Pour les calculateurs d’itinéraire de transports en commun la notion de « premier et dernier kilomètre » a été rapidement prise en compte.
A la base, il s’agissait juste du temps de marche et du guidage piéton de sorte à accompagner le voyageur jusqu’à sa station/sa gare.
Aujourd’hui, ce n’est plus suffisant pour offrir une expérience de Mobility As A Service (MaaS) ! Apporter du service au voyageur en situation de marche, c’est l’aider à s’orienter certes mais c’est aussi lui permettre de choisir entre par exemple le chemin le plus court, le plus sécurisé ou encore le plus accessible (le moins d’escaliers par exemple). Ces services reposent sur la disponibilité et la qualité des données, ce qui n’était pas le cas jusqu’à récemment.
Soit un acteur dispose lui-même de toutes les données, de tous les modes, soit il s’inter-opère avec différents acteurs. Le cas de Navitia est un cas d’école : les itinéraires générés par notre plateforme d’information voyageur ont depuis toujours été intermodaux – combinaison du transport public avec de la marche à pied, de la voiture et du vélo. Mais les parties autres que le transport en commun étaient calculées par « un calculateur maison » alors que des acteurs spécialisés comme Geovelo, Valhalla, Here, TomTom se sont développés avec des données plus riches (prise en compte de la déclivité et les pistes cyclables pour le vélo, sécurité des trajets, temps réel et prédictif pour le routier, etc).. Faisant ce constat nous avons pris la décision de prioriser la qualité des données et de faire évoluer notre architecture technique. Navitia se spécialise donc dans l’intégration de données de Transport Public et s’interface avec des acteurs partenaires pour les autres modes.
Devenu interopérable, Navitia est aujourd’hui apte à s’interfacer avec plusieurs calculateurs externes, et ce pour plusieurs modes. Nous pouvons citer par exemple Here pour les données de mobilité routière temps réel et prédictives ; Valhalla pour la marche à pied et le vélo ; Géovélo pour le vélo et bien d’autres. Des discussions sont en cours pour offrir rapidement des données encore plus précises sur l’accessibilité des parcours piétons et les services de transport à la demande.
Au projet GoDeeper Paris : en 2019 Google Maps, Mobilitydata et Kisio se sont associés pour représenter numériquement l’intérieur de stations de transit. Escaliers, déclivité… Les données d’accessibilité ont été collectées et mises au format GTFS-Pathways, pour permettre à tous les calculateurs d’itinéraire de guider les voyageurs de manière beaucoup plus précise à l’intérieur des stations.
