Des itinéraires de bus africains redessinés à l'aide de données de téléphone portable

Des chercheurs d'IBM, utilisant des données de mouvement collectées auprès de millions d'utilisateurs de téléphones portables en Côte d'Ivoire en Afrique de l'Ouest, ont développé un nouveau modèle pour optimiser un système de transport urbain.

Cause de l'itinéraire : Une interface utilisateur du modèle de trafic basé sur les données des téléphones portables d'IBM montre le réseau de transit actuel d'Abidjan, en Côte d'Ivoire (rose) et les nouvelles routes proposées suggérées par un modèle utilisant les données de mobilité des téléphones portables.

Le modèle IBM a prescrit des changements dans les itinéraires de bus autour d'Abidjan, la plus grande ville du pays. Ces changements, basés sur les mouvements des personnes tels qu'ils sont discernés à partir des enregistrements de téléphones portables, pourraient, en théorie, réduire les temps de trajet de 10 %.

Bien que les résultats soient préliminaires, ils indiquent les nouvelles façons dont les urbanistes peuvent utiliser les données des téléphones portables pour concevoir des infrastructures, explique Francesco Calabrese, chercheur au laboratoire de recherche d'IBM à Dublin et co-auteur d'un article sur le travail. Cela représente un nouveau front avec un impact potentiellement important sur l'amélioration des systèmes de transport urbain, dit-il. Les personnes possédant des téléphones portables peuvent servir de capteurs et être les éléments constitutifs des efforts de développement.

Le travail d'IBM a été réalisé dans le cadre d'un défi de recherche baptisé Données pour le développement , dans laquelle le géant des télécoms Orange a publié 2,5 milliards d'enregistrements d'appels de cinq millions d'utilisateurs de téléphones portables en Côte d'Ivoire. Les enregistrements ont été recueillis entre décembre 2011 et avril 2012. La publication des données est la plus importante du genre jamais réalisée. Les enregistrements ont été nettoyés pour empêcher quiconque d'identifier les utilisateurs, mais ils contiennent toujours des informations utiles sur les mouvements de ces utilisateurs. Le papier d'IBM est l'un des scores diffusés plus tard cette semaine lors d'un conférence au MIT.

Le travail d'IBM s'est concentré sur Abidjan, où 539 grands bus sont complétés par 5 000 mini-bus et 11 000 taxis collectifs. Les chercheurs d'IBM ont étudié les enregistrements d'appels d'environ 500 000 téléphones contenant des données pertinentes à la question des déplacements.

Les données de mobilité sont créées lorsqu'une personne utilise un téléphone pour un appel ou un SMS. Cette action est enregistrée sur une tour de téléphonie cellulaire et sert de rapport sur l'emplacement général de l'utilisateur quelque part dans le rayon de la tour. Le mouvement de la personne est ensuite vérifié lorsque l'appel est transféré vers une nouvelle tour ou lorsqu'un nouvel appel est passé et se connecte à une autre tour.

Bien que les données soient approximatives - et bien sûr, tout le monde dans un bus n'a pas de téléphone ou ne l'utilise pas - les itinéraires peuvent être glanés en notant la séquence des connexions. Et IBM et d'autres groupes ont découvert que ces traces de téléphonie mobile sont suffisamment précises pour servir de guide aux mouvements de population plus importants pour des applications telles que l'épidémiologie et les transports (voir Big Data from Cheap Phones .)

Les données des téléphones portables promettent d'être une aubaine pour de nombreuses industries. D'autres groupes de recherche utilisent des ensembles de données similaires pour développer des historiques de crédit basés sur les mouvements d'une personne et les transactions téléphoniques, pour détecter les conflits ethniques émergents et pour prédire où les gens iront après une catastrophe naturelle afin de mieux les servir en cas de grève.

Pour effectuer de telles tâches dans le monde en développement, il peut y avoir peu ou pas d'autres données avec lesquelles travailler. Les propriétaires de smartphones dotés d'un GPS peuvent autoriser des applications telles que Google Maps à utiliser leurs données de localisation pour les informations de détection de trafic partagées avec d'autres. Mais les informations de localisation sur les téléphones simples qui sont beaucoup plus répandus dans le monde en développement ne sont connues que des opérateurs de téléphonie mobile. Et ces données ne sont disponibles que par arrangement spécial avec les transporteurs.

Dans le cas des transports, l'amélioration des routes et des systèmes de transport en commun dépend souvent de travaux à forte intensité de main-d'œuvre tels que les enquêtes auprès des voyageurs effectuées couramment dans le monde riche. Le coût des enquêtes traditionnelles est très élevé pour les applications du monde en développement, mais l'utilisation du téléphone portable est élevée, les traces cellulaires sont donc une formidable opportunité de données. Il s'agit d'un effort d'enquête précieux, dit Kara Kockelman , chercheur en transport à l'Université du Texas, Austin.

En effet, alors que dans un certain nombre d'études antérieures, les données des téléphones portables ont été utilisées pour déduire les itinéraires de voyage et la demande, IBM affirme que c'était la première fois que de telles données étaient utilisées dans le but d'optimiser réellement un réseau de transport en commun urbain.

IBM appelle son modèle AllAboard. Pour Abidjan, le modèle sélectionné parmi 65 améliorations possibles pour conclure que l'ajout de deux itinéraires et l'extension d'un existant feraient le plus pour optimiser le système, avec un gain de temps de 10 pour cent pour les navetteurs.

Bien sûr, le désengorgement d'un itinéraire de transport peut entraîner des problèmes imprévus, comme attirer plus de personnes à utiliser cet itinéraire, perpétuant ainsi le problème. Si les temps de trajet diminuent sensiblement sur de nombreuses routes, de nombreux voyageurs peuvent revenir aux heures de pointe et aux routes populaires, explique Kockelman.

Pourtant, si les données étaient disponibles en temps réel, plutôt que des mois après leur création, les résultats pourraient être encore plus puissants. Cela fournirait des instantanés des personnes se déplaçant dans une ville, permettant un changement optimal des itinéraires et réduisant les temps de déplacement et d'attente, explique Calabrese.

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