Cet article fait partie du dossier : Étoile ferroviaire grenobloise : expertise de scénarios de desserte ferroviaire testés avec le Modèle Multimodal Régional (MMR)
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Le Cerema travaille au quotidien à l'intégration des données issues des nouvelles technologies pour estimer les mobilités. Si de nombreuses sources de données existent, notamment grâce aux possibilités offertes par les smartphones, il apparaît qu'aucune source ne permet d'avoir une vision complète et exhaustive de l'ensemble de la mobilité d'un territoire.
Afin d'y voir plus clair sur les sources de données existantes et sur leur fiabilité, les équipes du Cerema préparent des fiches techniques qui seront publiées prochainement. Dans un premier temps, un diaporama , présenté au collège international des sciences territoriales en novembre 2021 est proposé. Il donne une vision d'ensemble des potentiels des différents types de données, dont celles issues des nouvelles technologies, pour la connaissance des mobilités et des flux.
Ce document définit une typologie en 4 classes pour les données de mobilité, en fonction de la manière dont elles sont collectées et de leur niveau d'exhaustivité.
Les quatre classes de données de mobilité :
- Enquêtes à échantillons représentatifs
- Enquêtes à échantillons non-représentatifs
- Collectes passives exhaustives
- Données massives
Ce sont ces deux facteurs (le mode de collecte des données leur niveau d'exhaustivité) qui ont principalement un impact sur la manière dont les données peuvent ensuite être utilisées pour estimer les mobilités, notamment dans le cadre d'un modèle de déplacements.
Les différentes sources disponibles sont présentées (par exemple les enquêtes auprès des usagers, les dispositifs de comptage, les données de péage ou de billettique, les données massives via Bluetooth, Floating Mobile Data, traces issues d'applications smartphone...), leurs points forts et leurs points faibles pour l'estimation des mobilités sont mis en avant.
Pour finir, ce document propose quelques exemples d'utilisation par le Cerema des données massives (c'est-à-dire de données non exhaustives et collectées de façon passive) dans le cadre de travaux de modélisation des déplacements.