véhicules
L’intérêt actuel qui est porté autour des données de capteurs, qu’ils soient mobiles ou fixes, connaît de multiples applications pour les études géographiques. Les données issues de ces systèmes de comptages sont de plus en plus nombreuses dans notre environnement. Déployés en réseau, les capteurs transmettent des données au plus près du phénomène à étudier. Avec la smart
city, tout comme l’homme avec les nouvelles technologies, c’est aussi la ville qui s’enrichit dans le
même temps de ces différents capteurs. Ainsi envisagés, les capteurs fournissent différentes informations sur nos pratiques de l’espace urbain et nos habitudes.
La typologie présentée, précédemment, en figure 1.12 distingue deux types de dispositifs de comptage auquel on peut rattacher un système de mesure : les comptages-trajectoire plutôt rattachés à des capteurs dits mobiles et les comptages-points à des capteurs dits fixes. En complément, la typologie présentée en figure 1.14 recense les différents capteurs rencontrés en milieu urbain sur deux axes visant, d’une part, à distinguer les observations produites activement par l’usager de celles qui sont produites passivement par l’usager ; et d’autre part, à distinguer les capteurs mobiles des capteurs fixes. Ainsi, en fonction de la nature des capteurs mobilisés et des
31 Par exemple, la mise en place de la directive Européenne de 2007 INSPIRE vise à faciliter l’accès aux données
géographiques détenues par les autorités publiques (de l’État aux collectivités territoriales) en imposant la diffusion en open access de leurs données : Directive INSPIRE (2007/2/CE) relative à l’établissement d’une infrastructure d’information géographique dans la communauté européenne : http://inspire.ec.europa.eu/.
données qui en sont produites, quatre grandes typologies de capteurs se distinguent. À chacune de ces zones est rattaché un exemple de sources de données au sein de la figure ci-dessous :
Figure 1.14 : Les différents types de capteurs en milieu urbain pour le trafic routier (d’après Aguiton et al., 2009, p. 2 et Fen-Chong, 2012, p. 31)
Les caractéristiques des capteurs mobiles
2.2.1.
En suivant la typologie proposée en figure 1.14, les capteurs mobiles permettent une mesure embarquée en appréhendant la trajectoire d’un objet par la succession de coordonnées localisées dans le temps et dans l’espace. Ces systèmes de mesures se fondent sur l’utilisation de capteurs sans fil équipés de technologies de géolocalisation (GPS, Bluetooth, téléphones mobiles…) permettant de transmettre et de stocker les données récoltées vers une ou plusieurs stations de base (Servigne et al., 2009). Formées en un réseau véhiculaire, ces technologies mobiles rendent compte d’un ensemble de déplacements individuels (Faye et al., 2012). En étant individualisé, la mobilisation de ces types de capteurs apparait mieux répondre aux problématiques de la complexité des mobilités urbaines en « permettant d’appréhender les mutations en
cours, de disposer d’outils de diagnostic nécessaires à la gestion et la planification de systèmes de transport intermodaux et d’imaginer des systèmes de transport durables » (Gwiazdzinski et Drevon, 2014, p. 8). D’un
point de vue thématique, l’utilisation des capteurs mobiles pour l’étude du trafic routier se définit sous le terme de Floating Car Data (FCD), qui permet à partir des GPS ou des téléphones mobiles de connaitre la position, la direction et la vitesse d’un véhicule sur les infrastructures de transport (Pfoser, 2008 ; Servigne et al., 2009). Les FCD se réfèrent à l’utilisation des nouvelles technologies légères comme les téléphones mobiles ou les GPS en vue d’acquérir des informations sur l’état de la circulation routière. Il existe plusieurs technologies permettant d’extraire ces informations pour l’étude du trafic routier à une échelle individuelle, dont nous proposerons une synthèse plus bas (p. 70). Comme illustré en figure 1.14, deux types de technologies mobiles peuvent être distingués : les premiers sont le fruit d’une production passive
des individus, alors que les seconds sont produits activement par les individus via des communautés d’usagers, informant de leur plein gré de leur localisation, mais également des conditions de trafic routier auxquelles ils sont confrontés.
