Alors que les villes luttent pour faire face à une pléthore de problèmes d’étouffement, le vélo est considéré comme un moyen de résoudre les problèmes de transport et de qualité de l’air dans les zones métropolitaines. Dans un effort pour soulager la pression sur les infrastructures publiques, les villes du monde entier essaient activement d’inciter les citoyens à faire du vélo. Ce n’est pas toujours aussi simple que de mettre des vélos dans la rue et de les mettre à disposition.
Les utilisateurs ont besoin d’un écosystème cycliste avec des programmes de partage de vélos qui intègrent et analysent des données à l’échelle de la ville, des modèles d’utilisation uniques, même des prévisions météorologiques et des événements locaux pour répondre aux demandes. Alors que les villes deviennent plus intelligentes avec des initiatives intelligentes développées à un rythme croissant, les villes elles-mêmes détiennent des données plus précieuses qui peuvent être utilisées pour soutenir la croissance des systèmes de vélos en libre-service.
Utilisation de l’IA pour développer les programmes de vélos en libre-service
Les données étant au cœur des systèmes de vélos en libre-service, la manière dont les opérateurs les traitent joue un rôle essentiel dans la croissance de l’adoption. Cela peut souvent être très écrasant pour les opérateurs. Les énormes quantités de données disponibles à la fois dans leurs propres systèmes et dans la ville au sens large peuvent être difficiles à comprendre et à organiser, surtout si elles ne sont pas structurées et sont considérées comme des données « sales » avec beaucoup d’erreurs.
Voici une vidéo en anglais relatant ces faits :
Heureusement, la technologie est là pour vous aider. Grâce à l’IA, les opérateurs sont désormais en mesure de transformer les données en informations qui améliorent l’efficacité de leur système. L’IA aide à organiser de grandes quantités d’informations, tout en utilisant l’intelligence en temps réel pour prévoir la demande et optimiser l’achalandage des utilisateurs.
Les données et l’IA vont de pair pour rassembler des informations sur les heures de pointe, les zones populaires et les ressources inutilisées d’une manière qui permet aux opérateurs de trouver des gains d’efficacité dans la redistribution. Grâce aux efforts de redistribution, les opérateurs constatent des gains de temps et d’argent considérables, car ils n’achètent plus et n’entretiennent plus inutilement de grandes ressources. Ils peuvent se concentrer sur l’utilisation des données pour améliorer l’achalandage sur une flotte mieux organisée.
Soutenir les efforts de Smart City avec les données
Les villes intelligentes ont besoin de solutions de transport qui répondent aux besoins des citoyens. L’optimisation du vélo en libre-service est un moyen d’accélérer la croissance des villes intelligentes, mais le défi est de savoir comment utiliser et interpréter efficacement ces énormes quantités de données. Les systèmes de partage doivent trouver de meilleures solutions en utilisant ces données pour développer et soutenir ces initiatives à l’échelle mondiale.
Les solutions résident dans la manière dont les données sont collectées et utilisées. Dans un premier temps, l’accent pour les opérateurs devrait être de s’assurer que les données collectées sont exactes. Au fur et à mesure que des erreurs se produisent, le processus doit détecter et corriger les erreurs pour rendre les données pertinentes. Avec des données fiables, les opérateurs sont en mesure de tirer des informations précieuses qui optimisent leurs systèmes et fournissent aux utilisateurs les ressources dont ils ont besoin.
Fan de vélo depuis mon enfance, j’ai fait du BMX plus jeune, des randos de plusieurs centaines de km en VTT. Je sais changer une roue sous la pluie, réparer un dérailleur sous 40 degrés, je suis une cycliste complète !
