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H2020

BigData4ATM — Résultat en bref

Project ID: 699260
Financé au titre de: H2020-EU.3.4.7.1
Pays: Espagne
Domaine: Transports et Mobilité, Économie numérique

Collecter des données comportementales pour mieux gérer les aéroports

Les déplacements jusqu’à l’aéroport, depuis l’aéroport et dans l’aéroport représentent une grande partie de la durée totale d’un voyage, cependant, jusqu’à maintenant, personne ne savait exactement le temps qui leur était consacré.
Collecter des données comportementales pour mieux gérer les aéroports
L’UE a imposé que, d’ici 2050, les trajets aériens européens parviennent à réduire le temps de voyage porte à porte à moins de quatre heures au total. Pour atteindre cet objectif, il faudra prendre en compte tous les segments de transport.

Cependant, le manque d’informations de base complique fortement la mise en œuvre de tout changement. Le comportement des passagers, y compris leurs déplacements jusqu’à l’aéroport, depuis l’aéroport et dans l’aéroport, affectent les vols; tandis que les décisions de gestion du trafic aérien affectent les voyageurs. Les incidences spécifiques que cela implique dans les deux sens sont relativement peu connues.

Et rassembler les informations pertinentes s’avère complexe. En effet, la réalisation de sondages auprès des passagers est à la fois peu pratique et partiale. En outre, les sources de données publiques sont souvent agrégées de manière trop grossière pour être exploitables. Ainsi, le défaut d’information persiste et les décisions de gestion sont prises à l’aveuglette sans mesurer leurs incidences sur les passagers.

Big data

Le projet BigData4ATM, financé par l’UE, s’est attaqué à ce problème. «Notre étude a utilisé de nouvelles sources de données géolocalisées, en combinaison avec des informations plus classiques, afin de décortiquer les déplacements des passagers et leurs autres comportements», explique Pedro García, scientifique des données chez Nommon Solutions and Technologies. Ces nouvelles sources incluent des données obtenues à partir des téléphones portables, des cartes de crédit et de Google Maps. Toutes les informations personnelles ont été mélangées et rendues totalement anonymes, conformément aux directives éthiques. Le but final était de déterminer si ces informations pouvaient apporter un éclairage pour la prise de décision relative à la gestion du trafic aérien et des infrastructures de transport publiques.

Le projet a établi un ensemble de méthodologies de recherche qui utilisent ces nouvelles sources de données pour réunir des informations sur les zones de chalandise des aéroports. Les chercheurs ont validé ces techniques en les comparant aux données obtenues de manière plus conventionnelle et prouvé l’efficacité du concept du projet. Les nouvelles sources de données fournissent en effet des informations en continu avec une qualité et une précision suffisantes, tout en ne représentant qu’une petite fraction du coût des méthodes classiques.

Analyser le comportement des passagers

La première des quatre études de cas réalisées s’est intéressée au temps de voyage, et à sa décomposition mouvement par mouvement. Ces informations seront utiles pour évaluer l’intégration des différents segments de transport. «Nous avons constaté que les réseaux de transport aérien actuels sont loin d’atteindre l’objectif de quatre heures imposé par l’UE», déclare M. García.

Une seconde étude de cas a utilisé les informations des cartes de crédit pour estimer l’impact des perturbations du trafic aérien sur les dépenses des passagers et sur leur temps de voyage à l’aéroport de Madrid en mai 2011. Les perturbations ont entrainé des schémas identifiables de dépenses, notamment pour l’hébergement ou pour des solutions alternatives de transport. L’enquête a également établi que les retards liés à des grèves augmentaient le temps de voyage, notamment sur les segments de déplacement à l’intérieur des aéroports.

L’étude de cas numéro trois a examiné la concurrence entre les transports aériens et les trains à grande vitesse. L’étude a conclu que le temps nécessaire pour accéder et sortir des aéroports et des gares était un facteur important de la comparaison.

Enfin, l’équipe a eu recours aux données des téléphones portables pour étudier la concurrence entre les différents aéroports situés dans la zone du Grand Londres. L’étude anticipe des modifications probables qui résulteront de la proposition d’établir une liaison ferroviaire à grande vitesse entre Londres et Birmingham, qui a pour objectif d’amener l’aéroport de Birmingham dans la zone de chalandise de Londres et donc de prendre des parts de marché aux petits aéroports.

«Les méthodes que nous avons développées présentent un vaste potentiel pour la planification et la gestion des systèmes de transport», explique M. García, «ainsi que pour le fonctionnement des aéroports et la mise en place de nouveaux services de mobilité pour en faciliter l’accès/la sortie.» Tous les acteurs du secteur des transports, notamment les opérateurs, les autorités publiques et les cabinets de conseil, sont des clients potentiels.

Les nouvelles méthodes définies par le projet permettent d’étudier directement les problématiques qui concernent le transport aérien. Ces informations contribueront à faire évoluer l’ensemble du système afin de répondre aux besoins des passagers.

Mots-clés

BigData4ATM, ATM, gestion du trafic aérien, géolocalisé, passager, comportement, impacts