Dans le domaine des transports en commun, la précision des données est un facteur clé pour une gestion efficace. Chez CITiO, nous nous attachons à optimiser cette précision grâce au débruitage, une méthode avancée intégrée dans nos outils Transport Analytics, Rail Analytics et qui permet l’utilisation de Fraud Tracker.
Qu’est-ce que le débruitage ?
Le débruitage est une méthode algorithmique destinée à corriger les incohérences et les erreurs dans les données de comptage des passagers que l’on appelle aussi du “bruit”. Cette méthode prend en compte diverses anomalies, comme les écarts entre les nombres de montées et de descentes des véhicules ou les erreurs dues aux défaillances des cellules de comptage. Le principe repose sur l’utilisation d’algorithmes qui analysent les données historiques et actuelles, y compris les informations billettiques, pour produire une estimation plus exacte de la fréquentation. Cette méthode prend comme base les travaux de chercheurs espagnols publiés dans la revue Applied Mathematical Modelling. Notre équipe d’experts Recherche et Développement (R&D) a enrichi ces travaux avec la prise en compte de l’historique des données de comptages pour dégager des tendances, et la comparaison avec les données billettiques.
Le processus de débruitage expliqué
Le processus de débruitage commence par l’identification des incohérences dans les données collectées. Par exemple, il y a lieu de procéder à un débruitage :
- si le nombre total de montées n’est pas égal au nombre total de descentes sur un trajet donné ;
- si le nombre de descentes excède la charge à bord ;
- si les montées, les descentes ou la charge dépassent à un moment donné la capacité maximale du véhicule.
Notre algorithme ajuste ensuite ces données en se basant sur des modèles d’optimisation, visant à éliminer les incohérences existantes. Cela implique de modifier légèrement les données des cellules de comptage, en prenant en compte les tendances habituelles de fréquentation et en appliquant des contraintes spécifiques pour garantir l’équilibre et la vraisemblance des résultats.
Le cas d’Orléans : une application du débruitage réussie
Dans la ville d’Orléans, l’utilisation de Transport Analytics et de sa méthode de calcul du débruitage a permis une analyse précise et en temps réel de la fréquentation des transports, jusqu’au niveau de chaque course. Cet outil a fourni aux gestionnaires des informations détaillées sur les modèles de flux de passagers, une aide précieuse pour l’optimisation des services de transport. Pour plus d’informations sur cette collaboration, consultez notre étude de cas sur Orléans.
L’importance du débruitage
Des données de comptages biaisées peuvent entraîner des erreurs significatives dans la planification et la gestion du réseau de transport. Par exemple, si le comptage sous-estime régulièrement le nombre de passagers sur une ligne populaire, cela peut conduire à une allocation insuffisante de ressources, entraînant une surpopulation des véhicules et une dégradation de l’expérience utilisateur. À l’inverse, une surestimation peut mener à une surallocation de ressources, augmentant inutilement les coûts opérationnels. C’est pourquoi le débruitage est une méthode efficace pour pallier ce type de situation et corriger les données de comptage pour une exploitation plus précise.
Nos solutions Transport Analytics et Rail Analytics intègrent cette approche de débruitage pour offrir des données de fréquentation des plus fiables. En éliminant les incohérences, ces outils assurent une meilleure compréhension de la dynamique des transports en commun, essentielle pour une gestion efficace. Dans notre solution Fraud Tracker, les indicateurs de fréquentation débruités sont utilisés conjointement avec les indicateurs de fréquentation billettique pour estimer précisément la fraude : permettant ainsi la prédiction de la fraude à bord des véhicules et l’analyse des montées frauduleuses sur le réseau.
En conclusion
Le débruitage est une avancée importante pour la précision des données dans le secteur des transports en commun. Chez CITiO, nous sommes fiers de mettre en œuvre cette technologie pour fournir aux opérateurs et décideurs les bonnes informations pour la gestion des flux de passagers.
Audrey Fleurot