L'information prédictive deviendra-t-elle le nouveau graal des politiques de mobilité ? Il y a bien longtemps, avant l'irruption d'internet dans nos vies, l'information des voyageurs se limitait à quelques plans et fiches horaires. L'information en temps réel aux arrêts existait déjà, mais avec des systèmes tellement lourds et chers que leur diffusion se limitait à quelques points du centre-ville.

La révolution internet récente a donné une nouvelle dynamique à cette fonction "information" que tout le monde considère comme stratégique. Les autorités organisatrices et les réseaux ont d'abord commencé à diffuser, sur leur site, de l'information statique à l'image de ce qu'ils faisaient auparavant avec le papier. Puis, peu à peu, l'information dynamique donnant l'heure réelle de passage des bus ou informant sur les perturbations, s'est développée.

Mais, avec l'information prédictive, on entre dans une nouvelle ère. La première à s'y être intéressée à grande échelle est la communauté urbaine de Lyon avec Optimod'Lyon, développé par Cityway une filiale de Transdev. Le principe général est d'utiliser les données temps réel du trafic et de les mixer avec l'historique des différents modes de transports. À cela s'ajoute le calendrier d'événements exceptionnels, qui peuvent avoir une incidence ponctuelle sur le trafic. Un algorithme mathématique prend alors tous ces éléments en considération afin de prédire, une heure à l'avance, l'état du trafic sur les différentes modes de transports du territoire concerné, voiture comprise.

Où garer son vélo ?

A Bordeaux, l'ambition est plus modeste, mais tout aussi innovante. Keolis, qui opère le réseau et Qucit, une société nouvellement créée, se sont associés pour développer "VCub Predict", une application numérique prédictive et "collaborative" que ses promoteurs considèrent comme "unique au monde".

Première concrétisation de ce partenariat, l'intégration de "VCub Predict" à l'application "La Bonne Station" développée pour le système de vélos en libre-service (VLS) de l'agglomération. Elle permet, grâce à l’analyse mathématique des quatre années de données générées par le service de VLS, de connaître les tendances de disponibilité des stations et la représentation graphique des prévisions.

En clair, jusqu'à douze heures avant son déplacement, l'utilisateur sait dans quelles stations il a le plus de chance de trouver un vélo ou de la place pour le garer. Mais, si le prédictif permet ainsi d’anticiper son parcours, il intéresse aussi l'exploitant du service qui y voit un moyen de rééquilibrer ses stations sans avoir recours à des jockeys. Résultat, celui qui à Bordeaux, ira garer son vélo dans les stations les moins fréquentées pourra gagner des jours d’abonnement. 

Cela doit être ce qu'on appelle une relation gagnant-gagnant.

Robert Viennet