{"id":27341,"date":"2022-04-22T09:29:14","date_gmt":"2022-04-22T07:29:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cara.eu\/?p=27341"},"modified":"2023-04-26T18:06:17","modified_gmt":"2023-04-26T16:06:17","slug":"open-data-qualifier-la-severite-dusage-dune-ligne-de-metro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cara.eu\/fr\/open-data-qualifier-la-severite-dusage-dune-ligne-de-metro\/","title":{"rendered":"OPEN DATA: QUALIFIER LA S\u00c9V\u00c9RITE D\u2019USAGE D\u2019UNE LIGNE DE METRO"},"content":{"rendered":"
\n\tMichelin \u00e9quipe en pneumatiques des lignes de m\u00e9tro dans le monde en entier, depuis la cr\u00e9ation des premi\u00e8res lignes en France en 1951, \u00e0 Paris. Cette exp\u00e9rience et cette relation \u00e9troite avec les op\u00e9rateurs de m\u00e9tro sur pneus leur apportent une connaissance approfondie de l\u2019usage de ce mode de transport.<\/p>\n<\/div>\n\n
En combinant cette expertise avec des donn\u00e9es publiques (Open Data<\/em>) et afin de mieux comprendre les param\u00e8tres qui influencent la s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 d\u2019usage et l\u2019impact de ces facteurs sur la maintenance et la disponibilit\u00e9 du mat\u00e9riel roulant et des infrastructures, l\u2019\u00e9quipe de l\u2019entit\u00e9 Michelin Mobility Intelligence<\/strong> a d\u00e9velopp\u00e9 des insights<\/em> et un outil de visualisation de la s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 d\u2019usage des lignes de m\u00e9tro.<\/p>\n<\/div>\n\n Ce travail sur les donn\u00e9es, \u00e0 destination des op\u00e9rateurs de lignes de m\u00e9tro, a notamment permis aux \u00e9quipes de d\u00e9velopper un tableau de bord qui permet de d\u00e9crire les liens entre le trac\u00e9 de la ligne, l\u2019usage des infrastructures et le mat\u00e9riel roulant.<\/p>\n<\/div>\n\n Ces analyses apportent notamment des premiers insights <\/em>sur l\u2019usage du m\u00e9tro ligne par ligne et des informations pour mieux conseiller les clients sur la maintenance des pneus, du mat\u00e9riel roulant et des infrastructures. Cette d\u00e9marche d\u2019analyse et d\u2019utilisation de donn\u00e9es issues de l\u2019Open Data, qu\u2019il est possible de combiner \u00e0 des mesures ou des flux de donn\u00e9es internes, peut constituer un outil pr\u00e9cieux d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision<\/strong>, d\u2019autant plus qu\u2019elle peut \u00eatre \u00e9largie \u00e0 d\u2019autres moyens de transports publics (le tramway ou le bus, par exemple), ou \u00e0 d\u2019autres champs d\u2019application (comme l\u2019\u00e9tat des infrastructures routi\u00e8res).<\/p>\n<\/div>\n\n Les trac\u00e9s g\u00e9ographiques des lignes de m\u00e9tro sont extraits des bases de donn\u00e9es du projet collaboratif Open Street Map (OSM), qui a pour but de cr\u00e9er une base libre de donn\u00e9es g\u00e9ographiques du monde, aliment\u00e9e et modifi\u00e9e par des contributeurs b\u00e9n\u00e9voles.<\/p>\n<\/div>\n\n Ces donn\u00e9es sont accessibles par un serveur \u00e0 l\u2019adresse https:\/\/openstreetmap.org<\/a>, mais aussi via une API nomm\u00e9e Overpass, avec un langage de requ\u00eates d\u00e9di\u00e9, plus pratique \u00e0 utiliser dans le cadre d\u2019un projet analytique comme celui-ci.<\/p>\n<\/div>\n\nExtrait de l\u2019algorithme d\u00e9velopp\u00e9 pour aboutir \u00e0 ces insights<\/em><\/h3>\n<\/div>\n\n