MaaS ou le nouveau paradigme de la mobilité !

Le MaaS, l’intermodalité et la mobilité active : l’avenir de la mobilité ?

45 heures en moyenne dans les bouchons par an pour les parisiens, 100 heures pour les londoniens… la croissance urbaine implique des changements drastiques de mobilité pour des villes plus agréables.

Le vélo : un maillon décisif dans la nouvelle chaîne de la mobilité

12,5% des déplacements en vélos : c’est l’objectif ambitieux du plan de mobilité français à horizon 2030 ! Par des mesures incitatives, les grandes métropoles cherchent à remplacer progressivement les automobiles par des méthodes de transports dits “actifs”, tels que le tramway, le bus ou encore le vélo partagé. Les utilisateurs des vélos partagés redoutent tous deux choses : trouver une station vide au départ, et pire, ne pas pouvoir déposer leur vélo car la station est pleine à l’arrivée ! Les informations prédictives disponibles jusqu’à 12 heures à l’avance, encouragent la pratique du vélo en ville en réduisant l’incertitude de ne pas trouver de place ou de vélo dans une station.

Cas d’usage avec Julie, francilienne

Julie travaille à Neuilly-sur-Seine. Elle souhaite rejoindre la place de la République. Le temps est dégagé, Julie souhaite profiter de la beauté des rues parisiennes.

Simplifier la vie des automobilistes avec les données prédictives

Au delà, dans les zones périurbaines, l’automobile reste privilégiée pour ses avantages et par le manque d’alternatives, mais le stress et le temps perdu accumulé par ce mode de déplacement sont dommageables. Outre les ralentissements (parfois difficiles à prévoir), les automobilistes peuvent perdre beaucoup de temps à trouver une place pour garer leur véhicule en ville.

Cas d’usage avec Marc, bordelais

Marc habite en zone périurbaine aux alentours de Bordeaux : à Macau. Il travaille sur les Allées Tourny dans le coeur historique de Bordeaux. Marc cherche à éviter la congestion du centre-ville bordelais. Il sait qu’il aura beaucoup de mal à y trouver une place de stationnement. Pour rejoindre le bureau il choisit la solution des parcs relais. Pour éviter d’être frustré en arrivant et ne pas trouver de place, il utilise infotbm. L’information prédictive de ParkPredict le dirige, jusqu’à 1 jour en avance, vers le parc relais où il pourra trouver des places disponibles.

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Construire des villes agréables grâce à l’intelligence artificielle ! #Urban #Data #AI #SmartCities #Software

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