La technologie au service des transports

La technologie au service des transports

Navigation : Waze

Waze, bien que racheté par Google en 2013 (McClendon, 2013) se démarque des autres acteurs de la navigation. En effet, l’entreprise créée en 2008 n’est partie d’aucune base pour ses cartes. Celles-ci sont construites de manière participative grâce aux utilisateurs.
Cette construction se fait de manière passive, c’est-à-dire que tous les utilisateurs de Waze contribuent simplement en ayant l’application ouverte. Des algorithmes conçus par l’entreprise analysent les déplacements des utilisateurs pour dessiner automatiquement les routes. En ajoutant à cela une communauté très active qui s’occupe de corriger les erreurs de cartographie et d’ajouter les données manquantes, l’entreprise a rapidement cartographié une grosse partie du réseau routier de la planète (Lellouche, 2019)
Le côté communautaire de l’application ne s’arrête pas au dessin des cartes. Lorsqu’un usager se déplace avec Waze ouvert, ses déplacements sont analysés et corrélés avec ceux d’autres utilisateurs pour obtenir des informations sur le trafic. On est aussi invité à signaler certains événements, les erreurs de cartographie, des lieux non référencés, etc. Toutes ces informations sont ensuite utilisées lors du calcul d’itinéraire afin de proposer le meilleur trajet en fonction des conditions actuelles.
Depuis peu, l’entreprise a lancé dans certains pays un service nommé Carpool. Ce dernier propose aux utilisateurs de faire du covoiturage pour se rendre sur leur lieu de travail. Ce service reprend une idée déjà présente à la fin des années 1960, début des années 1970. Des employeurs états uniens cherchaient les employés qui habitaient proche les uns des autres pour les encourager à partager leur véhicule pour venir travailler et ainsi libérer de la place sur leurs parkings (Chan, Shaheen, 2012). Pour Waze Carpool le concept est exactement le même sauf que c’est automatisé et que le but est plutôt de libérer de l’espace sur les routes et d’être plus écologique. Après avoir fait en sorte de permettre aux usagers de la route d’éviter au maximum les embouteillages, l’entreprise s’attelle donc maintenant à la tâche de participer à la réduction de ceux-ci.

Transports publics : CityMapper

L’application CityMapper permet d’obtenir des itinéraires pour les transports urbains dans plusieurs villes du globe. Le service utilise non seulement les données Open Data (si existantes) des différentes agglomérations dans lesquelles il est disponible, mais s’enrichit aussi de données fournies par des contributeurs actifs. Cet enrichissement permet à l’application de proposer des services parfaitement adaptés à chaque ville. À Mexico par exemple CityMapper intègre un réseau de bus privés et référencés nulle part (mais pourtant très utilisé) et pour lesquels aucune donnée officielle n’est disponible (Citymapper, 2017).
Contrairement à la plupart des applications servant à calculer des itinéraires en transports publics, CityMapper s’appuie un maximum sur les données en temps réel plutôt que sur les horaires théoriques. Les retards et autres aléas sont donc pris en compte et le trajet est adapté aux conditions réelles.
Aussi depuis près d’un an l’application intègre un certain nombre de services de « freefloating ». Ceux-ci sont inclus de manière intelligente dans les itinéraires. Par exemple pour se rendre à une station de métro depuis laquelle le trajet se verrait nettement raccourci (Citymapper, 2018)

Développement d’une solution

Le but de la solution proposée dans ce travail est de démontrer qu’une application mobile peut modifier les habitudes d’un utilisateur en matière de mobilité. La fonctionnalité principale de cette application est de créer des itinéraires multimodaux (voiture, transports publics en l’occurrence). L’idée est d’inciter à laisser sa voiture dans un P+R et de terminer le trajet en transports publics pour éviter les problèmes de congestion et de parking en centre-ville.
La mise en œuvre a nécessité d’utiliser différents outils pour les calculs d’itinéraires, recherche de lieu et affichage de carte. Ces choix techniques seront donc expliqués en détail dans ce chapitre.

