05/07/2016

L’open source pour réduire les embouteillages

Une initiative conjointe du Grab, la Banque mondiale et du ministère philippin des Transports et des Communications vise à analyser les données de trafic routier en temps réel.

Ce projet de traitement des données à l’aide d’analyse big data cherche à exploiter les données de circulation pour réduire les embouteillages et améliorer la sécurité des usagers aux Philippines. Le projet est baptisé OpenTraffic et se base sur une plateforme open source pour permettre aux acteurs en charge de la gestion du trafic urbain d’améliorer la situation dans les villes deCebu et du Grand Manille. Les données traitées par des outils open source seront en accès gratuit et vise à transformer les GPS des automobilistes en données anonymisées regroupant les flux, les vitesses et les temps d’attente aux intersections. L’outil pourrait aussi servir à détecter les zones accidentogènes et réduire le temps de prise en charge des services de secours.

Un partenariat avec un service de covoiturage

Dans six pays du Sud-est asiatique, les services de la plateforme de covoiturage Grab sont d’ores et déjà disponibles (Singapour, l’Indonésie, la Thaïlande et le Vietnam). « L’utilisation du big data est l’une des solutions potentielles aux difficultés que rencontrent nos systèmes de transport. Grâce à cela, nous pouvons fournir des informations précises et en temps réel qui peuvent contribuer à soulager les problèmes de circulation et à améliorer la sécurité routière. » Commente Joseph Emilio A. Abaya, ministre philippin des Transports et des Communications. Depuis le printemps, ce sont près de 200 fonctionnaires locaux qui ont été formés

L’accidentologie en ligne de mire 

Les premiers essais de la plateforme se concentrent sur l’analyse des périodes les plus chargées en trafic sur les axes les plus fréquentés, vérifiant les temps de parcours prévisionnels et les zones comportant des incidents. Les données issues d’OpenTraffic devraient alors être soumises à une autre application dénommée Driver (Data for Road Incident Visualisation, Evaluation, and Reporting). Cette dernière se donne pour but l’identification par les ingénieurs des zones les plus probables d’accident pour améliorer les temps d’intervention.

Sources : zdnet.com & opentraffic.io

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