Back1 Back2 Back3 Client confidentiel

Client confidentiel
Service national d'information sur la disponibilité des places de stationnement pour poids lourds : une vie plus facile pour les camionneurs allemands

RETOUR

Service national d'information sur la disponibilité des places de stationnement pour poids lourds : une vie plus facile pour les camionneurs allemands

 

Données clés du projet

Développement du MVP : 5 personnes ; développement du système de production : 8 personnes ; effectif de l'équipe d'exploitation : à déterminer

2024–2026 (en cours)

Service de mobilité en temps réel, utilisé par environ 50 applications en aval

Traitement en temps réel piloté par les événements ; détection des événements liés aux véhicules à l'aide de géorepères ; modélisation de l'occupation basée sur l'apprentissage automatique

Python

Kafka, Apache Flink, Data Lake, PostgreSQL/PostGIS, OpenShift

Pourquoi nous aimons présenter ce cas

Nous avons tous déjà été témoins de cette scène : à la tombée de la nuit sur l'autoroute, les aires de stationnement commencent leur métamorphose nocturne. Les poids lourds formant un puzzle tourbillonnant d'acier et de marchandises, chaque place libre étant occupée en quelques minutes. Les camions se garent sur l'accotement, sur une bretelle, n'importe où, devenant ainsi un danger pour eux-mêmes et pour tous ceux qui continuent à circuler. Quelque part au volant du camion qui continue de tourner en rond, un conducteur regarde l'heure : la loi dit « arrête-toi », mais la route semble dire « pas ici, pas encore ». Si seulement il y avait un moyen de voir ce qui se passe plus loin et de savoir où il reste des places de parking !

C'est désormais tout à fait possible : le système qui le rend possible a déjà été mis en place. Il transforme des données existantes, collectées à d'autres fins, en un service qui profite à un très grand nombre de personnes, avec un coût marginal de collecte de données quasi nul. La réutilisation des données à valeur ajoutée à l'échelle nationale, au service de l'intérêt général et d'une mobilité plus durable : voilà le genre de travail que nous souhaitons développer davantage.

 

Problème et solution

Les chauffeurs routiers sont légalement tenus de respecter des périodes de repos, mais trouver une place libre dans l’une des plus de 2 000 aires de repos des autoroutes allemandes relève du hasard — ce qui conduit à des stationnements improvisés dangereux ou à des déplacements inutiles liés à la recherche d’une place. Par ailleurs, les poids lourds circulant sur les routes nationales allemandes transmettent en continu des données de localisation depuis leurs appareils embarqués, notamment dans le cadre du péage, ce qui concerne donc pratiquement tous ceux qui doivent également respecter les périodes de repos.

Les autorités nationales chargées des transports ont pris conscience du potentiel que représente la réutilisation des données de localisation des poids lourds pour mettre en place un service d'information sur la disponibilité des aires de stationnement, afin que les chauffeurs puissent planifier leur itinéraire en toute sérénité.

En collaboration avec notre client, nous avons conçu et mis en place un pipeline piloté par les événements qui réutilise les données de localisation existantes et pseudonymisées pour calculer, en temps quasi réel, le taux d'occupation de chaque aire de repos, sans collecter le moindre nouveau point de données. Les entrées et sorties de véhicules sont détectées lorsque les poids lourds franchissent les limites de la zone géolocalisée d'une aire de repos — modélisée et mise à jour dans une couche SIG dédiée —, puis agrégées sous forme de nombre de véhicules présents par site, affinées à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique qui effectue des corrections à l'aide d'un modèle statistique sur mesure, et publiées sous forme de données ouvertes via la plateforme nationale allemande de données sur la mobilité, Mobilithek. Pour ce faire, nous utilisons les interfaces standard (DATEX II, mobilityDCAT-AP), afin que toute application de calcul d’itinéraire, tout système de gestion de flotte ou toute autorité publique puisse y avoir recours. Nous participons à la conception, à la mise en place et à l’exploitation du système en tant qu’équipe chargée du cycle de vie, guidée par une approche DevOps, sur une plateforme cloud. En ce qui concerne l’automatisation, nous surveillons les modèles d’occupation en production à l’aide de MLOps. Bien entendu, toutes les actions sont conformes au RGPD et à la loi fédérale allemande sur les péages routiers (BFStrMG).

Le MVP a été mis en service dans les délais prévus, en moins de six mois, et a été opérationnel dès le premier jour ; aujourd’hui, les données d’occupation ainsi générées alimentent une cinquantaine d’applications. Dès sa première année d’existence, ce service a été nominé pour un prix national de l’innovation dans le secteur de la mobilité. Ce qui n’était au départ qu’un projet pilote est devenu une plateforme évolutive sur laquelle s’appuient désormais d’autres services nationaux de données sur la mobilité — un grand pas en avant vers une mobilité plus sûre et plus durable.

Des possibilités illimitées pour des services de données de mobilité à valeur ajoutée

Les données collectées dans un but précis peuvent receler une valeur considérable pour un tout autre usage, sans qu'il soit nécessaire de collecter de nouvelles données. Si les mesures de protection des données sont mises en œuvre de manière responsable, la réutilisation des données ne connaît pratiquement aucune limite. La mobilité est un domaine où cela ouvre un éventail particulièrement large d'opportunités pour gagner en efficacité et en durabilité, et pour faciliter la vie quotidienne d'un grand nombre de personnes.

Nous constatons sans cesse ce même schéma dans l'ensemble de nos travaux sur la mobilité : partout où il existe des données de localisation ou de capteurs à grande échelle, il y a de fortes chances qu'un service véritablement utile s'y cache — que ce soit à des fins lucratives ou d'intérêt général. Pour identifier ces opportunités et les concrétiser, il faut allier un esprit d'analyse et de conseil à une expertise dans le traitement en temps réel de vastes quantités de géodonnées, dans le cloud et à l'échelle nationale.

Essayez la démo Truck Parking

Nous développons pour nos clients des plateformes qui publient des données sur la Mobilithek. Notre démo de stationnement pour poids lourds montre comment exploiter un produit de données issu de la Mobilithek dans une application.

Voir la démo →

Avez-vous des questions ou des remarques concernant la réutilisation des données de mobilité, les services basés sur le GNSS ou les plateformes de données du secteur public ? Le Dr Markus Abel attend avec impatience votre message.

Retour