Modéliser et visualiser des millions de trajets en transports en commun pour mieux adapter l’offre de transport à la demande.
Client
Groupe RATP
Date
2016 - 6 mois
Résultat
ODsee a été utilisé par RATP Dev à Casablanca, au Maroc, pour optimiser l'offre de transport pendant certaines périodes, comme le Ramadan.
En 2016, nous avons développé avec le groupe RATP et l’IFSTTAR l’outil ODsee, pour modéliser et visualiser les déplacement des utilisateurs des transports en commun, à partir de grands volumes de données origine-destination (OD). ODsee fournit aux opérateurs de transport de l’information utile pour mieux mettre en adéquation leurs offres avec la demande de mobilité.
Le groupe RATP cherchait à améliorer les méthodes de construction des offres de transports en commun en exploitant de façon plus riche les larges bases de données OD (origine-destination des voyageurs) à sa disposition. Néanmoins, le volume de ces données les rend impossibles à analyser sans un outil dédié et performant. En 2016, il n’existait pas d’outil sur étagère pour traiter des volumes de données aussi importants tout en répondant aux enjeux spécifiques au monde du transport en commun. Le groupe RATP a décidé de remédier à ce manque en initiant la réalisation de l’outil ODsee avec Dataveyes et l'IFSTTAR.
Nous avons optimisé l'expérience utilisateur pour maximiser la découvrabilité de l’information et donner aux utilisateurs une grande souplesse dans l’exploration des données.
Les données OD (pour “Origine-Destination”) décrivent combien de personnes ont réalisé un trajet entre une station d’origine d’un réseau de transport (O) et une station de destination (D), et ce pour chaque couple entre deux stations, pour des périodes de l’ordre de quinze minutes ou une heure, sur plusieurs années d’historique. Ces jeux de données représentent plusieurs dizaines de millions de lignes par an. Ils sont susceptibles d’être collectés en continu dans les réseaux de transports où les passagers valident leurs entrées et leurs sorties avec des cartes magnétiques. Enfin, pour être correctement analysées, ces données ont été enrichies avec des données décrivant la structure du réseau, l’offre existante de transport, ou les événements significatifs d’un calendrier.
Nous avons analysé les informations nouvelles apportées par les données OD, puis nous avons identifié de quelles façons ces informations étaient utiles aux métiers d’un opérateur de transports en commun. Pour cela, nous avons réalisé des interviews avec des représentants de différents métier. Nous en avons extrait des problèmes d’information et des tâches pouvant être facilitées par un meilleur usage des données OD. Nous avons ensuite mené des ateliers de travail pour hiérarchiser les fonctionnalités et les informations, ce qui nous a permis d'aboutir à des parcours d’utilisation cohérents au regard des habitudes de travail des utilisateurs ciblés. À partir d’un premier prototype, nous avons réalisé des tests utilisateurs pour vérifier la bonne prise en main de l'outil.
Nous avons créé de nouveaux modes de visualisation de données, en particulier une nouvelle façon de construire des serpents de charge, mieux adaptée aux codes de lectures du monde du transport. Nous visualisons la charge - le nombre de voyageurs - entre les stations, plutôt que sur chaque station, pour refléter les flux de voyageurs.
Nous avons conçu et développé l'outil ODsee pour qu'il soit utilisable par tous les métiers de l’exploitation et de la planification des réseaux de transport, quel que soit leur niveau de maîtrise technique. Son interface visuelle et ergonomique, ainsi que le recours à la visualisation de données, rendent aisé l’accès aux données dans toute leur profondeur, et favorise la découverte d’informations nouvelles.
En décrivant finement la demande de mobilité, l'outil ODsee fournit de l’information stratégique aux opérateurs de transports en commun et les aide à mieux s’adapter à la demande. En plus d’améliorer la compréhension des territoires et des modes de vies, l'outil sert aussi à prendre des décisions d’investissement et d’aménagement du territoire.
Nous avons conçu ODsee pour répondre aux lourdes contraintes posées par le grand volume de données : l'outil repose sur une architecture multi-serveurs avec gestion de tâche asynchrone de façon à assurer l’évolutivité et la performance de l’outil.
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