Le prédictif au service du stationnement dans les grandes villes

Récompensée par le prix du grand public lors du salon du big data 2015, le projet commun de l’entreprise Parkeon et de deux start-ups permet aux utilisateurs de trouver une place de parking rapidement via une simple application mobile.

Et si le big data pouvait résoudre les problèmes de stationnement dans les grandes villes ? La société Parkeon, initiatrice de solutions de mobilité urbaines, a présenté lors du salon du big data de Paris sa nouvelle application, Path to Park. Son projet basé sur un modèle prédictif permet d’indiquer l’emplacement de stationnement le plus proche de l’utilisateur en le guidant via son smartphone. De cette façon, l’entreprise Parkeon va à contre-courant des applications déjà existantes -mais d’une efficacité relative- qui visent à faciliter le stationnement en incitant les utilisateurs à renseigner leur arrivée ou leur départ d’un emplacement : « Notre approche ne consiste pas simplement à observer la situation mais à essayer d’en comprendre les causes, et les paramètres qui affectent le stationnement pour le prédire déclare Mehdi Chouiten, data scientist chez Parkeon. « Notre objectif n'est pas de savoir si une place individuellement est libre ou occupée mais de savoir, sur un segment d'une certaine longueur, la probabilité qu'une des places présentes sur ce segment soit libre. En fonction de cette probabilité, on vous orientera ou non sur ce segment » explique Mehdi.

Pour ce faire, l’application fonctionne en deux phases : une première phase « d’apprentissage automatique » qui consiste à analyser les données réelles (heures de la journée, jour de la semaine, présences de transports à proximité…) et à chercher une corrélation entre celles-ci. Suite à l’analyse de l’impact de ces données sur le stationnement, l’application construit un modèle permettant de calculer la « pression du stationnement» (faible ou élevée) qui correspond à la proportion de places disponibles ou non. Par exemple, on peut imaginer que lors d’un évènement sportif, la pression du stationnement à proximité d’un stade sera très forte. Dans ce cas précis, l’application se base sur cette pression pour guider l’utilisateur en temps réel, vers un segment moins encombré. Un projet basé sur l’usage prédictif des données fournies par les villes et bâti en collaboration avec deux start-ups : Dataiku et Applidium.

Une application simple d'utilisation à l'architecture élaborée

Parkeon propose une alternative innovante aux applications présentes sur le marché mais aussi aux solutions employées par les collectivités, qui consistent à implanter des capteurs de présence très coûteux à installer et à entretenir. L’application Path to park de Parkeon ne représente pas de contrainte pour les villes car elle est relativement rapide à intégrer à leur système et peu coûteuse. L’application représente une interface simple pour l’usager, mais qui cache néanmoins « une architecture complexe impliquant l’interrogation de notre base de prédictions, et d’API (interfaces de programmation) de plusieurs partenaires, pour obtenir des données en temps réel » Le big data s’avère plus qu’efficace lorsqu’il s’agit d’éviter aux usagers de perdre du temps, « sans compter que tous ces véhicules qui cherchent une place contribuent à ralentir le trafic, à alimenter les embouteillages et à polluer les villes » Autant de problématiques très complexes à résoudre car celles-ci dépendent d’un nombre incalculable de paramètres : heure, jour, quartier, évènement en cours...

L'application de Parkeon fluidifie le trafic et fait économiser du temps et de l'énergie aux usagers

Un usage prédictif du big data

Pourquoi utiliser un modèle prédictif pour une application d’aide au stationnement ? « Parce que la complexité du problème le rend impossible à modéliser par un algorithme classique » explique Mehdi.  Les données des villes jouent donc ici un rôle essentiel dans fonctionnement de la base de prédiction. Quant à la concurrence elle existe car comme l’explique Mehdi « le problème du stationnement est un problème récurrent dans toutes les villes de taille significative ». Des projets similaires existent donc déjà : « certaines villes lancent leur propre projet smart city qui inclut le stationnement. Il existe également des start-ups concurrentes, aux Etats-Unis et en Israël ». Mehdi précise néanmoins que le système de Parkeon est la seul à reposer sur l’usage du prédictif. Un usage qui prouve son efficacité : « Aujourd'hui nos tests terrain démontrent un taux de guidage correct qui oscille entre 90 et 99% », commente le data scientist. Actuellement en phase de test dans les rues d’Issy-les-Moulineaux, l’application est d’ores et déjà utilisée par près de 6000 personnes.  Les concepteurs de cette application – au demeurant gratuite – lanceront l’application à Paris et sa petit couronne (au total plus de 120 communes) mais aussi hors frontières (Italie, USA…) en avril 2015 et visent les 80 000 utilisateurs à la fin du premier semestre 2015.