Mobilités: connaître pour mieux agir

LES OUTILS

CONTEXTE ET ENJEUX

NOTRE DÉMARCHE

ENJEUX

Le contexte actuel L’appel à manifestation d’intérêt Un système global

Le contexte actuel

Innovation urbaine Le contexte environnemental et sociétal actuel voit l’innovation urbaine comme un moyen de

trouver des solutions aux problèmes d’émissions de CO2 ou d’exclusion de certaines populations. De nombreux projets se donnent pour mission d’éduquer les citoyens aux nouveaux usages en

créant de nouveaux réflexes et en visant le changement de comportement. Enfin, le citoyen est aujourd’hui acteur et nombreux sont les projets basés sur les contributions

communautaires.

L’ Enquête Ménages Déplacements (EMD) est l’outil majoritairement utilisé pour mesurer et quantifier les pratiques en terme de déplacements et de mobilités. Si elle permet d’avoir un vaste recueil de données sur les pratiques de déplacements et d’utilisation de tous les modes de transports par les ménages, l’image qu’elle donne est figée et on ne la produit en moyenne que tous les dix ans. Compte tenu du travail important, son coût reste assez élevé.

Il est important de noter le potentiel des nouvelles technologies numériques, à l’origine de nombreux projets innovants.

Les contraintes de viabilité économique d’un nouveau dispositif exploitant le numérique et complétant les EMD sont extrêmement importantes et doivent être considérées comme le critère de réussite d’un projet car garantissant son industrialisation à moyen et long terme.

Pour finir, il est également important de prendre en compte les contraintes de faisabilité juridique. C’est la loi « Informatique et libertés » (1978) qui régit aujourd’hui les règles à respecter dans le domaine du numérique en France, et il est nécessaire d’avancer avec pour objectif la construction d’un cadre de confiance.

L’appel à manifestations d’intérêt

Le projet mobi-lise a été sélectionné suite à l’appel à manifestations d’intérêt lancé par l’ADEME en 2013, intitulé « Mobilités: connaître pour mieux agir ». Il est expérimenté sur l’agglomération rémoise (Reims métropole et Crêtes préardennaises).

Objectif global : « La contribution communautaire pour l’amélioration des mobilités grâce au partage, à l’analyse et à la visualisation des données ». accroître la compréhension des pratiques de mobilité grâce à une expérimentation sur le terrain

Sous-objectifs: Mettre en œuvre une démarche de partage, de modélisation et de visualisation de données de

mobilités grâce à l’utilisation des nouvelles technologies Trouver les modalités d’incitation des individus pour capter les données liées à leurs déplacements S’assurer de la réplicabilité du système mis en œuvre

Mobi-lise est constitué de trois outils : Une application smartphone destinée à récolter les données de déplacement des individus, Une base de données fusionnant ces données aux données statiques propres au territoire et à

l’offre de transport, Un outil d’aide à la décision à destination des acteurs locaux pour leur permettre de mieux

visualiser et analyser les pratiques, évaluer les mesures et prendre des décisions.

Un système global

Bases de Données

Application mobile

Collecte de données mobilité

Alimentation de la BD

Partage des données et d’algorithmes

Catalogage des données disponibles

Exploitation de la BD

• Visualisation• Analyse • Restitution

Application Web

Visualisation des données et résultats

d’analyses

Plateforme d’échange

• Partage• Référence • Informe

• Collecte• Informe• Implique

RéférencementUtilisation de données/WS

de la PF

RéférencementUtilisation de données/WS de la PF

Interface Web de l’utilisateur

NOTRE DÉMARCHE

L’analyse des besoins L’acceptabilité Les propositions de valeur Les données à collecter La faisabilité juridique L’expérimentation

L’analyse des besoins Dans le cadre du projet mobi-lise, une démarche d’analyse des besoins a été mise en

place afin de cerner au mieux les attentes des parties prenantes et les freins/leviers d’acceptabilité des outils développés. Cette méthode nous permet aussi de viser l’industrialisation du produit.

