Comment les villes utilisent des données précises pour la mobilité urbaine

Les villes sont peut-être plus calmes que d’habitude en ce moment, mais il y aura toujours des gens en mouvement. Lorsqu’ils veulent se rendre quelque part, ils veulent le faire rapidement, commodément et en toute sécurité – surtout de nos jours.

Les services de covoiturage ont équipé l’intérieur de leurs véhicules en conséquence, avec des cloisons en acrylique, des désinfectants et des masques, mais ont-ils adapté leur comportement sur la route ? Les données sont essentielles pour y parvenir, et les applications d’assistance au covoiturage en disposent.

Lorsque les clients ont besoin d’un transport, ils n’ont pas envie de parcourir toutes les applications de covoiturage du marché pour trouver la personne idéale. Et les conducteurs ne veulent pas passer la majeure partie de leur temps à parcourir les quartiers à la recherche de clients potentiels.

Pour rendre la mobilité urbaine aussi efficace que possible et rapprocher conducteur et client, les données sont essentielles. Les conducteurs doivent savoir où les gens attendent, quels sont les risques pour la sécurité et les embouteillages sur leur chemin et quelles sont les zones de la ville qui sont trop desservies par divers services de covoiturage et qu’il faut donc éviter.

La stratégie à long terme consiste à rendre la mobilité urbaine durable et compatible avec la ville en s’appuyant sur des solutions numériques. Ces dernières années, de plus en plus de startups se sont donné pour mission de venir en aide aux employés du secteur de la mobilité travaillant pour des entreprises telles qu’Uber, Lyft Free Now, Bolt et Ola.

En voici trois exemples :

Des villes comme Hambourg poussent leur stratégie de transition vers la mobilité en combinant un solide système de transport public et des offres de mobilité en réseau. La ville a récemment lancé une application appelée HVV Switch, qui regroupe des offres de transport public et de partage pour le public.

QAAR Driver est un autre exemple - cette fois basé à New York - et qui permet aux clients de payer en crypto-monnaie en plus de toutes les options de paiement modernes.

Enfin, la startup allemande Bliq Ride vise à fournir un aperçu pertinent des points chauds pour les passagers, de la mobilité des concurrents et des risques pour la sécurité sur la route. Fondée en 2018 et développée à l'origine pour repérer les places de stationnement vides dans les villes surpeuplées, l'appli Bliq cible les conducteurs de covoiturage et de livraison en combinant toutes les applis de covoiturage (Free Now, Uber et autres) en une seule. Les chauffeurs peuvent recevoir toutes leurs offres de transport ou de livraison en un seul endroit et sont en mesure de filtrer les offres en fonction de leurs critères préférés.

La puissance de l’analyse en temps réel

Comment capturer ces informations et les utiliser pour faire passer la mobilité urbaine à la vitesse supérieure ?

L’une des idées consiste à utiliser le GPS pour suivre un véhicule ou déterminer s’il y a un embouteillage au coin de la rue, ce qui augmente l’efficacité du conducteur et du passager. Cependant, il existe un moyen d’aller au-delà du GPS pour comprendre le monde qui entoure la voiture : la vision par ordinateur. Cette branche de l’IA utilise l’analyse d’images et de vidéos en temps réel ainsi que des modèles d’apprentissage profond pour identifier, localiser et classer correctement les objets.

Cette technologie est indispensable aux véhicules autonomes – qui s’appuient sur des caméras, des radars et des lasers pour comprendre le monde qui les entoure. Bliq fait partie des premiers services à intégrer la vision par ordinateur à des véhicules sélectionnés pour collecter et fournir des données pertinentes à tous les utilisateurs. Les conducteurs peuvent ainsi tirer parti de l’apprentissage automatique pour prendre conscience des obstacles et de l’état de la route qui peuvent leur barrer la route, garantissant ainsi un voyage plus sûr à leurs passagers.

Quand tout le monde va à droite, allez à gauche

Il existe des endroits en ville où il n’y a jamais de pénurie de taxis, alors qu’à quelques rues de là, les passagers attendent en vain un taxi qui passe. Afin d’équilibrer ce problème et d’éviter un chevauchement excessif entre les concurrents, la collecte de données sur les déplacements est cruciale.

L’assistant de covoiturage Sherpa Share donne à sa communauté de conducteurs la possibilité de chatter entre eux pour obtenir des informations sur des questions liées au travail et propose une carte thermique leur permettant de savoir où se trouvent les autres conducteurs et les passagers potentiels. En sachant où se développe la lutte acharnée pour les clients, les conducteurs qui ont accès à ces données peuvent repérer les zones les plus lucratives de leur ville – surtout si elles sont contre-intuitivement éloignées des points chauds habituels. Les conducteurs élargissent ainsi l’offre de covoiturage pour les passagers potentiels.

Détecter le besoin

Avant la pandémie, les sites touristiques ou les événements populaires étaient des lieux très fréquentés, et les chauffeurs de taxi savaient où aller pour trouver des clients. Mais les points chauds sont plus difficiles à repérer aujourd’hui et nécessitent un réseau de données très dense.

Pour les entreprises de covoiturage, il peut être utile de stocker des données pour chaque trajet effectué – même si le conducteur n’a pas de passager – et d’examiner comment d’autres options, telles que les transports publics, desservent une zone pour déterminer le besoin de covoiturage. Bliq Ride, Sherpa Share et d’autres s’appuient sur ces sources et sur un large éventail de sources encore plus nombreuses pour rendre les trajets des conducteurs efficaces et les aider à comprendre où se trouvent de nombreux clients potentiels.

Les solutions de transport innovantes deviennent plus intelligentes en reconnaissant l’offre et la demande et en utilisant l’automatisation pour gérer efficacement les risques routiers. Des services comme ceux-ci peuvent fournir des données plus précises – sans porter atteinte à la vie privée de toutes les personnes concernées – qui contribueront à ouvrir la voie à la mobilité urbaine la plus sûre et la plus rapide à ce jour.

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