s’est rendu compte à quel point la récolte d’informations sur les pratiques des usagers a permis d’améliorer le réseau.

Londres est une ville en perpétuel développement d’actuellement 8,6 millions d’habitants. Transport for London supervise les réseaux de bus, de métros, de taxis, de pistes cyclables et même les sentiers et ferries.

« Londres se développe à une vitesse phénoménale. La population est actuellement de 8,6 millions et devrait croître à 10 millions très rapidement. Nous devons comprendre comment ils se comportent et comment gérer leurs besoins de transports.« 

Lauren Sager-Weinstein, responsable analyste pour TfL

Comprendre les usagers pour mieux les servir

Au cours d’un échange entre Lauren et Bernard Marr, on apprend que Transport for London analyse les données collectées auprès des usagers dans deux buts bien précis :

– Fournir des informations aux clients. En effet, d’après Lauren, les passagers attendent de réels innovations et progrès au sein des transports londoniens.

– Le deuxième, c’est comprendre comment se comportent les voyageurs et comment ils gèrent leurs besoins. C’est à l’occasion du lancement en 2003 des cartes de voyages prépayées que la première grande collecte d’information du FtL a eu lieu. Cela leur a permis de recueillir une quantité importante d’information sur les habitudes des usagers.

Le Big Data : un réel défi dans une ville comme Londres

Il n'est pas rare qu'un voyageur emprunte plusieurs types de transports pour un même trajet.
Il n’est pas rare qu’un voyageur emprunte plusieurs types de transports pour un même trajet.

Les transports public de Londres sont en fonction depuis 1829. Cela implique qu’il existe une multitude de transports en commun, tous différents, qui ont chacun leurs méthodes d’enregistrements. D’où une difficulté accrue pour organiser et classer les trajets des voyageurs. Par exemple, les usagers du métro de Londres s‘enregistrent à l’entrée et à la sortie. Contrairement au bus où cela se fait uniquement à l’entrée. Ajouter à cela qu’il n’est pas rare qu’une même personne emprunte différents types de transport pour un même trajet.

« La collecte de données doit-être liée à des opérations commerciales. Ce fut un défi pour nous en termes de traçabilité des déplacements des clients.« 

Lauren Sager Weinstein, responsable analyste pour TfL

L’IoT, principale source d’information

La récolte d’information passe par une multitude d’objets connectés. Ce sont principalement les paiements sans contact, la carte de voyages prépayés Oyster, la location de vélos par nos smartphones, et les données récupérées au travers des recherches horaires des transports qui constituent le Big Data des transport publics de Londres.

l’IoT est la source principale du Big Data des transports londoniens.

Connaitre les habitudes des voyageurs est indispensable en situation de crise

On peut clairement dire que le Big Data est essentiel en situation de crises ou en cas d’imprévus. Sager-Weinstein en donne un exemple. Une perturbation se produit à Wansworth Conseil et TfL se voit obliger de fermer Putney Bridge. Une station fréquentée par plus de 870 000 personnes par jour. La solution fut trouvée grâce au Big Data. Les équipes de FtL se sont rendu compte qu’en moyenne une moitié des usagers se rendait près de Putney Bridge. Ainsi, ont redirigea ces personnes vers le pont afin qu’elles puissent finir leur voyage.

Pour l’autre moitié, l’analyse du Big Data permit de déterminer une solution de secours en créant un nouvel itinéraire constitué de bus en plus du métro. Cet itinéraire fut élaboré grâce à la connaissance préalable des chemins empruntés par les utilisateurs de transports en commun.

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1 commentaire

  1. Si l’expression Big Data est sur toutes les lèvres, il est n’est pas encore aisé d’appréhender de façon concrète les résultats de son utilisation. Cet article montre bien comment à Londres, la collecte de données peut améliorer la vie quotidienne des usagers des transports en commun. Au-delà du monde des transports, ce sont également les entreprises qui s’intéressent de plus en plus à ces « mégadonnées » et à leur valeur ajoutée. Selon une étude Forrester commandée par Xerox, la majorité des entreprises adopte la technologie Big Data pour un large éventail d’applications. 56% d’entre elles constatent déjà des retombées positives. Patricia Abbas – Xerox

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