Dans un contexte de développement urbain en perpétuelle transformation, CITiO s’engage à rester à la pointe de l’innovation technologique. Notre récente avancée, la charge unifiée, permet d’améliorer l’efficacité du suivi des réseaux de transport public. Cet article se penche sur les techniques que nous employons pour améliorer la fiabilité et enrichir davantage les données de mobilité.
Enjeux de la mobilité urbaine et de la charge unifiée
Le cœur de la mobilité urbaine réside dans l’exhaustivité, la précision et la fiabilité des données de fréquentation. Les données de comptages de passagers inexactes et incomplètes peuvent fausser la compréhension et l’estimation des flux de passagers. La charge unifiée de CITiO aborde ces problèmes en fiabilisant et en extrapolant les données de comptage à travers un processus itératif et innovant.
L’algorithme de la charge unifiée permet de déterminer le nombre total de passagers dans chaque véhicule. Actuellement, il est possible d’obtenir la charge pour les véhicules équipés de cellules de comptage, mais cela ne couvre pas l’ensemble du parc de véhicules. De plus, en utilisant uniquement la billettique, les passagers sans titre de transport valide sont exclus, notamment les fraudeurs, ce qui ne représente pas la fréquentation totale du réseau. Cette information est cruciale pour ajuster l’offre de transport, par exemple en ajoutant des passages de bus aux heures de pointe.
Auparavant, cette analyse était réalisée au niveau du réseau, prenant en compte l’ensemble des passagers de tous les véhicules, mais la charge unifiée offre une étude plus détaillée de l’état du réseau en termes de fréquentation. Contrairement à des méthodes concurrentes qui considèrent la fréquentation globale, à l’échelle du réseau, la charge unifiée permet désormais de compter précisément le nombre de passagers à bord de chaque véhicule de la flotte. Cette granularité offre une vision plus détaillée de la fréquentation, permettant ainsi une analyse fine des déplacements par période temporelle et par zone géographique. Notre approche repose sur la modélisation d’un taux de fraude, une démarche qu’à notre connaissance, l’équipe CITiO est la première à adopter.
Unification et modélisation de la fraude
Le taux de fraude est une donnée précieuse que cherchent à obtenir les Autorités Organisatrices de la Mobilité (AOM) et les opérateurs, mais non sans difficultés liées à la fiabilité des méthodes de mesure. En effet, il existe des écarts inexpliqués entre ce que les contrôleurs mesurent sur le terrain et les enquêtes fraude (*).
Cependant, grâce à l’intégration des données de billettique et de comptage, nous avons pu modéliser la fraude non seulement au niveau des stations, mais aussi sur l’ensemble du réseau, offrant ainsi une évaluation précise de la charge réelle. Le taux de fraude ainsi obtenu est ensuite appliqué aux données billettiques des courses qui ne disposent pas de comptages, permettant une vision plus complète de la fréquentation du réseau. Cette approche nous a permis de reconstruire la charge non observée pour chaque station de chaque course.
Les impacts de la charge unifiée
Le processus de la charge unifiée permet d’obtenir des informations exhaustives et précises sur la charge totale des réseaux de transport, en intégrant à la fois les données billettiques et les mesures de comptage.
L’adoption de la charge unifiée a mené à une amélioration notable de la précision des données. Notre outil de suivi des métriques joue un rôle clé dans l’analyse de ces données, permettant une précision et un suivi continu des performances. En effet, il permet de disposer d’une connaissance exhaustive de la fréquentation en tout point du réseau à toute heure de la journée. Cela permet non seulement une gestion plus efficace des réseaux de transport, mais aussi une meilleure expérience pour les voyageurs.
Avenir de la mobilité avec CITiO
La charge unifiée illustre l’engagement de CITiO à innover pour une mobilité urbaine plus efficace et intelligente. En fusionnant expertise technique et connaissance métier, nous ouvrons la voie à des solutions de transport public fiables et optimisées.
(*) source : Egu, O., & Bonnel, P. (2020). Can we estimate accurately fare evasion without a survey? Results from a data comparison approach in Lyon using fare collection data, fare inspection data and counting data. Public Transport, 12(1), 1-26.
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Audrey Fleurot