Floware analyse les flux de mobilité en temps réel
Maîtriser toute la chaîne technique pour capter et modéliser les flux de mobilités en temps réel… C'est le défi que s'est lancé Floware, une jeune start-up qui travaille déjà avec plusieurs collectivités et entreprises privées. Son outil est capable de traiter différents types de transport, y compris les mobilités douces.
«Pour concevoir, mettre en œuvre et assurer le suivi des politiques publiques de mobilité, les collectivités se fondent encore (...) sur des statistiques qui sont en règle générale parcellaires. Elles sont produites à partir d’études de trafic consistant à comptabiliser à la main les véhicules», explique Mathieu Lafarge dans un article publié par l'Université Paris Saclay. Le cofondateur de Floware a donc décidé de mettre au point un outil capable de mesurer et retranscrire les différents flux de mobilités, le tout en temps réel.
La start-up est née d'un projet de recherche lancé en 2019 par le département des Yvelines et piloté par l’ITE Vedecom. L’objectif était alors de tirer parti de l’apport du machine learning et des technologies radio dans l’analyse des mobilités origines/destinations. Par la suite, l'entreprise qui s'est montée a fait le choix de développer à la fois le hardware et le software, pour obtenir une maîtrise complète du processus.
Une captation individuelle de chaque véhicule
L'outil est déjà capable de discerner chaque véhicule individuellement, de les compter et de capter leur vitesse et leur trajectoire. «Nous pouvons faire du suivi de trajet "origine-destination" d'un point A à un point B, mais aussi des analyses d'intersection, pour voir les trajectoires les plus empruntées. Le dernier module en date concerne le suivi de stationnement. Nous sommes capables de déterminer les chemins d'entrée les plus fréquentés, calculer le taux d'occupation, ou encore le taux de roulement. Tous les critères sont personnalisables en fonction du projet», décrit Titouan Blond, chargé de développement pour Floware. L'affichage des données ne se fait pas encore tout à fait en temps réel : elles se mettent à jour toutes les 15 minutes environ. L'entreprise travaille cependant sur ce point, qui, couplé à de la modélisation 3D, permettrait de proposer des jumeaux numériques avancés en termes de mobilité.
«La plupart de nos clients sont des collectivités, mais nous travaillons aussi avec des intégrateurs, tels que la SNCF, ou des structures propriétaires de parkings», explique Titouan Blond. Globalement, la solution est utilisée pour optimiser les aménagements en analysant le comportement des utilisateurs. Pour cela, le boîtier proposé comporte une caméra avec IA intégrée. Cette dernière a été entraînée pour reconnaître les différentes formes de véhicules, et isoler leurs comportements (vitesse, trajectoire…). Des capteurs Bluetooth se connectent automatiquement aux appareils des usagers qui sont disponibles: environ 30%, affirme l'entreprise. Ce dispositif permet de détecter la présence d'un même véhicule à différents points du maillage mis en place par Floware, et apporte un échantillonnage représentatif des flux de déplacements: «cela nous permet d'avoir une idée assez précise des déplacements sur une zone dédiée», décrit le chargé de développement.
L'outil, qui se fixe sur des mâts d'éclairage préexistants, mesure 30cm sur 20 cm et pèse 1,3kg. Un ordinateur intégré permet de traiter toutes les informations de manière locale et anonyme. À cela s'ajoute une batterie de 6 kg. Si Floware s'est d'abord intéressé aux routes, elle développe actuellement un modèle pour déterminer les trajectoires de bateaux sur les voies navigables. Un projet sur la Seine vise notamment à déterminer les zones les plus fréquentées pour optimiser la mise en place de lieux de baignade. À terme, l'entreprise souhaite aussi aller vers la simulation, afin de pouvoir proposer de l'analyse d'impact d'un projet à partir de toutes ces données.
