5 min de lecture

Les données de mobilité : des leviers d’actions pour une ville intelligente plus sûre

Sommaire

  • Données et collectivités : une connexion qui progresse durablement…
  • Les données de mobilité : un levier stratégique pour les collectivités
  • Données de conduite intelligentes MICHELIN DDi : la solution Sécurité Routière clef en main pour les collectivités

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À l’heure de la “Smart City”, la donnée devient une priorité pour les collectivités, avec l’ambition d’apporter aux citoyens plus de simplicité, de confort, de sécurité et de lien social. Au sein de ce nouvel écosystème urbain, les données de mobilité occupent une place particulière avec un double défi à relever autour de la sécurité et de l’environnement. Et une question sous-jacente : comment évoluer vers une ville intelligente et apaisée ?


Données et collectivités : une connexion qui progresse durablement…

BIG DATA : Stockage, traitement et gestion de données massives (ou mégadonnées) de types et d’origines très variés. Elles sont caractérisées par la règle des 3 V : Volume, Variété et Vélocité.

OPEN DATA : Données numériques, produites le plus souvent par une collectivité ou un établissement public, dont l’accès et l’usage sont ouverts librement aux usagers publics ou privés.

Les données en France : une histoire encore très récente

C’est Rennes en 2010 qui est la 1ère métropole française à développer sa plateforme de données ouvertes.

En 2011, le principe d’open data franchit une étape en France avec le lancement de la plateforme gouvernementale de données ouvertes : datagouv.fr

La tendance s’accélère à partir de 2016 avec la publication de la Loi pour une République Numérique qui oblige toutes les collectivités de plus de 3 500 habitants à ouvrir leurs données présentant un intérêt géographique, économique, social, sanitaire ou environnemental.

Depuis 10 ans, du chemin a été parcouru puisqu’en juin 2021, 100 % des régions, 2/3 des départements et plus de la moitié des communes et territoires de plus de 100 000 habitants avaient ouvert leurs données. Pour les petites et moyennes collectivités en revanche, le taux d’ouverture reste inférieur à 10 %. (Source : Observatoire Open Data des Territoires)

Pourquoi l’Open Data ?

L’objectif du gouvernement : apporter une totale transparence de l’action de l’Etat et des Collectivités Territoriales vis-à-vis de la population en ouvrant l’accès à toutes les données publiques.

L’intérêt pour les citoyens : mieux comprendre le fonctionnement de la collectivité et savoir comment l’argent de leurs impôts est utilisé.

Grâce aux données, les citoyens peuvent ainsi connaître le coût par habitant de certains services (santé, éducation, transport, énergie…).

Ils peuvent accéder à des services digitaux comme la géolocalisation des points pratiques (tri, recyclage, services administratifs, commerces, marchés, aires de loisirs…).

L’accès aux données foncières permet aux promoteurs et aux citoyens d’avoir toutes les informations utiles (cadastre, urbanisme, PLU, environnement…) pour mener à bien un projet immobilier.

L’Open Data est également très utile pour les transports avec l’accès direct à des informations multiples (horaire, itinéraire, stationnement, trafic…) pour optimiser les trajets en cumulant les modes de déplacement.

Quid de la protection des données ?

La généralisation de l’Open Data s’inscrit dans le cadre de la Loi Informatique et Liberté, avec 5 principes clés à respecter

  • Le principe de finalité : les informations sur des personnes physiques ne peuvent être enregistrées et utilisées que dans un but précis, légal et légitime.
  • Le principe de pertinence : seules les informations strictement nécessaires au regard de la finalité du fichier ont vocation à être enregistrées.
  • Le principe de durée : la durée de conservation des informations doit être fixée précisément en fonction de leur type et de leur finalité
  • Le principe de sécurité : la sécurité et la confidentialité des données doivent être garanties avec une autorisation d’accès parfaitement réglementée.
  • Le principe de liberté : l’organisme collectant les données doit informer les individus concernés qu‘ils bénéficient d’un droit d’accès, de rectification, d’opposition, d’effacement, de limitation et de portabilité des données.

Un exemple de Smart City à la française : Rennes Métropole et son jumeau numérique

Précurseur en matière d’Open Data, Rennes Métropole confirme son statut de pionnier technologique avec le lancement d’un projet high tech inédit en France :

3DExperienCity – Virtual Rennes, le premier jumeau numérique

Depuis juin 2020, Rennes Métropole expérimente un projet digital piloté par Dassault Systèmes, baptisé “3DExperienCity”. Il s’agit d’une plateforme 3D, véritable “jumeau numérique métropolitain”, qui propose une modélisation 3D de la métropole enrichie par des données multiples : démographie, mobilité, foncier, énergie, végétation… L’idée est de simuler en grandeur réel différents scénarios d’aménagements ou de constructions pour imaginer la ville de demain en mode collaboratif.

