Cycling Insights, notre nouvelle plateforme de gestion complète de votre réseau cyclable évolue, en voici un tour d’horizon des fonctionnalités principales !
Après avoir présenté le partenariat entre Eco-Compteur et Geovelo qui a permis de créer la plateforme Cycling Insights dans un précédent article, ainsi qu’un aperçu des fonctionnalités de cartographie et de calcul d’itinéraires vélo proposées dans l’application mobile Geovelo, voici à présent l’analyse des données d’usage à partir de données GPS et de comptages automatiques.
Analyse des données d’usage (fréquentation, vitesse, accidentologie, etc.) proposée par la plateforme Cycling Insights
Cycling Insights est un tableau de bord destiné aux municipalités, il permet d’analyser facilement la fréquentation sur le réseau cyclable, par section de rue, mais également la fluidité du trafic vélo, de générer des matrices Origine Destination ou encore des études d’accessibilité.
Ces données proviennent de l’application Geovelo, et des compteurs automatiques et sont transmises sous formes d’indicateurs agrégés et consolidés.
En analysant les fréquentations, il est possible de connaître le nombre de passages absolus enregistrés pour une période donnée, mais également de filtrer les passages, pour afficher par exemple les axes les plus fréquentés.
Ces données permettent également d’avoir un nombre total de KM parcourus sur une période donnée. Le croisement de ces données avec l’information des aménagements cyclables (cf. article précédent) permet également de connaître le pourcentage de trajets réalisés sur des aménagements dédiés, sécurisés ou non et par typologie.
Une fonctionnalité permet également de superposer les données du flux cycliste avec les emplacements des compteurs automatiques installés sur le terrain et d’avoir accès rapidement aux données de ces compteurs.
Analyse de la vitesse
Au-delà des données de fréquentation, Cycling.Insights permet d’analyser la vitesse des cyclistes, avec un indicateur de vitesse moyenne, par section de rue, une fonctionnalité utile pour faire un diagnostic précis de futurs besoins en aménagement cyclable, et d’objectivation de potentiels conflits d’usage.
Là aussi, un outil de filtrage est disponible pour identifier rapidement les axes où la vitesse est la plus élevée (ou lente, suivant le besoin).
Matrices Origines – Destinations
Une autre fonctionnalité utile de Cycling.Insights et de pouvoir générer facilement, à partir des données d’usage, des matrices Origine – Destination. On peut ainsi identifier rapidement et facilement les trajets les plus fréquents, et les communes les plus connectées à la ville centre (dans l’exemple ci-dessous Nantes).
Visualisation des matrices origine-destination. Les villes de Rezé et Saint Herblain sont les deux villes qui enregistrent le plus de connexions avec Nantes et son centre-ville.
Données d’accidentologie et signalements
Cycling.Insights permet de consulter facilement les données d’accidentologie et les signalements relatifs à la sécurité faits par les utilisateurs de la communauté Geovelo :
- Observatoire national interministériel de la sécurité routière (ONISR)
- Signalements venants des utilisateurs de l’application Geovelo
- Freinages soudains (collectés automatiquement via l’application Geovelo)
- Points noirs transmis via les données collectées du Baromètre des villes cyclables de la Fédération des usagers de la bicyclette (FUB)
Ces données peuvent, là encore, fournir des informations utiles pour des diagnostics ou réflexions sur les aménagements cyclables.
Données de ralentissement
Le tableau de bord offre un indicateur lié aux zones de ralentissement et de stops, notamment pour identifier les intersections ou les cyclistes sont très ralentis.
Ces données sont collectées automatiquement par l’application Geovelo et remontent dans Cyclings Insights.
Exemple de visualisation des freinages brusques, pour identifier de potentiels carrefours accidentogènes
Données de qualité de voie
Enfin, un indicateur de la qualité de la surface des aménagements cyclables permet aux villes d’identifier facilement, et sans relevé sur le terrain, des axes qui présentent des anomalies tels que les fissures, nids de poules, ou encore les zones pavées.
Ces données peuvent, là encore, fournir des informations utiles pour des diagnostics ou réflexions sur la priorisation de travaux de voirie.
Exemple de visualisation de la qualité des routes à l’échelle d’un territoire
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