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Google acquiert Urban Engines pour intégrer le Big Data dans Google Maps

Crée il y a deux ans, la startup Urban Engines est déjà en train de faire parler d’elle. Cette société est à l’origine d’une solution prédictive qui pourrait bien révolutionner Google Maps.

Basée à Los Altos, en Californie, cette startup a récemment été rachetée par le géant technologique Google. Cela n’est pas étonnant puisque deux des quatre fondateurs d’Urban Engines sont des anciens ingénieurs de chez Google.

Utiliser les données de l’espace et du temps

Bien que très peu d’informations aient été dévoilées sur cette acquisition, nous savons que Urban Engines est une entreprise spécialisée dans l’analyse de l’emplacement. Nous avons donc déjà une petite idée des projets de la société :


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« L’un des défis fondamentaux est savoir comment reconstituer une haute fidélité, en temps réel, à l’échelle d’une ville entière grâce à des données de temps et d’espace. Pour nous, ce nouveau type de données est associé à de passionnants défis algorithmiques. Il y a quelques années, nous avons crée Warp, un moteur travaillant sur le temps et l’espace qui centralise les données de millions de personnes et véhicules avec des algorithmes spéciaux sur un Cloud »

La société ajoute que, dans un monde de plus en plus équipé en dispositifs de tracking et de détection, sa solution comprend les données des mouvements de « chaque voiture, bus, vélo, colis, service de livraison ou de personnes »

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Contrairement aux cartes existantes, cette solution a le potentiel de comprendre comment un objet se déplace à travers un système dans un délai imparti, en prenant en compte la météo, les événements et la circulation, par exemple. Il suffit d’imaginer un Google Maps prenant en compte chaque entité dynamique dans le monde réel.

Ce moteur urbain aurait la possibilité de prévoir les mouvements de foules ou événements qui amèneraient à des complications. Il serait donc capable de capter des données sur les gens, les voitures, la météo, les événements programmés, les embouteillages pour les regrouper. Par exemple, il serait donc possible de connaître le taux d’occupation des métros à une heure donnée, le temps d’attente des voyageurs, la vitesse des véhicules et le temps moyen du voyage.

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Une aubaine pour les retailers

En complément à Google Maps, une carte développée par Urban Engines permettrait de marier l’analyse prédictive à des outils d’optimisation du réseau. Une fois toutes ces données d’analyse prédictive disponibles, on peut facilement imaginer un ciblage marketing basé sur la géolocalisation. Une variété de marketeurs spécialisés dans le mobile envoient des pubs au bon moment, en ayant au préalable calculé la location, l’événement et le profil de la personne. La solution d’Urban Engines leur serait très utile.

Google Maps, utilisant les données d’espace et de temps, pourrait aider à définir des « moments de ciblage » en tirant partie d’un flux réseau dynamique prédictif. Par exemple, à la sortie d’un match de football, l’utilisateur aura l’information q’il sera coincé seulement 20 minutes dans les bouchons, car de nombreux supporter sont venus en métro.

La startup a d’ailleurs déjà trouvé un surnom pour ce genre de mapping basé sur les données espace/temps : Internet of Moving Things. 

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