Google Maps

Collecter les données d’accessibilité des espaces
de transit et les mettre en qualité

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Le besoin de Google Maps

Le besoin de Google Maps

Peut-on réaliser un parcours en métro lorsqu’on ne peut monter plus de sept marches d’affilée ? Par quelle entrée passer lorsqu’on est encombré d’une poussette ? Comment s’assurer que l’on prend le bon chemin dans une grande gare que l’on connaît mal ? Ce sont des situations que tous les voyageurs rencontrent régulièrement. Pour améliorer son service aux utilisateurs, Google Maps a souhaité intégrer les informations de déplacement à l’intérieur des gares dans son moteur de recherche d’itinéraire, et c’est vers Kisio que l’entreprise s’est tournée.

Kisio, acteur pionnier de la mobilité répondant aux nouveaux enjeux du numérique et des données sur les territoires, a travaillé avec Google Maps dans le cadre du projet « Go Deeper Paris » avec pour mission d’améliorer l’expérience de tous les voyageurs qui ont des besoins particuliers pour se déplacer dans les espaces de transit.

Peut-on réaliser un parcours en métro lorsqu’on ne peut monter plus de sept marches d’affilée ? Par quelle entrée passer lorsqu’on est encombré d’une poussette ? Comment s’assurer que l’on prend le bon chemin dans une grande gare que l’on connaît mal ? Ce sont des situations que tous les voyageurs rencontrent régulièrement. Pour améliorer son service aux utilisateurs, Google Maps a souhaité intégrer les informations de déplacement à l’intérieur des gares dans son moteur de recherche d’itinéraire, et c’est vers Kisio que l’entreprise s’est tournée.

Kisio, acteur pionnier de la mobilité répondant aux nouveaux enjeux du numérique et des données sur les territoires, a travaillé avec Google Maps dans le cadre du projet « Go Deeper Paris » avec pour mission d’améliorer l’expérience de tous les voyageurs qui ont des besoins particuliers pour se déplacer dans les espaces de transit.

37

chemins modélisés
à Réaumur Sébastopol

756

chemins modélisés
à Saint-Lazare

46

variables pour décrire
les cheminements

240

heures
de terrain

Notre solution
sur mesure

Notre solution sur mesure

Au travers d’un projet pilote co-financé par Google Maps et en collaboration avec Mobilitydata, Kisio a collecté les données d’accessibilité pour les stations Réaumur Sébastopol et Saint-Lazare – Haussmann afin de représenter numériquement l’intérieur des stations de transit et de restituer des données utilisables. Notre positionnement sur l’intégralité de la chaîne de valeur des données transit opendata (collecte, mise en qualité, exportation et consommation des données) nous démarque et valorise notre contribution technique.

Avec ces collectes, nous avons pu développer un ensemble de méthodes et d’outils pour permettre l’industrialisation de la collecte de ces données, et tout particulièrement l’application de conception et collecte Flower. Cette application en cours de développement permet à la fois de modéliser les espaces sous forme de graphe, mais également d’utiliser un formulaire pré-formaté et simplifié pour collecter les données associées à chaque type d’espace (longueur de cheminement, largeurs minimales, nombre de marches, type de portique, signalétique, etc.).

Au travers d’un projet pilote co-financé par Google Maps et en collaboration avec Mobilitydata, Kisio a collecté les données d’accessibilité pour les stations Réaumur Sébastopol et Saint-Lazare – Haussmann afin de représenter numériquement l’intérieur des stations de transit et de restituer des données utilisables. Notre positionnement sur l’intégralité de la chaîne de valeur des données transit opendata (collecte, mise en qualité, exportation et consommation des données) nous démarque et valorise notre contribution technique.

Avec ces collectes, nous avons pu développer un ensemble de méthodes et d’outils pour permettre l’industrialisation de la collecte de ces données, et tout particulièrement l’application de conception et collecte Flower. Cette application en cours de développement permet à la fois de modéliser les espaces sous forme de graphe, mais également d’utiliser un formulaire pré-formaté et simplifié pour collecter les données associées à chaque type d’espace (longueur de cheminement, largeurs minimales, nombre de marches, type de portique, signalétique, etc.).

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Un exemple de collaboration réussie pour la collecte et l’utilisation de données de haute qualité

Léo Frachet, Directeur Général de MobilityData

Go Deeper Paris est un exemple de collaboration réussie pour la collecte et l’utilisation de données de haute qualité, pour laquelle chacun des deux acteurs – Kisio et Google – a apporté sa propre perspective sur les besoins de l’utilisateur. MobilityData apporte à un projet particulier comme Go Deeper Paris une vision d’ensemble qui permet de dépasser les besoins spécifiques des autorités organisatrices, fournisseurs de service et applications d’information voyageur, pour mettre en place un format de données, ici GTFS-Pathways, qui sera utilisé à travers le monde.

Go Deeper Paris est un exemple de collaboration réussie pour la collecte et l’utilisation de données de haute qualité, pour laquelle chacun des deux acteurs – Kisio et Google – a apporté sa propre perspective sur les besoins de l’utilisateur. MobilityData apporte à un projet particulier comme Go Deeper Paris une vision d’ensemble qui permet de dépasser les besoins spécifiques des autorités organisatrices, fournisseurs de service et applications d’information voyageur, pour mettre en place un format de données, ici GTFS-Pathways, qui sera utilisé à travers le monde.

L’impact de l’intervention de Kisio

Dans le cadre de ce projet, l’extension GTFS-Pathways a été étudiée, commentée et révisée suite à nos collectes terrains. Le jeu de données GTFS comprenant les stations Réaumur Sébastopol et Saint-Lazare – Haussmann est mis à disposition par Google Maps et Kisio sur ce lien.
Kisio a également édité un guide méthodologique en accès libre et téléchargeable ici, ainsi qu’une application dédiée, Flower, pour permettre l’industrialisation de la collecte de ces données.

Pour améliorer l’expérience des voyageurs, il était nécessaire de collecter des informations nouvelles pour permettre aux moteurs de recherche d’itinéraire de guider les voyageurs de manière beaucoup plus précise. Pourtant, représenter ces espaces sous forme de données est complexe, notamment du fait de l’absence de plans à jour et fiables, et l’impossibilité de se géolocaliser dans les espaces souterrains.

Une fois traitées à travers un algorithme, ces données d’accessibilité permettent de calculer des itinéraires plus précis, notamment à l’intérieur des stations. L’information en temps réel ne peut fonctionner correctement sans des temps de correspondance justes et basés sur les parcours réels en station (couloirs, escaliers, escalators et ascenseurs). D’autant plus que cette donnée GTFS-Pathways peut être mise à jour en temps réel dans le cas de panne temporaire (ascenseur ou escalators), de fermeture temporaire (travaux en correspondance ou sortie), ou de modification des cheminements (travaux).

Graphique GTFS Réaumur

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