L’utilisation judicieuse des data dans la gestion de la mobilité et du stationnement permet aux villes d’adopter une approche plus intelligente et durable de la mobilité urbaine. Cela contribue à l’amélioration de la qualité de vie des citoyens et à l’efficacité économique de la ville.
Cas d’usage des data de mobilité et de stationnement
Les données de mobilité sont utilisées dans de nombreux domaines pour améliorer la planification urbaine, optimiser les transports publics et développer des solutions de mobilité innovantes.
Voici les principaux cas d’usage:
- Optimisation des réseaux de transport en commun
- Planification des infrastructures routières et cyclables
- Gestion du stationnement en temps réel
- Développement d’applications de mobilité multimodale
- Analyse des flux de déplacement pour l’aménagement urbain
- Évaluation de l’impact environnemental des transports
Fournisseurs de données pour les analyses de mobilité et de stationnement
| Fournisseur | Spécialité | Employés | CA (M€) | Site internet |
|---|---|---|---|---|
| Parkopedia | Données de stationnement | ~200 | ~50 | parkopedia.com |
| Vianova | Plateforme d’analyse de données de mobilité | ~50 | ~5 | vianova.io |
| Blue Systems | Hub de données de mobilité | ~100 | ~10 | bluesystems.ai |
| Here Technologies | Cartographie et données de trafic | ~9000 | ~1000 | here.com |
| Inrix | Données de trafic et de stationnement | ~500 | ~100 | inrix.com |
| Flowbird | Solutions de stationnement et données | ~1300 | ~200 | flowbird.group |
| Citeasy | Données de stationnement en France | ~20 | ~2 | citeasy.fr |
| Neovya | Plateforme d’analyse de mobilité | ~30 | ~3 | neovya.com |
| Transitec | Bureau d’études en mobilité | ~100 | ~10 | transitec.net |
La loi LOM et l’open data dans le domaine de la mobilité
La loi d’orientation des mobilités (LOM), promulguée en décembre 2019, a introduit de nouvelles obligations en matière d’ouverture des données de mobilité. Cette loi vise à améliorer l’information des voyageurs et à favoriser l’innovation dans le secteur des transports.
L’open data, ou données ouvertes, consiste à rendre accessibles et réutilisables les données publiques pour tous. Dans le domaine de la mobilité, cela concerne notamment les horaires des transports en commun, la disponibilité des vélos en libre-service, ou encore les emplacements des bornes de recharge pour véhicules électriques.
Principaux fournisseurs de services open data en mobilité :
Les fournisseurs de données ouvertes ou “open data” jouent un rôle crucial dans l’écosystème de la mobilité, en permettant aux développeurs, aux chercheurs et aux entreprises d’accéder à des informations précieuses pour créer de nouveaux services et améliorer l’expérience des usagers des transports.
- transport.data.gouv.fr : Plateforme nationale d’ouverture des données de transport, gérée par le ministère chargé des Transports.
- data.gouv.fr : Plateforme ouverte des données publiques françaises, incluant de nombreuses données sur la mobilité.
- OpenStreetMap : Projet collaboratif de cartographie libre, largement utilisé pour les données géographiques liées à la mobilité.
- Navitia : API open source pour le calcul d’itinéraires multimodaux, développée par Kisio Digital.
- OpenDataSoft : Plateforme de gestion et de partage de données ouvertes, utilisée par de nombreuses collectivités pour leurs données de mobilité.
Ces partages de data favorisent l’innovation et la transparence dans le secteur des transports, tout en contribuant à l’amélioration des services de mobilité pour les citoyens.
Coût des données de mobilité et de stationnement
Des budgets de 1000 à 100 000 euros par an !
Le coût des données de mobilité et de stationnement varie considérablement selon leur nature, leur précision et leur fraîcheur. Les données en temps réel sont généralement plus onéreuses que les données historiques. Par exemple, les données de trafic en temps réel peuvent coûter entre 10 000 et 100 000 euros par an pour une ville moyenne, selon l’étendue de la couverture et la fréquence de mise à jour.
Les données de stationnement, quant à elles, peuvent varier de quelques milliers d’euros pour des données statiques à plusieurs dizaines de milliers d’euros pour des données dynamiques couvrant l’ensemble d’une métropole. La démocratisation de solutions innovantes comme celle du spécialiste du stationnement intelligent, Cocoparks, participe à la réduction des budgets associés à la création de ces data.
Optimiser le budget associé aux data de mobilité
De nombreuses collectivités optent pour des solutions mixtes, combinant l’achat de données auprès de fournisseurs privés et la production de leurs propres données via des capteurs de stationnement ou des enquêtes. Certaines s’appuient également sur des bureaux d’études en mobilité. Cette approche permet souvent de réduire les coûts tout en garantissant une meilleure maîtrise des données.
Par ailleurs, l’ouverture des données publiques (open data) imposée par la loi LOM offre de plus en plus de données gratuites, bien que leur qualité et leur exhaustivité puissent varier. Les grandes entreprises et les collectivités importantes peuvent négocier des contrats sur mesure avec les fournisseurs de données, tandis que les petites structures peuvent opter pour des abonnements à des API ou des achats ponctuels de jeux de données. Dans tous les cas, il est crucial d’évaluer le rapport coût-bénéfice de ces données en fonction des objectifs spécifiques du projet de mobilité ou de stationnement.
Exemple de Rennes Métropole et de son usage des data de mobilité
Rennes Métropole a mis en place une démarche innovante d’utilisation des données de mobilité pour améliorer son réseau de transport. En exploitant les données de validation des titres de transport, de géolocalisation des bus et de trafic routier, la métropole a pu :
- Ajuster les fréquences de passage des bus sur certaines lignes en fonction de la demande réelle
- Optimiser les correspondances entre les différents modes de transport (métro, bus, vélos en libre-service)
- Mettre en place une information voyageurs en temps réel plus précise
- Développer une application mobile multimodale intégrant tous les modes de transport disponibles
Grâce à cette utilisation intelligente des données, Rennes Métropole a pu augmenter la fréquentation de son réseau de transport en commun de 10% en deux ans, tout en réduisant les coûts d’exploitation. Cette approche data-driven a également permis d’améliorer la satisfaction des usagers et de réduire l’empreinte carbone des déplacements dans la métropole.
Par ailleurs, le portail open data de Rennes Métropole faire référence dans le domaine.
Pour en savoir plus sur les acteurs cités
[1] https://www.francemobilites.fr
[2] http://geoconfluences.ens-lyon.fr/glossaire/mobilite
[3] https://www.service-public.fr/particuliers/vosdroits/R42832
[4] https://www.flowbird.group/smartcity/en/solutions/mobility-platform/data-consolidation/
[5] https://parknav.com/about-us
[6] https://www.conduent.com/innovation/analytics/
[7] https://www.yunextraffic.com
[8] https://find-and-update.company-information.service.gov.uk/company/06951952
[9] https://www.vianova.io/about-us
