Journal des technologies de l'information et du génie logiciel
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Abstrait

Analyse des données de cartes à puce à grande échelle pour étudier le comportement des voyageurs dans les transports publics à l'aide de l'analyse des mégadonnées

Jamal Maktoubian, Mohebollah Noori, Mehran Ghasempour-Mouziraji, Mahta Amini

Dans les transports publics urbains, les données des cartes à puce sont de plus en plus utilisées pour collecter automatiquement les tarifs. Elles permettent aux passagers d'accéder à presque tous les types de modes de transport public (bus, train, tram, funiculaire, LRT, métro et ferry-boats) avec une seule carte valable pour l'ensemble du trajet. Bien que la concentration majeure des cartes à puce soit dans la collecte des recettes, elles génèrent également d'énormes quantités de données passives à partir des dispositifs technologiques installés pour contrôler leur fonctionnement. Les données générées pourraient être bénéfiques aux planificateurs de transport en commun, ce qui pourrait permettre de mieux comprendre les modèles de comportement des passagers pour la planification des services à court et à long terme. Cependant, l'un des principaux défis est le fait que les infrastructures et les méthodes traditionnelles sont inefficaces lors du traitement ou de l'analyse d'un grand volume de données. Ainsi, comme alternative, la technologie du big data pourrait être utilisée pour améliorer la collecte, le stockage, le traitement et l'analyse des données. De plus, la principale motivation serait la rentabilité de cette méthodologie, car le coût du traitement et de l'analyse des données à grande échelle est énorme. Cette expérience démontre qu’une combinaison de connaissances en planification, de big data et d’outils d’exploration de données permet de produire des indicateurs de comportements de déplacement, de politiques de transport public, de performance opérationnelle et de politiques tarifaires.