Infos Trafic: les Gps Google Maps, Waze et Tom Tom sont perdus

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Infos Trafic: les Gps Google Maps, Waze et Tom Tom sont perdus

Publié le 12/12/2019 à 08:41 - Mise à jour le 16/12/2019 à 12:57
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Auteur(s): France-Soir

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Waze, Google Maps, Tom tom ou encore Coyotte, vous avez sûrement déjà calculé votre temps de trajet en transports en commun ou en voiture avec une application de navigation avec GPS.  Mais depuis le début des grêves, c'est en général la catastrophe. Leurs systèmes de prévisions sont incapables de déterminer le temps de parcours précis. 

Pourquoi des applications d’habitude si fiables sont-elles soudain inefficaces en ces périodes de grêves?  Rien à voir avec un mouvement social. Juste un problème de calcul prévisionnel. Explications: Les conseils  de Google maps, Tom Tom, Waze, Coyotte, sont globalement fiables pour les gros embouteillages, lorsque le nombre de véhicules est élevé, pour des situations récurrentes, comme les retours de vacances, les départs en vacances, ou les heures de pointes, mais pas pour des événements isolés.  

Lorsque les plateformes GPS détectent qu’un nombre significatif de voitures ralentit en même temps et au même endroit, cela est interprété comme la formation  d’un bouchon. Ils calculent ensuite la taille du bouchon et le temps de ralentissement provoqué. 
Des informations en temps réel pour rester informé

Avec 115 millions d'utilisateurs à travers le monde, Waze (dont le système autrefois farfelu d'informations participatives a bien été modifié depuis qu'il a été repris par Google), permet de rester informé en temps réel tout au long d’un trajet. TomTom (et Michelin qui en est issu), fonctionne comme Waze, Google... et remonte les informations du terrain toutes les trente secondes pour les restituer à l’utilisateur chaque minute environ.

En temps normal les informations remontées telles qu’un accident, ou toute autre raison de ralentissement comme la présence d’un objet, alimentent les modèles de prévision. Mais, lorsque les perturbations sont inhabituelles ou d’ampleur exceptionnelle, les modèles de précision ne les intègrent pas en avance, et ne peuvent donc pas les prendre en compte. Concernant les bus et les métros, c'est évidemment, le grand bleu. 

À lire aussi: Il suit son GPS à la lettre et tombe dans un lac ( vidéo) 

Besoin de plus de grèves pour pouvoir prédire les retards

Pour prédire les ralentissements dus à la pluie ou à la neige, des milliards de données ont été collectées pendant des années. Dans le cas des grèves, on ne sait pas encore de quelle manière cela impacte le trafic exactement.

Alors que le trafic était fluide dans toute l’Île-de-France le premier jour de grève, les bouchons ont été très importants le deuxième jour de grève. Une des explications est peut-être que lors du premier jour de grève, de nombreuses personnes ont posé un jour de repos sous forme de RTT ou un jour de congé, opté pour le télétravail ou ont encore mis en place d’autres alternatives comme le covoiturage. Mais le deuxième jour, nombreux sont ceux qui ont baissé leur garde, et se sont laissé tenter par la voiture, occasionnant des bouchons sur toute la région Parisienne.

Il faudrait plus de grèves

 Le comportement humain lié aux événements ponctuels exceptionnels est donc beaucoup plus aléatoire, qu’en cas de pluie, accident ou déviation. Selon Christine Buisson, chercheuse à l’Institut français des sciences et des technologies des transports (Ifsttar), ce facteur humain constituera toujours une part impossible à mesurer: “S’il y avait des grèves plus souvent, les prédictions seraient certainement plus pertinentes”. Mais dans l’état actuel des connaissances, il faut se rendre à l’évidence: en cas de grève, impossible de prévoir son temps de trajet. Nous voilà obligés de passer en mode intelligence humaine. Un bon exercice aussi. 
 

Auteur(s): France-Soir


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En temps normal les informations remontées en temps réel par les utilisateurs alimentent les modèles de prévision

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