Vous êtes-vous déjà assis et imaginé les capacités et les limites du big data ? Il s’agit-là d’un terme que nous donnons pour tirer des enseignements en appliquant des analyses aux quantités toujours croissantes d’informations numériques ? Parfois, il semble tentant de penser que le big data peut tout faire.

Avec le big data, vous pouvez dire ce qui est susceptible de se produire ; vous pouvez trouver des relations inattendues ainsi que surveiller les situations à mesure qu’elles évoluent. De plus, le big data peut être utilisé pour régler un problème avant qu’il ne devienne une crise. Nous allons nous pencher sur la gestion de la menace du trafic à l’aide du big data, mais tout d’abord, examinons brièvement le terme  » ville intelligente « .

 

Qu’est-ce qu’une ville intelligente ?

 

Une ville intelligente est un parapluie de termes utilisés pour décrire l’acte de concevoir une ville ou un développement urbain plus agile et durable pour soutenir la vie – dans des domaines qui recoupent les routes, le contrôle du trafic, les systèmes d’égouts, la sécurité, la santé et tous les autres aspects de la technologie.

Le big data fait progresser le concept de ville intelligente. Les villes deviennent plus intelligentes pour aller chercher des réponses plus utiles grâce à l’analyse des big data afin de s’assurer qu’il y a suffisamment d’espace pour que la ville soit connectée à un réseau standard.

 

Comment le big data et l’IoT sont utilisés dans la gestion du trafic

 

Tout le monde déteste les embouteillages. Pour les citadins, des planificateurs et des navetteurs du monde entier, la congestion est une grande menace. L’intégration du big data et de la plateforme cloud de l’Internet des objets, avec un réseau de voitures et de capteurs interconnectés, signifie que la gestion du trafic devient plus intelligente et plus efficace.

Le concept de big data et d’IoT signifie que la quantité de trafic qui devrait être autorisée à rouler à un moment donné peut être régulée. Les informations peuvent être collectées en temps réel grâce à l’utilisation de capteurs, de caméras, de gadgets portables et d’appareils intelligents. Avec l’essor rapide des véhicules connectés, les agences et les startups utilisent l’analyse des données et les réseaux mobiles pour aider les villes à gérer le trafic plus efficacement.

Regardons un exemple sur la façon dont les planificateurs du transport urbain utilisent le big data pour relever les défis du trafic.

 

Aide à la décision intelligente en matière de trafic 

 

Le système d’aide à la décision smart-traffic est né sous l’institution de l’analyse du big data. Il décompose les informations en morceaux et aide à partager ces informations entre plusieurs systèmes et départements. La solution recueille toutes les formes d’informations sur le trafic à l’aide de capteurs pour faciliter la surveillance et le contrôle du trafic en temps réel. En outre, les solutions ont la capacité de prédire les tendances du trafic sur la base de simulations réalistes et de modèles mathématiques. L’objectif de tout ce système est d’aider les décideurs via des informations fiables et scientifiques.

 

Les problèmes de stationnement et les embouteillages

 

Selon l’OMS, 50 % de la population mondiale vit dans les villes, et cette population augmente de près de 2 % chaque année en moyenne. Si la poussée démographique est bonne pour la santé économique d’une ville, cette augmentation met souvent à mal les systèmes de transport.

L’analyse des données est utilisée pour aider les urbanistes à identifier les causes de la congestion. Les planificateurs peuvent maintenant examiner les origines, et les points finaux ultimes des voyages du monde réel mesurés empiriquement et déterminer si le manque de stationnement est le problème ou non. Les urbanistes peuvent utiliser l’analyse des données pour connaître les emplacements de stationnement les plus préférés des conducteurs.

 

Longues navettes

 

Les données du recensement américain montrent que le travailleur américain moyen passe aujourd’hui 20 % plus de temps à faire la navette qu’il ne le faisait dans les années 1980. Il s’agit d’une évolution positive pour les villes qui souhaitent attirer davantage de personnes et d’entreprises. Cependant, la mise à l’échelle de la capacité routière pour suivre le trafic supplémentaire n’est jamais facile.

Les big data et l’IoT peuvent être utilisés pour réparer les longs trajets en déterminant la longueur des trajets, où les trajets commencent et finissent finalement, et qui les effectue. Les planificateurs sont alors en mesure d’accéder si ces navetteurs ont un accès illimité à des alternatives pratiques de conduite. Les analyses peuvent également montrer l’emplacement des premiers et derniers kilomètres les plus importants, ainsi que les écarts. Ces données aident à identifier les itinéraires alternatifs qui peuvent encourager les conducteurs à utiliser des alternatives.

Le trafic a un impact significatif sur l’habitabilité et l’efficacité dans les villes. L’utilisation efficace des données et des capteurs permettra de gérer efficacement le trafic, quelle que soit la poussée démographique. La gestion intelligente du trafic vise à rendre la conduite urbaine plus fluide et plus efficace. À mesure que les villes intelligentes évoluent, les services et les infrastructures seront davantage intégrés. Au fil du temps, des questions telles que le trafic, la gestion des déchets et les économies d’énergie bénéficieront grandement du concept d’Internet des objets et du Big Data.