Fusion CAP💖BTA : percée dans la collecte de données

La fusion de données existantes permet d’obtenir des informations détaillées sur l’ensemble de la chaîne de déplacement des usagers des transports en communs

Les données constituent l’or de notre époque. Dans le secteur des transports publics, ces données sont précieuses et essentielles lors de la planification. Elles permettent en effet d’imaginer, de proposer et de mettre en œuvre une offre adaptée qui soit dans l’intérêt des usagers. Comment les voyageurs et voyageuses se déplacent-ils exactement ? Qui va où et à quel moment ? Combien de personnes doivent attendre des correspondances, où et pour combien de temps ? Quels sont les itinéraires privilégiés ? La superposition des données issues du comptage automatique des passagers (CAP) et de la billetterie automatique (BTA) fournit des réponses détaillées et actualisées à ces questions et à bien d’autres encore et ceci, sans que la collecte de données demande trop d’efforts.

« La fusion des données issues du comptage automatique des passagers et de la billetterie automatique est révolutionnaire en matière de planification dans le secteur des transports en commun », déclare Joe Molloy, l’un des principaux experts en données chez FAIRTIQ et acteur du projet pilote « CAP💖BTA ». Son collègue Simon Weber ajoute : « Jusqu’à présent, il n’était pas possible pour les entreprises de transports en commun de suivre en détail l’intégralité des trajets effectués par l’ensemble des usagers. En fusionnant les données CAP et BTA, nous comprenons désormais beaucoup mieux comment les passagers se déplacent sur le réseau. »

Les informations que l’on obtient sont précieuses et fiables et permettent des prises de décisions éclairées, notamment en ce qui concerne la planification des itinéraires et l’optimisation des correspondances. Les tableaux de bord permettent d’observer et de comparer les itinéraires des voyageurs et voyageuses dans le temps. Il est ainsi possible de représenter concrètement les effets que produisent les modifications implémentées et de mesurer le succès des actions marketing. Et pour la répartition des recettes, la combinaison des données CAP et BTA offre également une base plus détaillée. 

Mieux utiliser les données existantes - et ce, à moindres frais  

La plupart des entreprises et des associations de transports publics sont déjà équipées de compteurs automatiques de passagers dans leurs véhicules et aux différents arrêts. Sur la base des données CAP, il est possible de déterminer combien de personnes montent ou descendent d’un moyen de transport à un arrêt donné, mais il n’y a aucune information sur le moyen par lequel elles se sont rendues à cet endroit. De même, il est impossible de savoir quel sera le prochain moyen de transport utilisé ou combien de temps ces personnes doivent attendre leur correspondance, etc. Les enquêtes menées auprès des passagers sont censées répondre à ces interrogations, mais elles sont coûteuses et lacunaires.

La technologie FAIRTIQ et sa solution innovante check-in/check-out permet de suivre en détail les trajets effectués et de les considérer dans leur globalité, c’est-à-dire avec les changements et les temps d’attente pour les correspondances. Cependant, jusqu’à présent, les données n’étaient pas totalement exploitables puisqu’elles reflétaient uniquement la part de passagers voyageant avec l’application FAIRTIQ.
La fusion des données provenant des deux sources permet d’exploiter au mieux les points forts des données CAP (quantité) et des données BTA (niveau de détail élevé), tout en gommant les points faibles.

Adéquation des données dans l’espace et le temps et mise à l’échelle sur l’ensemble de la chaîne de déplacement

Le regroupement des données s’effectue en trois étapes. Dans un premier temps, les données du comptage automatique des passagers fournies par une entreprise de transports publics ou l’autorité organisatrice sont lues et analysées.

Dans un deuxième temps, l’équipe Science des données de FAIRTIQ compare ces données avec celles de la billetterie automatique de l’application FAIRTIQ – les aspects spatio-temporels sont considérés. On vérifie par exemple si les arrêts très fréquentés selon les données CAP sont aussi très fréquentés par les utilisateurs·trices de l’application FAIRTIQ. On veille également à ce que les modèles des deux ensembles de données concordent au niveau temporel. Par exemple, les variations de la demande des passagers en fonction des jours de la semaine ou des saisons doivent être représentées de manière comparable.

La troisième étape consiste à mettre les données BTA à l’échelle des données CAP. Comme tous les voyageurs ne se déplacent pas (encore) avec l’application FAIRTIQ, les données BTA couvrent en principe moins de trajets que les données CAP. Le rapport entre les données BTA et CAP peut varier en fonction des arrêts. Les facteurs d’échelle respectifs diffèrent également en fonction de l’importance de l’écart aux différents arrêts. Le calcul est effectué à l’aide d’un algorithme spécial. Sa tâche est la suivante : trouver un facteur d’échelle pour les données BTA pour chaque chaîne de trajets, de sorte que le résultat soit cohérent avec toutes les données CAP. 

Et dans la pratique ?

Depuis le deuxième trimestre 2023, FAIRTIQ teste la procédure par le biais de trois projets pilotes avec ses partenaires en Suisse. Il s’est avéré que la fusion fonctionne et qu’elle permet d’obtenir des informations fiables pour autant que les deux sources de données soient disponibles et lisibles. Les données CAP sont en outre valorisées par la fusion avec la billetterie automatique. La procédure ne nécessite aucun nouveau matériel. Pour la collecte de données BTA, la règle est la suivante : plus il y a d’utilisateurs·trices en déplacement avec l’application FAIRTIQ, mieux c’est. Selon Joe Molloy, des résultats significatifs peuvent être obtenus à partir de deux à trois pour cent de parts de marché de l’application FAIRTIQ. 

Étonnamment peu de surprises

Ceux qui manipulent et travaillent ce types de données le savent : la comparaison d’ensembles de données provenant de sources différentes procure souvent quelques surprises. Pour Simon Weber, la plus grande surprise lors de la fusion des données CAP et BTA a été la facilité surprenante avec laquelle la comparaison a pu être réalisée. « Il y a évidemment aussi des défis à relever, par exemple lorsque les données CAP sont incomplètes, ce qui rend l’échelonnage plus difficile. Mais jusqu’à présent, nous sommes toujours parvenus à trouver une solution à l’ensemble des problèmes rencontrés ». L’expert en données s’étonne de constater que la répartition des utilisateurs·trices de FAIRTIQ sur le réseau correspond si bien au volume total des voyageurs. Il n’est pas le seul à porter un regard positif sur cette adéquation. Les partenaires des trois projets pilotes en Suisse confirment également la grande qualité et la plausibilité des données corrélées. 

Mises à jour régulières pour des informations actualisées

Des matrices origine-destination complètes peuvent être générées sur la base des données fusionnées. Les résultats peuvent être présentés de manière efficace et transparente sur des cartes interactives origine-destination et des tableaux de bord, avant d’être utilisés pour la prise de décisions stratégiques. Les données BTA de l’application FAIRTIQ sont mises à jour quotidiennement. En revanche, les données CAP sont généralement disponibles de manière différée. Un accès automatisé pourrait permettre une rationalisation et des mises à jour trimestrielles, voire hebdomadaires, pour l’ensemble du réseau. Ainsi, les équipes en charge de la planification et des décisions auraient toujours un aperçu actualisé de ce qui se passe sur le réseau – ce qui leur permettrait d’utiliser « l’or brut » que sont ces données de manière continue et profitable dans l’intérêt des voyageurs.