Tout d’abord, les capteurs mobiles à production passive constituent la première catégorie identifiée au sein de la figure 1.14. Ils regroupent les dispositifs de capteur mobiles dont la production de données se caractérise par l’utilisation passive d’un service pour la mesure du trafic routier. C’est, par exemple, le cas lorsque l’on utilise les outils de navigation GPS, ou lors de communications mobiles durant des déplacements routiers. L’utilisation des données de téléphonie mobile constitue une bonne illustration des capteurs mobiles, afin de montrer la structuration des déplacements en lien avec les axes de transports (Fen-Chong 2012). La mesure issue de la téléphonie mobile informe sur la localisation des individus au cours de la journée en fonction de leurs communications. Celle-ci peut être appréhendée de deux manières (cf. tableau 1.3, p. 70) : les communications FMD reliées à des cellules, et les communications GSM reliées aux antennes du réseau de téléphonie mobile. Si ces données apportent une information sur les trajectoires des individus pour l’analyse des flux de mobilité, leur exploitation n’est pas directe et nécessite la mise en place de traitements spécifiques principalement issus des outils de géovisualisation et de géoexploration (Andrienko et al., 2009). Il faut souligner que pour des raisons de protection de la vie privée, les données de téléphonie ne permettent pas de localiser un individu. Elles sont collectées au niveau des antennes du réseau de téléphonie mobile et présentent donc un écart entre les trajectoires individuelles et les données collectées (Fen-Chong, 2012). Cette incertitude empêche une analyse de la mobilité et donc du trafic routier à l’échelle de l’individu et de ses localisations exactes. Par exemple, il est d’usage d’en agréger les données pour identifier les flux de mobilité à un niveau plus haut. Au cours de sa thèse, Julie Fen-Chong (2012) soulève aussi les défis techniques et méthodologiques à mettre en place pour rendre compte des déplacements à l’échelle d’un territoire. En effet, les données exploitées à l’échelle individuelle sont trop nombreuses pour être visualisées dans leur totalité ; il est alors primordial de structurer ces données pour en extraire une information via la mobilisation des outils rattachés à la
géocomputation (cf. section 1.3, p. 45) : « L'analyse exploratoire prend ici tout son sens : la grande quantité de données nécessite des agrégations spatiales et temporelles pour produire une information pertinente. Plusieurs types d'objets permettent d'appréhender ces mobilités : des cartographies des flux de mobilité, mais aussi des vecteurs moyens donnant les grandes tendances observées à l'échelle du territoire et non plus des seules stations du réseau de téléphonie mobile. L'utilisation de ces représentations est particulièrement efficace pour montrer à la fois les régularités existantes dans l'organisation des mobilités […] mais aussi la forte structuration de ces dernières par les axes de transports » (Fen-Chong, 2012, p. 148). L’ensemble de ces critères montre que les capteurs
mobiles constituent non seulement un système de comptage intéressant, mais aussi original pour l’étude du trafic routier. Néanmoins, face aux critères mis en avant lors de l’introduction, les informations collectées à partir des capteurs mobiles passifs ne sont pas explicitement dédiées à la mesure du trafic routier. De plus, les leviers éthiques, techniques et méthodologiques amènent à nous intéresser à la seconde typologie des capteurs mobiles illustrée en figure 1.14.
