Le capteur est-il adapté à ces types d’applications ? – Prise de recul

Les deux expérimentations présentées dans les paragraphes précédents ont permis de faire ressortir des différences notables entre les technologies Bluetooth et le Wi-Fi.

Tout d’abord, le Wi-Fi génère nettement plus de signaux que le Bluetooth. Même si une partie de ce phénomène peut être expliquée par la présence d’une antenne omnidirectionnelle 5dBi dans les deux expériences, il n’en reste pas moins que les signaux Wi-Fi émis par les appareils connectés sont plus nombreux. Une incertitude peut alors exister au niveau de l’interprétation des paquets de signaux Wi- Fi reçus et de leurs réplications multiples (échos avec puissance plus faible).

Dans les deux cas, nous avons pu observer des recoupements des aires de détection des capteurs. Dans le cadre de l’expérimentation de la ligne de bus, il était nécessaire que les deux capteurs aient un recoupement entre leurs aires de détection, afin d’assurer la présence des usagers au sein du véhicule. A contrario, pour la réalisation d’une application en mode portique comme la Place François Mitterrand, nous devions éviter ces phénomènes, sources de pertes d’informations et d’erreurs d’interprétations (par exemple, de nombreux objets Wi-Fi ont été vu sur trois branches ou plus). Le Bluetooth génère finalement peu de signaux sur des périodes courtes, ce qui peut rendre plus difficile l’obtention d’une base de données solide. L’usage du protocole Bluetooth tend tout de même à se développer ces dernières années avec l’apparition des objets connectés, qui utilisent en majorité ce protocole. De plus, nous avons noté une plus grande cohérence dans l’interprétation des données obtenues.

L’expérimentation de la Place François Mitterrand a permis de montrer que le dispositif de capteurs pouvait donner des résultats satisfaisants dans la reconstitution des flux tous modes. A noter que l’antenne Wi-Fi utilisée était trop puissante, ce qui a créé des recoupements entre les zones de

63 détection des capteurs (notamment pour le Wi-Fi) ; une marge de manœuvre est alors possible pour améliorer ce type de dispositif.

Cependant, à l’échelle de la place François Mitterrand, nous avons pu remarquer qu’il était difficile de distinguer les modes de transport, de par le contexte particulier du giratoire. Nous pensons qu’une amélioration est possible dans ce domaine, afin d’élargir le champ des applications possibles.

Pour ce faire, nous allons réaliser une nouvelle étude (commandée par la mairie de Montreuil) au niveau d’une autre place de Montreuil, la Place de la République, début septembre. Cette place regroupe de nombreux usages (métro, bus, voiture etc.), ce qui nous permettra d’avancer dans notre réflexion. Aujourd’hui, le prototype étant plus fiable, nous espérons pouvoir récolter des volumes de données plus importants, afin de pousser notre introspection autour des méthodes d’analyses. Concernant l’expérimentation sur la ligne de bus, les données Wi-Fi récoltées nécessitaient un grand apurement, ce qui a pu engendrer une perte d’information. De plus, compte tenu de l’abondance des données récoltées, il est difficile de confirmer avec certitude que l’échantillon final soit seulement composé d’usagers du bus. Il est prévu qu’une autre expérience de ce type soit testée dans un environnement plus fermé (type RER ou métro). Avec un capteur équipé d’une antenne moins puissante, il semblerait que ce type d’application soit plus adapté.

Les données Wi-Fi étant discontinues, il est difficile d’interpréter un temps passé au sein de la ligne de bus. Dans certains cas, l’observation des puissances des signaux permet une extrapolation de ce temps, mais dans d’autres cas, il est plus difficile d’assurer une interprétation satisfaisante. De plus, cette ligne de bus présentait des distances inter-arrêts très faibles, il était donc moins aisé d’assurer une interprétation exacte des données. La technologie Bluetooth est alors plus adaptée dans le cadre de la mesure d’un temps de détection car elle permet de fournir des données continues.

Dans le cadre du développement du prototype de capteur, les deux applications présentées dans le ce rapport présente un fort potentiel. Nous avons pu voir que la mesure des flux avec des applications de type « portique » sont assez bien adaptées pour ce type de dispositif. Nous avions d’ailleurs présenté ces types de configurations dans la première partie de ce rapport (cf. tableau 1 page 25). La configuration des signaux Wi-Fi peut rendre difficile l’interprétation des temps effectifs de présence d’un objet dans une zone de détection. Néanmoins, avec la donnée de puissance, il peut être possible d’approximer la position relative d’un objet par rapport au capteur (cf. chapitre I, paragraphe II.b page 20).

