Soissons croise plusieurs sources de données pour mieux observer le stationnement

Dans le cadre du programme Action cœur de ville, la ville de Soissons a déployé en 2018 un système de stationnement intelligent de la société ParkingMap. Une solution basée sur des capteurs devant permettre la remontée en temps réel du nombre de places disponibles et des véhicules en infractions. Un système avec deux finalités : le pilotage du stationnement par la ville et l’information aux usagers sur les places disponibles.

1489 places observées

Concrètement, 147 capteurs ont été déployés pour observer près de 1489 places situées dans le centre-ville, là où se concentrent les problèmes de stationnement. La plupart de ces capteurs sont constitués de boitiers déterminant à l’aide d’un algorithme de traitement des images, si la place est occupée et calculant la durée de présence du véhicule. Chaque boitier, placé sur un candélabre, analyse 3 à 7 places de stationnement. 44 capteurs à la place ont par ailleurs été installés, là où la configuration des lieux ne permettait pas la pause de boitiers. Toutes les données sont remontées via le réseau 3G pour être traitées et restituées à la ville sous forme de tableau de bord.  Celui-ci fournit des indicateurs simples et visuels sur la durée du stationnement, les véhicules ayant dépassé le temps maximal autorisé et le nombre de places disponibles. Des panneaux de jalonnement dynamique aux entrées et cœur de ville et une application permettent de leur côté l’information du grand public.

Certaines données aberrantes

Deux ans après, les résultats de ce projet se révèlent mitigés. Les données de disponibilité en temps réel s’affichent bien, à la fois dans l’application et sur les panneaux de jalonnement dynamique, mais des problèmes ont été identifiés sur la remontée d’information de temps de stationnement, en raison d’un défaut de calibrage de certains capteurs. « Notre principal souci porte sur la fiabilité du calibrage des capteurs fournit par un sous-traitant de ParkingMap. L’algorithme a remonté des données aberrantes comme 5000 véhicules sur une même place sur une seule journée » explique Lucie Billaud en charge de la smart city à Soissons. Or si ces probLlèmes sont inhérents à toute technologie nouvelle, la ville n’a pas la main sur la maintenance des capteurs, le contrat étant insuffisamment précis sur les responsabilités des parties. En attendant, la ville a demandé à ce que la plateforme de pilotage lui permette d’isoler temporairement les capteurs remontant des données aberrantes. La dimension management du changement n’avait par ailleurs pas été suffisamment anticipée : la police municipale n’a pas encore pu s’approprier l’outil. Enfin, sur le volet grand public, la ville dispose d’aucune donnée d’usage précise, l’application PM mobility (nationale) ne permettant pas de fournir des statistiques d’usage à l’échelle de Soissons. Un travail collaboratif est donc en cours avec Parking Map afin de corriger ces problèmes.   

D’autres gisements exploités

Néanmoins, les données des capteurs fournissent une idée de la fréquentation du centre-ville, des flux hebdomadaires et des zones de tension.  La ville, qui a aussi utilisé les outils de MyTraffic pour mesurer la fréquentation (piéton) du centre-ville a par ailleurs constatée des courbes « allant dans le même sens » lors des confinements / déconfinements. Grâce à l’aide de la Banque des territoires, elle a aussi pu accéder à des compétences data pour analyser l’outil existant, suggérer au prestataire des pistes d’amélioration et explorer d’autres données pour analyser la mobilité en centre-ville. La ville a ainsi découvert que les données de charge des 40 bornes de recharge de VE que son prestataire lui transmettait n’étaient pas exploitées. Elle collecte aussi les recettes journalières pour chacun des horodateurs. Ces données complètent la vision de la fréquentation du centre-ville et sont mises à disposition de l’ensemble des services via le portail Opendata fourni par OpenDataSoft. Dans sa partie grand public ce dernier fournit la géolocalisation des horodateurs, des bornes de recharges, des parkings vélo et des aires de livraison. Autant de données en open data susceptibles d’être réutilisées par d’autres applications d’aide à la mobilité.