En ce qui concerne les capteurs mobiles à production active se rattachant à la typologie (b) présentée en figure 1.14, on regroupe tous les systèmes qui sont explicitement dédiés à la collecte de données de trafic et où l’usager prend une place active dans le processus de suivi. Ils peuvent être de deux ordres : soit l’individu est directement équipé d’une technologie GPS et participe
activement à partager ses déplacements routiers pour les besoins d’une étude ou d’une expérience (Gwiazdzinski et Klein, 2014) ; soit c’est directement l’individu qui participe par l’utilisation d’une plate-forme collaborative de crowdsourcing. Dans le premier cas, cette méthode de comptage se rapproche d’une enquête classique, où chaque individu volontaire est équipé d’une technologie de localisation lui permettant de fournir des informations, sur une période plus ou moins longue, de ses différents parcours. Toutefois, la mise en place de ces enquêtes nécessite une phase de formation et d’explication sur le fonctionnement du GPS, par exemple avec l’usager porteur de la technologie (Drevon et al., 2014). Si cette méthode d’acquisition revêt de multiples intérêts, elle ne constitue pas un système de comptage valide pour notre travail. En effet, la mise en place d’une enquête par suivi GPS ne permet pas de répondre au jeu de critères dont nous avons identifié les besoins pour le travail présenté en introduction de ce premier chapitre (p. 55). Dans le second cas, les données produites activement se fondent sur le principe d’une collecte participative où chaque usager apporte une information géolocalisée sur son déplacement. Pour le trafic routier, nous pouvons citer l’application collaborative Waze32 qui permet une interaction entre utilisateurs
afin d’apporter des informations en temps réel sur l’état du trafic routier sous la forme d’une carte illustrée en figure 1.15 :
Figure 1.15 : Extrait d’une carte du trafic routier sur la ville de Dijon depuis le site Waze. La localisation des utilisateurs est individualisée ; les événements de trafic routier sont
décrits par le motif de l’évènement, la vitesse du trajet, le temps de trajet impacté (source : https://www.waze.com/fr/livemap)
Les données de localisation sont automatiquement collectées par les téléphones mobiles qui sont équipés de GPS. À l’inverse des données de téléphonie collectées sans l’accord de l’usager, les données issues de ces systèmes permettent une représentation à l’échelle individuelle. Les
données issues de ces systèmes de capteurs se fondent sur le principe du crowdsourcing via l’utilisation de smartphones (Chatzimilioudis et al., 2012). Il implique une mobilisation active et participative des utilisateurs permettant d’enrichir en temps réel une information spatiale au même titre que les données issues d’OpenStreetMap (http://openstreetmap.fr/). La mise en place de ces systèmes de capteurs amène à un changement pour l’étude géographique. En effet, les données géographiques ne sont plus produites et détenues par l’État (Desrosières, 2000) ; les usagers s’approprient la production de l’information par eux-mêmes (Bakis et Valentin, 2010). Cette tendance induit une évolution dans l’utilisation des SIG, avec l’émergence de nouveaux utilisateurs créant une information géographiquement volontaire (Goodchild, 2009, 2010). Le terme VGI (Volunteered geographic information) introduit par Michael Goodchild permet de « décrire
l’action des utilisateurs contribuant à enrichir l’information géographique » (Goodchild, 2009, p. 94).
Les comptages-trajectoires : une mesure individuelle à appréhender
2.2.2.
