Actuellement disponible en version beta à San Francisco, l’application Swyft propose notamment à ses utilisateurs de renseigner les perturbations du trafic pour améliorer la précision des recommandations.
Nous avons déjà souligné le rôle primordial que jouent les applications de navigation au sein de la mobilité urbaine : en connectant les différents modes de transport (marche, vélo, véhicules partagés, bus, trains, tramway…) qui s’offrent aux citoyens, elles permettent une fluidification des flux de population et le développement d’options alternatives à la voiture individuelle. Un enjeu majeur pour penser et construire la ville de demain, à l’heure où un nombre croissant d’individus se rassemble dans les villes, et où l’optimisation des déplacements au sein de ces dernières devient un enjeu crucial.
Outre le poids lourd Google Maps, ce marché compte plusieurs start-ups prometteuses, dont CityMapper, Urban Engines et, fraîchement lancée à San Francisco, Swyft. Disponible en version beta depuis janvier dernier, cette application cherche à connecter l’intégralité des moyens de transports disponibles dans la Baie : véhicules partagés (Uber, scooters électriques), MUNI, mais aussi BART et Caltrain.
6 milliards de citadins d’ici 2050
L’application permet ainsi, selon les standards du genre, de composer son itinéraire en choisissant, voire en combinant les différents moyens de déplacements disponibles, avec quelques touches personnelles : on peut ainsi calculer le temps de trajet nécessaire pour atteindre sa destination en voiture, avant d’être redirigé vers l’application Uber avec le trajet déjà renseigné, ou encore connaître le nombre de calories qu’un trajet en vélo ou à pied permet de brûler.
Mais Swyft entend surtout se distinguer en proposant à l’utilisateur de s’informer sur les horaires des transports en commun avec une grande fiabilité. L’idée de Swyft : avoir recours au crowdsourcing pour améliorer ces prédictions. En effet, au travers de son application, la start-up propose à ses utilisateurs de reporter les perturbations du trafic dont ils sont témoins. « Nous concentrons une bonne partie de nos efforts sur les transports en commun, en rassemblant des milliards de données pour faire des prédictions fiables. » affirme Johnny. Car l'idée est venue de la constatation que la fiabilité des horaires affichés diminuait fortement aux heures de pointe, notamment parce que des variables comme la congestion, le taux de remplissage ou le temps d’arrêt à chaque station, qui influent toutes sur les prédictions, varient plus fortement lorsque le trafic est dense.
Une application participative
L’entreprise vient en effet tout juste de publier un article décrivant le travail effectué sur le réseau de transports de San Francisco. Swyft a analysé les horaires prédictifs affichés sur les arrêts de bus, à partir de données collectées auprès de NextBus, qui fournit les informations officielles sur le trafic dans la ville. Et les résultats sont concluants, comme l’affirme Swyft dans l’article : « Il est clair que les utilisateurs de Swyft rapportent des incidents issus des mêmes zones géographiques que celles où NextBus est le moins précis. En d’autres termes, la communauté Swyft est efficace pour détecter et reporter des problèmes de transports pouvant affecter la fiabilité des prédictions en temps réel. »
« D’ici 2050, les deux tiers de la population mondiale, soit 6 milliards de personnes, sera citadine. Dans ce contexte, la voiture individuelle ne peut pas être la solution, ne serait-ce que pour des questions de congestion et de stationnement. » analyse Johnny Simkin, CEO et co-fondateur de Swyft. « Dés lors, comment permettre aux citadins de se déplacer ? En facilitant l’accès aux services offrant une alternative au véhicule individuel. »
Une application comportant une importante dimension communautaire, donc, au même titre que Waze, qui assiste la circulation en voiture. Une méthode simple et participative pour améliorer la fiabilité des informations communiquées aux usagers.
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