AFFLUZEN, une solution smart pour éviter les bus bondés
Publié le 27/09/2018
Le bus sera-t-il plein ? Restera-t-il une place adaptée ? Une angoisse quotidienne pour les personnes fragiles ou à mobilité réduite. Que le projet AFFLUZEN se propose de contourner grâce à de l’analyse d’image et du traitement big data. Il est développé en collaboration par trois belles startups : Data2b, Wi6labs et InPixal. Elles relèvent ainsi un défi lancé par Keolis Rennes dans le cadre du volet “Territoire intelligent” des challenges CADO.
Pour rester zen en cas d’affluence, il est souhaitable d’être bien renseigné. C’est sur cette idée que repose le projet AFFLUZEN : être informé en temps réel de la fréquentation des bus de façon à, le cas échéant, attendre le bus suivant ou encore changer de parcours. “C’est un problème qui concerne d’abord les personnes à mobilité réduite, les femmes enceintes et les gens avec des poussettes” commente Ksenia Samus, qui gère le projet pour le compte de Data2B. Au-delà, l’objectif est d’améliorer l’expérience de transport de tout un chacun. Ce qui intéresse au plus haut point le sponsor du projet, Keolis Rennes.
Traitement d’images, transport LoRa et Big Data
La solution est un combiné du savoir-faire des trois entreprises impliquées. Un premier boitier développé par Inpixal analyse les images captées par les caméras du bus. Ceci pour calculer le remplissage et déterminer l’accessibilité des places adaptées. Un second boitier estampillé Wi6Labs transporte l’information à travers un réseau de communication LoRa déployé dans la ville. Information qui est ensuite traitée par le système de consolidation développé par Data2B. “Nous regroupons les données et nous y appliquons nos algorithmes. Avec aussi d’autres informations de contexte comme la météo ou les événements du calendrier. Par exemple un spectacle ou un concert qui peuvent provoquer un pic d’affluence ponctuel.”
À terme, il est prévu que Data2B diffuse ensuite l’information en temps réel et les prédictions vers le portail Open Data de Keolis. Elle sera alors reprise sur le site web grand public ou par l’application mobile. AFFLUZEN apportera aussi des données factuelles aux urbanistes sur les déplacements de la population en ville, permettant ainsi de mieux anticiper les horaires et les déplacements. Le projet d’une durée d’un an est bien avancé. “La première difficulté était d’intégrer le dispositif dans le bus et de le raccorder au réseau LoRa… Nous comptons réaliser une première démonstration d’ici la fin de l’année.”
Les challenges CADO, une opportunité pour accélérer
AFFLUZEN est un projet CADO : Challenges pour l’Accélération Digitale dans l’Ouest, organisés et accompagnés par Images & Réseaux en partenariat avec le pôle ID4CAR. Un dispositif idéal pour mettre au point un service et l’expérimenter sur le terrain dans un délai relativement serré. Data2B avait déjà eu l’occasion de répondre à un défi d’un format similaire (Challenge Big Data), il y a 3 ans, avec pour objectif de mieux cerner les usages et les parcours des utilisateurs de vélos en libre-service. Une solution aujourd’hui commercialisée : “C’est un module de notre logiciel D2move, qui s’applique à toutes les problèmes d’allocation de ressources en mobilité” explique le CEO, Franck Gallos. Dans la continuité, AFFLUZEN est également destiné à venir enrichir le catalogue maison.
Les challenges CADO se présentent sous forme de défis lancés par des sponsors. Ils sont destinés à des projets de courte durée avec une perspective rapide d’accès au marché. Un nouvel appel “Territoire Intelligent” est en cours depuis fin juillet 2018. Les candidatures aux 4 défis lancés par Dassault Systèmes, Véolia, Bouygues Immobilier et Nokia sont à déposer avant le 29 septembre 2018 !
Photo, équipe du projet Affluzen, de gauche à droite : Sylvain Fabre (InPixal), Ksenia Samus (Data2B), Jeremy Ardouin (Wi6labs).
