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Tourisme et Transport - Actualités

Analyse prédictive des trajets à partir des données mobiles et invention de nouveaux modes de transport urbain

Jeudi 9 juillet 2015 - Catégorie(s) : Tourisme et Transport.


L’analyse des données issues des terminaux mobiles et la modélisation des comportements associée permettent de prédire les lieux et les moments où se concentre la demande de moyens de transport.
Une série de startups, comme Bridj à Boston ou Padam à Paris. entreprennent actuellement d’inventer une nouvelle génération de services de transport en commun connectés, mutualisés et flexibles qui reposent sur des algorithmes d’optimisation ou de prédiction.

 

Bridj (Boston)

La startup Bridji a lancé à Boston un service de transport en commun express qui adapte les trajets aux besoins des usagers et aux contraintes de la circulation.
Bridj affrète des autobus tout confort, équipés d’une connexion Wi-Fi. Sa particularité principale est que les trajets et les horaires sont déterminés par un algorithme qui analyse les trajets domicile-travail des habitants à partir de données issues des GPS des smartphones et des réseaux sociaux, Le logiciel détermine les trajets les plus demandés et les plus rapides, en tenant compte des lieux de congestion selon les heures et les jours. L’application Bridj permet de repérer le point de « ramassage » le plus proche de l’utilisateur et de réserver un siège dans le bus. En permanence connectées, les navettes repèrent les meilleures routes en analysant les données sur l’état de la circulation. Bridji a ouvert en 2015 un service dans la ville de Washington (Source: Washington Post).
 

Padam (Paris)

C’est une démarche de même nature qui sous-tend le service de Padam à Paris à cette différence Près que Padam ne fonctionne qu’entre 2 heures et 5 heures du matin, quand le métro ne fonctionne plus et que les taxis ou les services de VTC pratiquent des "tarifs nuit" plus élevés qu'en journée.
Le service repose sur une flotte de minibus se déplaçant dans la ville. Le trajet des minibus n’est pas fixe : il dévie de sa route pour aller chercher des usagers qui souhaitent se rendre dans une même direction. Le trajet se redessine de façon dynamique grâce à un algorithme en fonction des usagers.
Padam permet ainsi de rentrer de nuit et à moindre coût à Paris et en petite couronne. Les fondateurs de Padam envisagent de conclure, à l’avenir, des partenariats avec les collectivités pour proposer "des solutions de transport flexibles"
Padam figurait parmi les finalistes du Hello Tomorrow Challenge 2015 (Source : TransportShaker).


Voir aussi :

Des voitures connectées pour fluidifier le trafic routier

Quand la géolocalisation des usagers mobiles permet de réguler le trafic routier

Des applications mobiles pour le guidage prédictif du trafic routier

Un service mobile de prévision des évolutions du trafic

Grande-Bretagne : partage collaboratif sur mobile des données sur le trafic routier et ferroviaire

Une plateforme mobile pour optimiser les transports du Grand Lyon

Dossier: le mobile au cœur des innovations dans les transports