Les enquêtes de déplacements piétons ont aussi été testées ces derniers mois à travers l’expérimentation de la gare de Lyon Part-Dieu. Le développement de méthodes d’analyses des données est actuellement en cours. Nous imaginons aussi à terme la réalisation d’une étude dont l’objectif serait de mesurer la matrice de correspondances au sein d’une station de métro ou d’un pôle d’échange, via le dispositif de capteurs. Le système serait sur un mode portique, avec seulement des flux piétons ; ce qui permettrait de faciliter l’interprétation des résultats. La prochaine étape sur cette thématique de réflexion est une expérimentation au niveau de la place Jean Jaurès (Montreuil – 93), dont le plan de situation est présenté sur la page suivante.

64 Figure 30. Plan de situation de la Place Jean Jaurès, Montreuil

Cette espace ouvert, à la géométrie simple, nous permettra d’optimiser nos techniques de mesures de trajectoires piétonnes. Nous pourrons ainsi tester, d’une part, plusieurs configurations du dispositif (espacement, emplacement des capteurs etc.). D’autre part, les données collectées serviront à affiner nos méthodes d’analyses, afin d’améliorer nos connaissances sur cette thématique.

Nous ne pouvons pas encore être exhaustifs quant aux possibilités d’applications du capteur développé par Explain. Néanmoins, à travers l’ensemble de ces expérimentations, Explain peut progresser dans l’évaluation des facultés du capteur à réaliser des enquêtes de déplacements. Encore à l’état de prototype, ces expériences vont se multiplier, afin de pouvoir fiabiliser l’ensemble des protocoles et méthodes d’analyses.

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C

ONCLUSION

Aujourd’hui, avec le développement des nouvelles technologies, de plus en plus d’objets connectés, tels que les smartphones, sont équipés d’interfaces Wi-Fi et Bluetooth. L’interaction de ces objets avec leur environnement les rend détectables, ce qui ouvre de grandes potentialités dans le développement de nouvelles méthodes d’enquêtes de déplacement.

Les données issues des enquêtes de mobilité sont la base de toute étude dans le domaine de la planification de transport. A ce titre, Explain, en tant que cabinet de conseil spécialisé dans ce domaine, cherche à allier son expertise au développement d’un prototype de capteur d’adresses Wi-Fi et Bluetooth, permettant d’obtenir un tout nouveau type de base de données.

Ce pôle innovation prend une place importante dans le travail du cabinet. Pour développer son nouveau produit, des expérimentations sont nécessaires afin d’évaluer le champ des applications possibles. Dans le présent rapport, deux des premières applications réalisées avec le capteur ont été détaillées : l’évaluation des flux au niveau d’un giratoire et la reconstitution d’une matrice arrêt – arrêt d’une ligne de bus. Les résultats de ces deux premières expérimentations sont prometteurs. Cependant, encore à l’état de prototype, d’autres tests seront nécessaires dans les mois à venir afin de fiabiliser le capteur, ainsi que les méthodologies d’analyses des bases de données.

Ce rapport présente donc un travail exploratoire comme j’ai pu le suivre tout au long de mon stage. Dans le premier chapitre, nous avons montré le potentiel de ce type de dispositif à travers un état de l’art de ce qui peut exister aujourd’hui. Cela nous permet d’appréhender les différents types d’applications auxquels le capteur développé par Explain pourrait répondre à terme.

Nous ne pouvons pas encore évaluer précisément quelles seront réellement les applications possibles pour le capteur, compte tenu de ses capacités. D’une part, les caractéristiques techniques du prototype vont encore évoluer. Comme nous l’avons montré dans le second chapitre de ce rapport, le prototype s’est complexifié ces derniers mois pour pallier notamment aux problèmes de fiabilité. D’autre part, de nouvelles études auront lieu afin de découvrir d’autres possibilités d’applications. L’analyse de l’expérimentation de mesure des flux piétons dans la gare de la Part-Dieu (Lyon) est d’ailleurs toujours en cours. Nous cherchons actuellement comment retracer les trajectoires des usagers avec précision à l’aide des bases de données récoltées. Par ailleurs, une étude est déjà prévue pour le mois de septembre pour évaluer les usages d’une place à Montreuil.

L’élaboration du dispositif de capteur est encore à ces débuts pour Explain, mais elle ouvre déjà de nombreuses perspectives d’évolutions dans les mois à venir.

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B

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