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Le Contexte

Londres, l'une des plus grandes agglomérations du monde, possède l'un des systèmes de transport les plus dynamiques et les plus complexes au monde. Transport for London, une agence de la Greater London Authority, est responsable non seulement des lignes de bus à impériale emblématiques de la ville et du système de métro tentaculaire, mais aussi des rues de surface à haute priorité.

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Depuis l'adoption d'un objectif Vision zéro en 2018, Transport for London a travaillé avec diligence pour améliorer les progrès sur son réseau routier. Bien qu'elles ne représentent que 5 % des routes de la métropole, les "routes rouges" de TfL représentent près de 30 % du volume de véhicules.

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Ces routes sont parmi les plus emblématiques de Londres, mais aussi les plus dangereuses, avec des conflits entre les usagers vulnérables tels que les piétons et les cyclistes, et les véhicules lourds tels que les camions, les bus et les camionnettes. En outre, TfL aide les 32 arrondissements de Londres à améliorer les résultats sur les routes locales en fournissant des ressources financières et une assistance technique.

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Compte tenu de ce vaste champ d'action, TfL s'est empressé de trouver des moyens de collecter des informations sur les opérations et la sécurité du trafic à grande échelle. Le groupe de travail "Vehicle as a Sensor" de l'équipe Open Innovation de TfL a été créé pour étudier comment les données des véhicules connectés pourraient compléter les efforts de collecte de données existants, tels que les capteurs et les caméras de circulation, tout en apportant de nouvelles informations et en réduisant les délais de rentabilisation.

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Le défi

En ce qui concerne la Vision Zéro, comme la plupart des villes, TfL mène la dernière guerre. La stratégie actuelle de réduction des dommages de TfL se concentre sur un sous-ensemble du réseau londonien présentant un nombre élevé de collisions graves, normalisé en fonction du volume de véhicules et de la taille de la route. Cette approche est efficace, mais elle se traduit par une approche rétrograde qui attend un volume suffisant de collisions pour agir.

En outre, lors de l'évaluation du succès d'une intervention de sécurité telle qu'un quartier à faible trafic, une stratégie de réduction de la vitesse ou une amélioration de la modération du trafic, TfL dispose de ressources limitées. Le succès est déterminé soit par des périodes d'évaluation limitées sur de petites zones grâce à l'utilisation de caméras à des carrefours clés, soit sur une longue période en évaluant le changement dans le nombre de collisions.

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Si TfL et ses partenaires dans les arrondissements locaux étaient en mesure de prioriser les interventions en se basant non seulement sur ce qui s'est passé dans le passé, mais aussi sur ce qui pourrait se passer à l'avenir, cela pourrait modifier l'approche de l'organisation vis-à-vis de la Vision Zéro. mais aussi sur ce qui pourrait se produire à l'avenir, et s'ils étaient en mesure d'étendre l'évaluation des projets, cela pourrait remodeler l'approche de l'organisation à l'égard de la Vision Zéro.

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La solution

Vianova s'est associée à TfL pour fournir à l'équipe de sécurité routière de la ville et aux chefs de projet un nouveau regard sur la sécurité routière grâce à la combinaison de produits de données uniques et de la plateforme d'intelligence de Vianova (VIP).

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En partenariat avec nos fournisseurs de données dans le secteur de la gestion de flotte, ainsi qu'avec les fabricants de véhicules, Vianova a été en mesure de construire un modèle de risque incorporant plus de 250 millions d'observations uniques, couvrant non seulement les routes dont TfL est directement responsable, mais aussi pratiquement toutes les routes de la ville. Avec des milliers d'observations sur chaque segment de route, les modèles de comportement de conduite à risque, tels que les freinages brusques et les excès de vitesse, sont devenus plus évidents.

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L'ajout de nouvelles données sur le freinage brusque et le dépassement de vitesse a permis de valider certains points chauds à risque (endroits présentant à la fois un nombre élevé de collisions et un grand nombre de comportements à risque), mais a également mis en évidence un certain nombre de zones présentant un nombre de collisions inférieur aux prévisions, c'est-à-dire des zones présentant un nombre élevé de comportements à risque, mais un nombre de collisions inférieur aux prévisions. Ces zones représentent une prédiction de risque - des drapeaux rouges que la ville doit traiter en priorité.

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Brixton : Surveillance d'un quartier à faible trafic

Dans le sud de Londres, Brixton a été le site d'un nouveau quartier à faible trafic, qui combine plusieurs types d'interventions différentes pour réduire le volume du trafic et ralentir les vitesses dans les rues. La plateforme de Vianova a été utile pour aider TfL à évaluer les effets avant et après les interventions. Le VIP a permis d'établir un tableau de bord rapide et simple pour le suivi du projet, affichant une réduction de 25 % de l'activité de freinage brusque à proximité d'un accident.

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La période d'évaluation du projet peut être considérablement raccourcie, et chaque rue du quartier à faible trafic peut être évaluée, et pas seulement celles qui sont équipées de caméras ou de capteurs.

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Programme de réduction de la vitesse

Avec plus de 200 miles de routes devant être réduites à 20 ou 25 miles par heure, TfL souhaite trouver de nouvelles opportunités de travail. En outre, TfL a identifié des corridors " halo " adjacents aux routes améliorées, où les effets de débordement négatifs étaient préoccupants. Grâce aux données des véhicules connectés de Vianova, TfL a pu évaluer de manière dynamique l'impact des changements, même dans les rues initialement négligées.

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Les premiers résultats des améliorations apportées en 2023 témoignent de la réussite du programme. Dans 85 % des zones de projet, des réductions de vitesse ont été observées par rapport à 2023. Dans plusieurs corridors, une augmentation du trafic le long des routes "halo" a été identifiée, ce qui a aidé TfL à travailler avec les conseils municipaux locaux pour identifier de meilleures techniques de détournement du trafic.

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Sur les 16 corridors installés en 2023, Vianova a pu identifier ceux où les vitesses ont effectivement augmenté après l'intervention, ce qui suggère la nécessité de techniques d'ingénierie ou de contrôle plus substantielles pour réduire les risques pour les voyageurs. Vianova a également pu identifier les heures de la journée et les jours de la semaine où la proportion d'excès de vitesse et de freinages brusques est la plus élevée, ce qui a permis de mettre en place des plans de contrôle ciblés.

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Prochaines étapes

Vianova et TfL travailleront ensemble pour soutenir non seulement la planification stratégique des nouvelles interventions en matière de sécurité routière, mais aussi leur suivi en temps réel. En utilisant des données mises à jour quotidiennement, TfL sera en mesure de définir des alertes personnalisées qui se déclenchent lorsque les projets tombent en dessous des seuils de performance (un changement significatif de la vitesse moyenne sur la route, par exemple).

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La combinaison d'une visualisation intuitive et de données uniques permet à la ville d'identifier de nouvelles idées en matière de sécurité et d'accélérer les progrès vers la Vision Zéro.

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À propos de Vianova

Vianova est la solution d'analyse de données pour exploiter le monde de la mobilité. Notre plateforme exploite la puissance des véhicules connectés et des données IoT, afin de fournir des informations exploitables pour planifier des infrastructures de transport plus sûres, plus écologiques et plus efficaces.

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Qu'il s'agisse de permettre la régulation de la mobilité partagée, de transformer les livraisons du dernier kilomètre ou de cartographier les points chauds des routes, Vianova est au service de plus de 150 villes, opérateurs de flotte et entreprises à travers le monde pour changer la façon dont les personnes et les marchandises se déplacent.

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