Les données de mobilité : un levier stratégique pour les collectivités

Si l’ouverture des données se généralise, le développement des données de mobilité est devenu un enjeu majeur au niveau de la stratégie de transport et de sécurité routière.

Pourquoi les données de mobilité ?

L’intérêt de collecter des données de mobilité est de contribuer à la création d’un espace urbain plus sûr et apaisé, en tenant compte des aspects économiques, sociaux et environnementaux.

D’où proviennent-elles ?

Les données collectées sont issues d’un écosystème composé des collectivités, des constructeurs automobiles, des fournisseurs de services de mobilité, des constructeurs d’infrastructures et de l’administration (données d’accidentologie).

Physiquement, elles sont capturées soit de l’intérieur des véhicules (smartphone/véhicule connecté/boîtier télématique) soit de l’extérieur (vidéo/capteur).

À quoi servent-elles ?

Elles permettent de collecter une masse d’informations liées aux déplacements et à la sécurité :

  • L’état du trafic en temps réel
  • Le suivi de la densité du trafic : transport en commun et VL
  • L’analyse des comportements de conduite
  • L’identification des zones à risque
  • L’évaluation des infrastructures (dangerosité, vétusté)
  • La comparaison des comportements avant/après aménagements
  • Le repérage des zones à forte émission de CO2
  • Le développement des nouveaux services de mobilités (MaaS) : vélos et/ou trottinettes en LS, parkings-relais, VTC, multimodal…

Comment sont-elles traitées ?

La collecte et l’exploitation des données de mobilité passent par l’utilisation de plateformes de données. Le choix du type d’outils se fait en fonction du nombre de données à traiter et du budget alloué par la collectivité.

  • Étape 1 : exploitation d’un outil de base en Open Data Le Géoportail de l’Urbanisme (GPU), plateforme publique développée par l’IGN donne libre accès à toutes les données de planification urbaine et de visualisation géographique sur l’ensemble du territoire français. Le site OpenStreet Map, plateforme privée contributive de données géographiques en accès libre permet de créer des cartographies personnalisées (transports, pistes cyclables, centres d’intérêt, infrastructures…).
  • Étape 2 : intégration des données dans une plateforme interne dédiée Le Système d’Information Géographique (SIG) est une plateforme dédiée de connaissance et d’analyse du territoire qui intègre l’ensemble des données spatiales et géographiques sur le territoire (IGN et/ou OpenStreet Map).
  • Étape 3 : utilisation d’un fournisseur externe en complément Certaines collectivités n’ont pas en interne les compétences (Data Scientist) pour gérer le traitement et l’interprétation des données brutes récoltées. Elles font alors appel à des prestataires data spécialisés pour procéder à cette analyse avec la possibilité de l’intégrer directement dans leur SIG.

Données de conduite intelligentes MICHELIN DDi : la solution Sécurité Routière clef en main pour les collectivités

Dans l’univers de la Data, MICHELIN DDi se positionne comme fournisseur de données de conduite intelligentes.

Grâce à son expertise de la Data Science, MICHELIN DDi a la capacité de transformer, enrichir et contextualiser les données brutes intégrées dans le SIG des collectivités pour leur fournir de véritables leviers d’actions opérationnels.

Les décideurs peuvent ainsi prévenir les accidents en anticipant les interventions de maintenance et/ou d’aménagement.

La méthode MICHELIN DDi

Une analyse du comportement de conduite via un boîtier embarqué dans le véhicule qui permet :

  • D’identifier les zones à risques grâce à l’analyse des comportements de conduite atypiques : accélérations, freinages, vitesse…
  • De détecter les “presque accidents” (évènements de conduite dangereux qui auraient pu générer un accident).
  • De tenir compte du contexte du trajet (type de route, météo, relief) pour une analyse plus approfondie.
  • D’aider les décideurs à hiérarchiser les actions à mettre en place sur leur réseau.
  • D’évaluer l’impact du changement via une mesure avant/après.

La différence MICHELIN DDi

  • Une analyse fine et contextualisée des données
  • Une approche préventive de la sécurité
  • Une intégration simple dans le SIG des collectivités
  • Aucun investissement en infrastructure nécessaire
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