Que la collecte des données issues des technologies mobiles soit active ou passive, l’information produite à partir de ces données nécessite d’expliciter les variables accessibles à partir de ces technologies. Les variables individuelles se caractérisent par la trajectoire des véhicules relevés à plusieurs moments dans l’espace. Le comptage est mobile et nécessite d’équiper les véhicules de capteurs individuels relevant le positionnement des véhicules à plusieurs moments donnés, comme par exemple les GPS (Hadachi, 2013) ou les téléphones mobiles équipés de GPS (White
et al., 2004). Les variables recueillies permettent de schématiser la trajectoire du véhicule au fil du
temps comme illustré dans la figure 1.16 (ci-dessous) pour les données GPS :
Figure 1.16 : L’exemple de comptage-trajectoire du trafic automobile par relevés GPS (illustration d’après Hadachi, 2013)
Chaque trace est utilisée pour récupérer les données de localisation issues des capteurs. La position des véhicules se caractérise par sa localisation (x,y) à un instant t. Sa vitesse v de déplacement est estimée en comparant les différents positionnements des véhicules sur le réseau routier par la relation suivante t1(x,y)- t2(x,y). La trajectoire du véhicule est ainsi mesurée par
l’association des différentes localisations relevées au cours du temps sur le réseau routier (Hadachi, 2013). Les principales variables individuelles du trafic routier sont les suivantes (Buisson et Lesort, 2010) :
- La localisation, qui s’exprime en coordonnées spatiales et définit le positionnement du véhicule à un instant donné
- La vitesse de déplacement exprime la distance parcourue par le véhicule dans le temps et s’exprime le plus habituellement en kilomètres par heure (km/h)
- La trajectoire est l’ensemble des déplacements relevés par les capteurs dans le temps. Ces données fournissent une description fine du mouvement des véhicules sur les infrastructures routières. Il apparait, toutefois, évident que la mise en place de ce dispositif nécessite d’équiper un grand nombre de véhicules pour rendre compte de la circulation routière dans sa totalité. On peut, néanmoins, relever que la démocratisation des technologies mobiles équipées pour la grande majorité des systèmes de géolocalisation pallie ce problème. Elle ouvre plutôt la voie à de nouvelles problématiques d’avantage liées à la protection de la vie privée qu’à la capacité à équiper les flottes de véhicules de ces dispositifs. En outre, ses systèmes offrent l’opportunité d’un transfert de données bidirectionnel (Borsu, 2004). Ils permettent de récolter des données de trafic et d’apporter au conducteur des informations sur les conditions de circulation.
Les comptages-trajectoires soulèvent différents écueils dont le plus caractéristique porte sur leur granularité spatiale. En effet, dans le cas des données personnelles géolocalisées, la localisation est établie à partir de la localisation du capteur, que ce soit pour le téléphone mobile, les GPS ou le capteur environnemental. Elle permet d’appréhender les mouvements à un niveau fin. Mais la recherche d’une granularité spatiale plus fine rentre souvent en conflit avec la législation visant la protection des données à caractère personnel et aux traitements des informations à caractère nominatif33. Le passage à des données individuelles soulève régulièrement cette question de
protection de la vie privée. Par exemple, dans le cas des données de téléphonie mobile, l’utilisation de ces dernières est très réglementée et il n’est pas permis pour un opérateur de faire le lien entre les données de localisation et les caractéristiques socio-économiques des individus (Dupuy et Benguigui, 2015).
Les enjeux autour des données géolocalisées se situent aussi là : comment assurer une déconnexion entre la localisation des individus et leur identité, tout en préservant leur anonymat. Holmes Miller (2013) propose, par exemple, d’agréger les données pour assurer un compromis entre la préservation de la granularité fine des données individuelles et celle de la vie privée. En effet, mobiliser les données individuelles à un niveau agrégé est une réponse aux contraintes éthiques et juridiques liées à l’utilisation des données personnelles. De surcroit, pour l’étude des mobilités et du trafic routier, il n’est pas nécessaire de se rattacher à l’individu et le niveau individuel n’est pas toujours l’échelle la plus pertinente : « l’agrégation permet alors de changer de
perspective, en s’intéressant non plus aux individus mais aux lieux qui sont fréquentés et mis en relation par ces individus » (Fen-Chong, 2012, p. 92).
Les limites des capteurs mobiles pour la mesure du trafic routier
2.2.3.
