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Certains ont compris que les données ne sont qu’un carburant pour mieux comprendre les changements de comportements

Plusieurs articles ont déjà été rédigés sur le rôle clé des données pour faciliter la multimodalité, le passage d'un mode à l'autre. Ceci nécessite un premier niveau de production de données temps réel des différents modes, de protocoles d'échanges et de partages, de mise en commun. De nombreux acteurs travaillent ce sujet, des avancées sont visibles tous les jours (exemple la RATP), une directive européenne sur les ITS est en cours de transposition.

Un second niveau consiste à utiliser les données d'usage des différents modes pour construire des modèles prédictifs et commencer à apprendre comment les citoyens se déplacent avec les différents modes de transports. Les données "temps réel" sont utilisées pour prévoir le futur qui à son tour modifiera les comportements au présent. Par exemple, Google vient de déployer dans de nouvelles villes sur Google Map, l'information Trafic. Pour cela, des données remontent des smartphones Android pour estimer les vitesses temps réel, donc les flux. Google confirme là le besoin d'avoir, à la fois, de puissants outils numériques, mais également des capteurs physiques qui remonteront des données tout en apportant à l'usager "en retour" une information contextualisée. Ce second niveau "domine" le précédent car il va utiliser le déluge de données pour construire des connaissances ayant une valeur ajoutée supérieure.

Un troisième niveau a déjà émergé. Il consiste à équiper les objets ou les services de processus permettant d'analyser, de comprendre les usages déjà modifiés par le second niveau pour re-concevoir les objets et les services "en permanence". InternetActu a publié sur son blog un article concernant le domaine de la "quantification de soi" par le numérique. De nombreuses analogies sont possibles avec la mobilité. Les données remontantes peuvent être mises en forme pour produire de nouvelles connaissances permettant à leur tour de modifier nos comportements, nos usages. BJ Fogg a fondé le laboratoire des technologies persuasives à Stanford, et travaille sur les mécanismes de compréhension des changements de comportements. Il a développé une théorie basée sur la Motivation, la Capacité et le Déclenchement, et un outil interactif.

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A travers un exemple, retraçons quelques innovations du domaine des transports

Un professeur de l'Université de Stanford expérimente un système permettant de réduire la congestion aux heures de pointe. Ce projet, Capri, pour Congestion and Parking Relief Incentives, a reçu une aide de 3 millions de $ du DoT américain. L'idée est simple : récompenser financièrement les conducteurs qui décalent leur déplacement en dehors des heures de pointe. Cette "innovation", au sens où il faut quantifier les effets et évaluer les moyens de la diffuser à grande échelle, ré-interroge de nombreuses mesures, oblige une nouvelle fois à considérer en même temps ce projet et le "tout". 

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