La donnée de fréquentation quantitative, un prérequis pour toute analyse comportementale du trafic piéton/vélo

Dans l’univers du suivi de la fréquentation piéton/cycliste, il existe désormais une grande variété d’outils répondant à une grande diversité de besoins. Parmi les plus connus, le suivi des traces GPS via des applications dédiées que ce soit pour le loisir, comme Strava ou Trailforks ou pour les déplacements urbains (Bike Citizens, Geovelo, etc), les outils connectés comme ceux proposés par See.sense, l’analyse des données de téléphonie ou encore les dispositifs d’analyse des téléphones par captation des adresses MAC Wifi.

Ces informations peuvent s’avérer extrêmement utiles pour renseigner les décideurs sur le trafic global, les usagers, leurs parcours, le temps de trajet, et aménager la ville en conséquence.

Néanmoins, les compteurs de vélos et des piétons automatiques restent le socle indispensable de toute analyse permettant de tirer le meilleur parti de ces nouveaux outils car ils fournissent une donnée précise sur des points bien identifiés. Cette donnée quantitative est un prérequis nécessaire pour mener les analyses, car elle permet la calibration des flux et corrige les biais dus aux échantillons qualitatifs qui peuvent fluctuer dans le temps. En reliant les compteurs automatiques et les autres sources de données, on peut calibrer tous les modules d’analyse de données, en validant statistiquement la représentativité de l’échantillon.

Les biais de représentativité

Tout type de mesure présente des biais de représentativité, mais il est important de comprendre dans quelle proportion les résultats peuvent être affectés. Si nos systèmes de comptage automatiques sont dotés d’une précision supérieure ou égale à 95%, les outils d’analyse de trafic basés sur les traces GPS, données Wifi et données de téléphonie ont une représentativité qui varie entre 1% et 60%, en fonction du type de collecte (source : Colorado DOT). Cette représentativité ne permet pas d’analyser des variations en volume, d’autant plus si les signaux sont faibles, comme cela peut être le cas notamment pour la progression du trafic piéton en ville, où les tendances observées sont généralement de l’ordre de -5% à +5% par an.

Par ailleurs, en imaginant que les données GPS ou Wifi montrent une croissance de 10% d’une année sur l’autre, comment peut on s’assurer que cette hausse ne correspond pas à une utilisation plus importante de l’application, mais bien à une augmentation des cyclistes ? Sans donnée de base, il est difficile de délier les deux tendances.

Les autres sources de données

Au-delà des traces GPS, d’autres sources existent : celles issues d’enquêtes, d’observation visuelle, du comptage manuel, de la téléphonie, ou des prestataires de VLS (vélo en libre-service).

Pour le secteur du tourisme à vélo, les études de retombées économiques permettant de mesurer avec précision l’impact socio-économique de nouveaux aménagements sont par exemple basées sur des enquêtes réalisées auprès des professionnels du secteur. Les retombées économiques des différents itinéraires cyclo-touristiques français sont par exemple évaluées annuellement par l’organisme Vélo & Territoires, ce qui permet de mettre en avant la forte rentabilité des aménagements cyclotouristiques.

Des types de données complémentaires

On le constate donc, ces types de données qualitatives sont une source d’information précieuse dans le contexte actuel.

Pour autant, afin de bénéficier de ces informations tout en garantissant une précision statistique suffisante, ces données doivent impérativement être redressées pour corriger le biais de représentativité. C’est pour permettre à nos clients d’analyser correctement leurs données qualitatives que nous avons ainsi mis au point une méthodologie scientifique permettant de croiser et d’extrapoler ces types d’informations.

Comme noté par TRACES TPI et le SIPME dans le rapport de fréquentation du Massif de l’Ésterel : « Le croisement des données d’observation qualitatives (enquête profil et parcours), quantitatives (comptage parkings et sentiers, comptage visuel complémentaire sur les sites équipés de systèmes Eco-Compteur) avec des dispositifs automatiques de comptages est l’approche qui apporte le plus de garantie sur la pertinence et la cohérence des données d’études. »

Services de données Eco-Compteur

Pour croiser, corréler, et extrapoler, Eco-Compteur a développé des partenariats pour fournir un procédé de calibration fiable et validé scientifiquement entre les données qualitatives & quantitatives.

Cette méthodologie permet de calibrer les traces GPS et les intégrer pour bénéficier d’informations qualitatives en plus des informations quantitatives apportées par les compteurs. Le travail de calibration a été réalisé sur des traces GPS, mais ce processus peut également s’appliquer à tout type de données qualitative comme les données d’accidentologie, celles des données de téléphonie mobile, ou celles des analyseurs de réseaux Wifi.

Fort de notre expertise en la matière et de notre travail sur des projets pilotes pour les villes de Nantes, Ville de Québec et Dublin, Eco-Compteur a pu mettre en place une méthodologie permettant à ces clients d’utiliser les données quantitatives à des fins d’analyses avancées.

Exemple de cartographie réalisée sur les trajets les plus empruntés à vélo dans la ville de Montréal

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