Le tableau 1.3 permet de dresser une liste des différentes technologies rattachées aux capteurs mobiles. Pour chaque technologie est spécifiée leurs mesures, leurs principes de fonctionnement ainsi que leurs limites pour la mesure du trafic routier en milieu urbain. En effet, si les problèmes
33 Loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés :
de protection de la vie privée constituent la limite la plus souvent mise en avant, force est de constater que d’autres contraintes liées autant au taux de couverture ou d’équipement des capteurs mobiles constituent aussi des limites non-négligeable pour la mesure du trafic routier :
Tableau 1.3 : Les différentes technologies de capteurs mobiles pour la mesure du trafic routier en milieu urbain (source : Borsu, 2004 ; SETRA, 2012)
En fonction de la technologie employée, les mesures disponibles peuvent présenter une finesse pour l’étude du trafic qui n’est pas négligeable. C’est par exemple, le cas des technologies GNSS (Global Navigation Satellite System)34 dont la précision est plus importante comparée à la mesure
permise par la simple localisation mobile comme les GSM (Global System for Mobile). Toutefois, pour l’ensemble des technologies, on peut relever une limite commune qui se situe au niveau du coût d’implantation ou du degré d’utilisation (ou d’équipement) de ces technologies. Le taux de couverture et la disponibilité des dispositifs de recueil ou de détection sont souvent limités en l’état. En effet, si la démocratisation des téléphones mobiles ou des GPS de navigation permet aujourd’hui de couvrir un grand nombre d’utilisateurs, tous les individus ne sont pas équipés de ces technologies. De surcroît, la grande hétérogénéité des produits commercialisés ou des réseaux de communication mobilisés complexifie l’accès aux données35. En effet, dans la majorité des
études utilisant ces technologies, un partenariat est mis en place entre les chercheurs et les
34 Le terme de GNSS est un terme générique qui englobe l’ensemble des systèmes de navigation par satellites. Sous
ce terme, on regroupe autant le système de positionnement américain GPS que celui européen GALILEO.
35 Par exemple, une étude exhaustive portant sur l’ensemble des utilisateurs de téléphone mobiles nécessiterait de se
rapprocher des quatre opérateurs mobiles français : Bouygues, Free, Orange, et SFR.
Technologie de capteurs mobiles Mesures Principes de
fonctionnement Principales limites
GNSS (Global Navigation Satellite System)
Vitesse moyenne, sens de déplacement, temps de parcours, congestion, matrices O/D
Utilisation d'un récepteur GPS traceurs pour calculer la position du véhicule
Pas de distinction des voies, Coût d'équipement important (transfert et stockage des données)
Satellites
Vitesse moyenne, sens de déplacement, temps de parcours, congestion
Communication par satellite directe
Taux d'équipement des véhicules, Disponibilité des satellites
FMD (Floating Mobile Data)
Vitesses instantanées et moyennes, temps de parcours, congestion
Localisation issues des réseaux de téléphonie mobile au sein de cellule
Précision faible, Disponibiité des mobiles en communication, pas de distinction des voies
GSM (Global System for Mobile)
Localisation précise (150 mètres avec un nombre d'antennes suffisant), temps de parcours, suivi des
déplacements urbains et interurbains.
Localisation issues des réseaux de téléphonie mobile en lien aux antennes relais
Densité des antennes relais
Bluetooth
Vitesses moyennes, temps de parcours, sens de
déplacement, matrice O/D
Interaction dispositif Bluetooth et station en bord de route
Taux d'équipeement à bord des véhicules et le long des voies
WiFi
Localisation (précision < 50m), vitesses moyennes, temps de parcours, suivi des déplacements urbains
Interaction dispositif WiFi et
borne d'accessibilité WiFi Couverture du territoire
Communautés d'usagers Vitesses moyennes, temps de parcours
Interaction des usagers entre eux via une plateforme collaborative
Fiabilité des données, Taux d'équipement
professionnels des télécommunications en vue de récolter ces données. Ce partenariat induit un coût supplémentaire en vue d’exploiter les données issues des appareils mobiles individualisés. Ces propos nous amenant alors à porter notre regard sur une seconde typologie de comptage : les comptages fixes.