Les calculateurs d'itinéraires sous l'angle des données

Rappelons une évidence : les calculateurs d’itinéraires n’existeraient pas sans les données qui alimentent leurs algorithmes ! Dès lors, l’intégration des données constitue un élément essentiel qui influence directement le périmètre du service, ses mises à jour, son exhaustivité et sa capacité à prendre en charge une mobilité multimodale.

On peut distinguer plusieurs approches d’intégration des données selon leur type. Ce qu’il faut retenir : des données différentes donnent lieu à des techniques d’intégration différentes.

La base cartographique en collecte propre

La base cartographique n’est pas uniquement utilisée pour l’affichage de l’application. Elle sert également pour la fonction d’auto-complétion des recherches. Première fonctionalité visible par l’usager, elle se base sur des ressources géographiques et topographiques qui permettent de disposer des addresses, points d’intérêts, fonds de carte, etc. Pour construire cette base, les calculateurs d’itinéraires se basent généralement sur un existant qu’il soit collecté en propre ou mis à disposition par un tiers. Le plus souvent, les calculateurs d’itinéraires préfèrent gérer cette partie directement car elle a un fort impact sur l’expérience utilisateur.

Pour les acteurs de la mobilité multimodale, il est intéressant de venir enrichir cette base cartographique avec :

• les cheminements piétons, notamment accessibles,
• les points d’intérêts.

Les producteurs de donnée de mobilité multimodale pourront alors directement transmettre les informations riches aux calculateurs d’itinéraires et/ou les téléverser dans des bases cartographiques partagées (ex. OpenStreetMap) via des formats de données standardisés.

L’intégration de jeux de données standardisés

L’intégration directe est la manière la plus courante d’alimenter les bases de données des calculateurs d’itinéraires, tant que les jeux de données sont tranmis dans des formats d’échange standardisés. Le plus souvent, ces jeux de données sont la description de l’offre de transport public qu’elle soit exprimée en NeTEx / GTFS Schedule pour le théorique ou en SIRI / GTFS Realtime pour le temps-réel.

Chaque jeu de données est alors traité de manière isolée avant intégration dans la base de données alimentant le moteur de calcul. Cette base se repose sur les concepts clés de l’offre et définit le périmètre fonctionnel du calculateur d’itinéraires. Elle est tout le temps bâtie selon un modèle de données propres au calculateur d’itinéraires, qui peut être inspiré d’un modèle conceptuel reconnu tel que Transmodel. Cette base de données, socle de la recherche d’itinéraire sur sa partie transport public contient, le plus souvent :

• les arrêts et/ou les stations de véhicules en libre-service,
• les lignes,
• les horaires,
• les calendriers de service,
• les tarifs,
• les positions des véhicules,
• les retards,
• les suppressions de service,
• les perturbations,
• les niveaux d’ocupation,
• etc.

L’intégration des données est facilitée par l’adoption des formats standardisés de données par toute la chaîne d’Information Voyageurs et notamment par les éditeurs logiciels et les fournisseurs de solutions de graphicage / habillage ou de SAEIV. La possibilité d’intégrer des données d’offre normalisées améliore significativement la précision et la pertinence des résultats proposés aux voyageurs. Elle réduit également très fortement l’effort d’adaptation nécessaire du jeu de données vers le modèle de données au coeur du calculateur.

On note que l’intégration des offres de mobilité partagée, telles que le transport à la demande, les services de vélos ou trottinetes en libre-service, l’autopartage et les services de VTC, se fait de la même manière que pour le transport public. La seule différence est que les informations sont généralement moissonnées par un appel d’API auprés de l’opérateur de mobilités plutôt que par intégration directe d’un jeu de données qui aura pu être collecté en direct ou via les portails d’open data.

Et l’open data dans tout ça ?

Sous l’impulsion du Règlement délégué MMTIS, l’open data a connu un fort essor pour la mise à disposition de la description de l’offre de transport public (ou mobilité multimodale). Pour les calculateurs d’itinéraires, l’open data présente deux avantages majeurs :

• L’identification immédiate des ressources disponibles pour une intégration dans les bases de données du moteur de calcul,
• L’évaluation générale de l’offre de transport public d’un périmètre géographique, pour dimensionner les efforts d’intégration des jeux de données.

En outre, l’open data permet à tout le monde de disposer des mêmes bases d’informations pour des calculs d’itinéraires couvrant les besoins de la majorité des usagers. Elle renforce l’attrait des formats de données standardisés pour la mise à disposition de l’offre de transport par les opérateurs et Autorités Organisatrices des Mobilités (AOM).

Cependant, l’open data est loin d’être suffisant car les calculateurs d’itinéraires devront toujours :

• Transformer les données pour les intégrer dans leurs bases d’informations,
• Enrichir les données selon des critères propres pour faciliter leurs algorithmes de calcul.

L’intégration directe de référentiels

Les méthodes d’intégration présentées jusqu’ici se font souvent jeu de données par jeu de données. Cela engendre des inconvénients tels que :

• La mobilisation d’importantes ressources pour collecter chaque jeu de données,
• Le travail unitaire pour transformer chaque jeu de données avant son intégration dans la base de données du calculateur d’itinéraires,
• La non-consolidation de l’offre de mobilité multimodale lorsqu’elle est dans le même périmètre géographique (par exemple la gestion des doublons).

De tels inconvénient peuvent être directement contournés grâce à l’utilisation d’une plateforme centralisée de données, autrement dit un référentiel de données. Une telle plateforme centralisée harmonise, valide, agrège et distribue les données provenant de multiples opérateurs avant de les transmettre aux calculateurs d’itinéraires. Généralement, le déploiement d’un calculateur d’itinéraires multi-opérateurs et multimodal adopte ce modèle.

Cela simplifie l’intégration des données grâce à un point d’accès unique. Cela améliore la gouvernance des données, leur mise en qualité et leur normalisation. Et permet une forte évolutivité lors de l’ajout de nouveaux opérateurs et services de mobilité.

Les modes d’intégration des données ne sont pas exclusifs et sont souvent combinés, dans des approches hybrides, pour alimenter les calculateurs d’itinéraires.

➡️ Pourquoi faut-il gérer les données en amont de la recherche d’itinéraires ?