Le projet SIADE SaaS (Spatial Decision Support System for Transportation Planning) marque essentiellement un changement de positionnement de la PME espagnole Terrain Technologies. D'un service de conseil construit autour d'un algorithme pour déduire les destinations des passagers, la société a demandé le soutien d'Horizon 2020 pour devenir un fournisseur de logiciels.

Maintenant, les villes de toute l'Europe peuvent bénéficier d'une solution enrichissant le Big Data avec une composante spatiale, permettant une analyse complexe du comportement des voyageurs pour améliorer les réseaux de transports publics.

Maria J. Arguelles, coordinateur de projet, nous en dit plus sur les solutions et les réalisations de l'entreprise jusqu'à présent.

Comment le Big Data peut-il aider à offrir une meilleure expérience de transport public en Europe ?

María J. Arguelles :Les systèmes de billetterie par carte à puce actuellement disponibles dans les transports publics de nombreuses villes permettent une grande quantité de données. Ces ensembles de données reflètent la façon dont les gens se comportent, ce qui permet d'évaluer leurs besoins de transport et de dresser un portrait précis de leurs habitudes, soit en groupe (selon les types de tarifs, comme étudiant, âgé, etc.) ou à un niveau individuel. Grâce à l'analyse Big Data, nous pouvons adapter les transports publics à ces besoins, planifier de nouveaux services, minimiser le temps de marche, etc.

Quelles ont été les lacunes des tentatives d'utilisation de ces données jusqu'à présent, et comment votre logiciel se démarque-t-il à cet égard ?

Il est important de préciser que le Big Data apporte une grande complexité au transport en raison de quelque chose qui lui est inhérent :ce qui est communément défini comme les « 5 V » (volume, rapidité, véracité, variété et valeur).

Par exemple, une grande quantité de volume de données implique une grande capacité de stockage. Nous ne pouvons pas oublier que des villes comme Madrid, par exemple, génèrent près de 500 millions de déplacements par an, et environ 1,2 milliard pour l'ensemble de l'agglomération madrilène soit presque autant qu'à Istanbul.

La dimension variété implique des jeux de données générés à partir de différentes sources telles que les validateurs de bus ou les téléphones portables, tandis que la véracité met en évidence l'importance des données de qualité et le niveau de confiance. Pour compliquer encore le tableau, le fait que les enregistrements de transport soient liés à des emplacements géographiques signifie que nous avons affaire à des données avec une composante spatiale, ou Big Data spatiales.

Pour surmonter ces difficultés, SIADE SaaS a été conçu comme un cœur de développement SIG, fusionner la nature spatiale des données avec des méthodologies avancées d'analyse de données.

Comment rattrapez-vous exactement l'absence d'informations sur les destinations des passagers ?

C'est l'un des algorithmes de base de SIADE. Nous pouvons déduire jusqu'à 88 % des destinations des passagers avec une précision de 96 %. Ces résultats confirment que nous sommes très forts dans la construction de matrices origine destination basées sur des données de transport, et sont beaucoup plus rapides, moins coûteux et plus complets que ceux générés en utilisant une méthodologie traditionnelle dans les transports publics :les entretiens. Il est important de noter que nos matrices sont basées sur des millions d'enregistrements, tandis que les entretiens sont basés sur un petit pourcentage de l'ensemble de la population.

Qu'avez-vous été en mesure de réaliser grâce au financement de l'UE jusqu'à présent ? Que devez-vous encore réaliser avant la fin du projet ?

Le projet était basé sur la compréhension que nous devions changer le modèle commercial et le transformer en SaaS (Software as a Service). Mais c'est un processus coûteux, Ainsi, sans le financement de l'UE, nous n'aurions pas atteint cet objectif aussi rapidement. Le projet implique également plusieurs sociétés de conseil en transport, opérateurs de transport et/ou agences de transport à travers l'Europe, qui ont été primordiales dans les tests des versions SIADE. Par ailleurs, nous avons la chance d'être soutenus par un groupe d'entraîneurs fournis par l'UE qui guident nos décisions dans la stratégie de marché.

Nous avons déjà terminé deux des trois phases du projet, y compris le module d'analyse complet et le simulateur. Le simulateur peut prédire avec une précision de 93% les changements de flux de passagers après avoir modifié ou supprimé l'un des éléments d'un réseau de transport, comme un arrêt de bus, lignes, politique de transfert, fréquences, etc. Nous sommes actuellement dans la phase Big Data, résoudre tous les problèmes liés aux 5 V. Certaines parties des algorithmes ont été affinées avec succès pour s'adapter au nouveau cadre.

Pouvez-vous fournir quelques exemples de défis relevés par des clients spécifiques grâce à votre technologie ?

Sûr. Par exemple, nous avons démontré avec succès que le transport en bus à Oradea (Roumanie) ne couvrait pas efficacement tout le centre-ville. A Gijón (Espagne), nous avons trouvé, grâce au simulateur, que des modifications de la route 14 augmenteraient la vitesse commerciale, mais à un prix :les habitants d'un des quartiers concernés par le nouveau tracé cesseraient d'être clients des bus, tandis que la plupart d'entre eux utiliseraient un autre itinéraire (18) au lieu d'utiliser des transferts. A Modène (Italie), le modèle de données a été amélioré et modifié pour mieux exploiter les capacités de SIADE. Nos suggestions pour créer un itinéraire circulaire à Gijón ont également été mises en œuvre dans le nouveau plan de mobilité de la ville.

Pouvez-vous nous en dire plus sur votre portée sur le marché à ce stade ?

Nous collaborons actuellement avec plusieurs sociétés de conseil en transport pour explorer ensemble les opportunités d'appel d'offres en Espagne, Amérique latine et Europe de l'Est. Le fait que nous ayons un projet réussi financé par l'UE est un avantage concurrentiel extraordinaire.

Quels sont vos plans de suivi, une fois le projet terminé ?

Nous réussissons à créer une plate-forme qui correspond à 100 % aux besoins de nos clients et partenaires, nous prévoyons donc de continuer à évoluer sur d'autres marchés en dehors de l'Europe et de l'Amérique latine, comme les États-Unis et le Canada.