Les enquêtes réalisées sur le terrain dans ce cadre ont été: Un atelier d’analyse des besoins avec les acteurs locaux, Des entretiens semi-directifs auprès d’individus habitant ou fréquentant souvent le

territoire, auprès des acteurs publics locaux, des entreprises et associations de commerçants ou des entreprises citoyennes,

Des entretiens collectifs ou « focus groupes » réalisés auprès d’individus habitant Reims et les environs, fortement utilisateurs des technologies numériques ou ayant des habitudes multimodales de déplacement, auprès de personnes âgées habitant les communes des crêtes préardennaises, ainsi qu’auprès de collégiens des crêtes préardennaises.

Une revue de littérature scientifique sur la diffusion et l’acceptation des TIC a également été réalisée Résultats

Les collectivités voient en mobi-lise un enjeu social pour la réduction de l’isolement de certaines populations. L’outil devra leur permettre une meilleure compréhension de la situation et les aider dans leur prise de décision.

Les citoyens rencontrent peu de problème de mobilité (stationnement, embouteillage) au sein de l’agglomération Rémoise. Ils ont mis en avant leur besoin de mieux connaître leur territoire.

L’acceptabilité

Les citoyens, au cours des entretiens menés, ont mis en avant plusieurs leviers d’acceptabilité des outils et en particulier de l’application:

La motivation collective (pour le bien de la communauté) uniquement ne suffit pas et il est indispensable de jouer sur la motivation individuelle également,

Il est important que le citoyen puisse gérer lui-même ses données personnelles et « avoir la main » sur celles-ci,

Le citoyen souhaite être reconnu pour l’expertise qu’il a de son territoire et de son quotidien,

Enfin, il est indispensable de se placer dans une logique « gagnant-gagnant » et de récompenser le citoyen en échange des données qu’il partage.

De nombreux projets ont été étudiés pour en cerner les leviers de création de valeur.

Exemples: Moves, Waze, Tranqilien, Twitter, Foursquare, Moovit, Urbanpulse…

Ce benchmark a confirmé que le service devait être unique.

Les propositions de valeur

Une double proposition de valeur pour le citoyen. Le citoyen donne ses traces en échange de:

Un service pour mieux connaître les ressources de son territoire (=un réseau social et de mico-blogging fortement contributif au service de la découverte du territoire)

Une visualisation des traces et des indicateurs clés liés aux déplacements dans la ville/région (=ses mobilités, les mobilités de sa communauté, les politiques de mobilité) pour lui permettre de changer.

Une double proposition de valeur pour la collectivité: « mieux connaitre pour mieux agir » sur le volet mobilité d’une

part, « favoriser l’animation du territoire par les acteurs eux-mêmes » à

travers la mise à disposition d’un outil participatif à destination de et animé par les communautés d’acteurs existantes.

Une enquête auprès de 500 possesseurs de smatphone a été réalisée et a permis de confirmer l’acceptabilité du service offert par mobi-lise : un possesseur de smartphone sur 3 se déclare très intéressé, un sur 4 très intéressé à donner ses traces en échange du service rendu.

Les données à collecter

Le projet mobi-lise est un outil d’analyse complémentaire aux EMD:

voir les mobilités comme un film (continu et dynamique) et non comme une photo (statique).

Pouvoir qualifier/quantifier les effets d’une mesure, action en « temps réel »

Questions de représentativité Mobi-lise étant un outil de mesure des déplacements, il se doit

d’être représentatif. Les données récoltées seront redressées pour redevenir

représentatives et ne pas subir les biais de sélection. Types de données à récolter

Les données de déplacements pourront être récoltées de façon passive (traces GPS) ou active à l’aide de questions push.

Pour les traitements de redressement, il est nécessaire d’associer les données de déplacement à des données de profil et de traces fournies par des opérateurs de téléphonie mobile.