Plateforme de développement

Par sa nature, l’application est logiquement destinée aux appareils mobiles, afin de tirer profit des opportunités (décrite plus tôt) que ceux-ci apportent. De ce fait, plusieurs solutions se présentent.
Les choix à disposition pour une application mobile sont ; une application WEB, une application hybride ou une application native. Afin de faire le meilleur choix entre ces trois possibilités, la méthode de l’analyse multicritère est mise en œuvre comme enseignée dans le module 614-1 par M. de Banoff.

Définition des critères

On définit ici les critères qui nous permettront de trouver la meilleure méthode. Tous les critères utilisés pour cette analyse sont dits facultatifs, car aucun ne peut éliminer à lui seul une solution.
A. Performance : L’application doit être capable d’exploiter les capacités de l’appareil afin de réduire au maximum les temps de traitement.
B. Compatibilité : L’application doit être compatible avec un maximum d’appareils.
C. Intégration : L’intégration des différents éléments nécessaire au bon fonctionnement de l’application doit être facile, notamment le plan.
D. Interactivité : L’application doit être facile à utiliser et les interactions que l’utilisateur aura avec doivent être naturelles.
E. Préférences utilisateur : Les préférences liées à un utilisateur doivent pouvoir être enregistrées facilement.

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Table des matières
Déclaration
Remerciements
Résumé
Liste des tableaux
Liste des figures
1. Introduction
2. Changements apportés par les appareils mobiles connectés
2.1 Un marché à forte croissance
2.2 Les boutiques d’application
2.3 Évolution de manière d’accéder à internet
2.4 Production participative
3. La technologie au service des transports
3.1 Transports publics
3.1.1 Obtention d’itinéraires
3.1.2 Informations en temps réel
3.1.3 Open Data
3.1.3.1 GTFS
3.2 Transports individuels
3.2.1 Informations sur le trafic
3.2.2 Autopartage
3.2.3 Covoiturage
3.3 Déplacements multimodaux
4. Analyse de différentes applications innovantes en lien avec la mobilité
4.1 Navigation : Waze
4.2 Transports publics : CityMapper
5. Développement d’une solution
5.1 Plateforme de développement
5.1.1 Définition des critères
5.1.2 Pondération des critères
5.1.3 Analyse
5.1.4 Choix
5.2 Langage de développement
5.3 Cartographie
5.3.1 Apple MapKit
5.3.1.1 Fonctionnalités
5.3.1.2 Tarification
5.3.2 Google Maps
5.3.2.1 Fonctionnalités
5.3.2.2 Tarification
5.3.3 Mapbox
5.3.3.1 Fonctionnalités
5.3.3.2 Tarification
5.3.4 Bing Maps
5.3.4.1 Fonctionnalités
5.3.5 Choix
5.4 Calculs d’itinéraires
5.4.1 Itinéraires en TP
5.4.1.1 Algorithmes
5.4.1.2 API
5.4.2 Itinéraires multimodaux
5.4.2.1 Données des P+R
5.4.2.2 Calcul du meilleur itinéraire
5.5 Préférences utilisateur
5.5.1 Caractéristiques du véhicule
5.5.2 Vitesse de marche
5.5.3 Domicile
5.6 Calcul des métriques d’itinéraires
5.6.1 Temps de trajet
5.6.2 Distance
5.6.2.1 Utilisation d’un itinéraire routier
5.6.2.2 Utilisation du jeu de données « Réseau TPG – Lignes »
5.6.2.3 Utilisation de la vitesse moyenne
5.6.3 Émissions
5.6.3.1 Transports publics
5.6.3.2 Voiture
5.6.3.3 Déplacement multimodal
5.7 Exemples de résultats
5.7.1 Exemple 1 : Jussy – Aéroport
5.7.2 Exemple 2 : Bellevue – Pointe de la jonction
5.7.3 Exemple 3 : Saconnex-d’Arve – HEG
Conclusion
Bibliographie
Annexe 1 : Conversion CH1903+ vers WGS84 – Code
Annexe 2 : Calcul émissions voiture – Code
Annexe 3 : Choix d’itinéraire multimodal – Code

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