La faisabilité juridique

En terme de faisabilité juridique, deux problèmes majeurs ont été identifiés: Anonymisation: les données récoltées, même anonymisées,

peuvent être réidentifiantes si des informations distinctes et complémentaires sont recoupées.

Interconnexion de fichiers: il est obligatoire, en droit du numérique, de préciser la finalité d’une récolte de données personnelles. Or, ici, la base de données se compose de données fusionnées d’origines différentes et avec des finalités différentes.

Les solutions envisagées sont les suivantes: La création de bases de données distinctes afin d’éviter des

recoupements réidentifiants, L’instauration d’un « tiers de confiance » qui serait responsable

de la protection des données, La mise en place d’un « nouveau contrat social » dans le but de

préciser la/les finalité(s) de la récolte de données.

L’expérimentation

Une ambition unique … qui nécessite une stratégie de communication particulière

1. Visant large (4 segments identifiés: une minorité d’hyperconnectés, une minorité mal équipée, la majorité des citoyens, les exclus des TIC)

2. Reposant sur des acteurs relais du territoire (utilisateurs alpha, communautés existantes, institutionnels, médias, acteurs privés, etc.)

3. Inscrite dans la durée (le contenu de l’application et l’animation sont des facteurs clés de succès)

mobi-lise = une contribution par les citoyens et pour les citoyens (« crowdsourcing ») soutenue par un marketing territorial engagé et un soutien fort de la collectivité

Le marché cible à Reims: 20.000 personnes

L’objectif pour notre expérimentation: 1.000 téléchargements 500 utilisateurs

LES OUTILS

L’application smartphone La base de données L’outil d’aide à la décision La plateforme de partage

L’application smartphone

En échange du partage de ses données de déplacement, le citoyen a accès au service unique proposé qui est un réseau social géolocalisé pour la découverte du territoire grâce aux contributions communautaires. L’usager:

Appartient à une communauté territoriale, A accès aux découvertes (lieux d’intérêt et événements) des

membres de sa communauté, Et partage lui-même ses découvertes.

La prise en compte des contraintes juridiques est primordiale. L’usager est ainsi totalement maître du partage de ses données, grâce à:

La sélection des acteurs y ayant accès, La possibilité de stopper la collecte à tout moment pendant

une durée déterminée.

Les modules de collecte des données pourront être disponibles en API et ainsi utilisées par les développeurs qui souhaitent créer un nouveau service (avec une nouvelle IHM).

La base de données

La base de données a pour rôle de fusionner les données temps réel récoltées par l’application, et les données statiques du territoire (réseau routier, réseaux de transports, etc.)

Des données de l’opérateur mobile Orange, sous forme de matrices Origine/Destination, sont également jointes à la base de données.

Avant d’être fusionnées, les données bénéficient de traitements spécifiques (qualification, reconstitution et redressement) pour aboutir à une base de données complète, de qualité et représentative.

L’outil d’aide à la décision

L’outil d’aide à la décision s’adresse aux acteurs locaux pour leur permettre de:

Mieux visualiser et comprendre les situations de déplacement Bénéficier d’outils d’analyse Faciliter le dialogue Etudier les impacts des mesures politiques et prendre des décisions

Les représentations cartographiques et statistiques sont accompagnées d’indicateurs sur la mobilité, les flux de déplacement, l’accessibilité, l’offre et la fréquentation.

L’outil d’aide à la décision s’adresse également aux citoyens qui peuvent ainsi avoir accès aux résultats des études réalisées et rendues publiques.

La plateforme de partage

La plateforme de partage permet d’inscrire le projet mobi-lise dans une démarche de partage de données, d’Open Data.

Elle offre un espace commun de partage des données brutes ou traitées et des algorithmes, pour les collectivités et détenteurs de données ainsi qu’à destination d'autres publics, comme:

Les développeurs qui pourront générer d’autres services sur la base des données disponibles,

Les chercheurs qui pourront enrichir les algorithmes ou en développer de nouveaux,

Les bureaux d’études.