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Article de blog

📦 Dévoiler l'avenir du fret urbain : Plongée dans les produits de données sur le fret de Vianova

Découvrez comment les produits de données sur le fret de Vianova transforment les informations sur les véhicules connectés en une planification plus intelligente du fret urbain et en des solutions logistiques durables.

Shreyas Aithal
24 juin 2025
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L'essor des données des véhicules connectés et de l'analyse spatiale

Dans le paysage actuel des transports, qui évolue rapidement, les données des véhicules connectés et l'analyse spatiale ont changé la donne. Alors que les populations urbaines gonflent et que la demande logistique explose, la compréhension des schémas de déplacement des véhicules en temps réel est essentielle pour que les agences gouvernementales optimisent les infrastructures adaptées à la demande croissante d'espace sur les trottoirs.

Les véhicules connectés équipés de capteurs GPS, télématiques et IoT génèrent des flux massifs de données sur la localisation, la vitesse, la durée des arrêts et bien plus encore. Lorsqu'elles sont exploitées efficacement, ces données permettent d'obtenir des informations intéressantes sur les flux de circulation dans les zones urbaines/semi-urbaines et sur l'utilisation des trottoirs par les différents types de véhicules.

Produits de données sur le fret de Vianova

Les produits de données sur le fret de Vianova agrègent des données brutes de GPS et de capteurs provenant de véhicules connectés, en se concentrant particulièrement sur les véhicules commerciaux tels que les fourgonnettes, les camions et les remorques, afin de fournir des informations approfondies sur le mouvement du fret et l'activité des trottoirs. Ces produits de données sont ensuite optimisés pour l'analyse géospatiale sur la plateforme d'intelligence de Vianova (VIP).

  • ‍CurbAnalytics : Suivi détaillé des arrêts de véhicules commerciaux, y compris le lieu d'arrêt, la durée, le type de véhicule et de carburant, et les schémas de synchronisation. Ces données sont précieuses pour comprendre comment l'espace des trottoirs est utilisé tout au long de la journée, identifier les heures de pointe et détecter les zones surchargées ou mal desservies.

  • ‍Origin-DestinationFlows : Agrégation des comptages de déplacements entre des zones définies, illustrant la demande de déplacements et les corridors de transport de marchandises. Cela permet d'identifier les itinéraires à fort trafic et de soutenir les décisions d'investissement dans les infrastructures.

  • ‍Composition et comportement de la flotte : La connaissance des types de véhicules circulant dans les environnements urbains, de leurs profils d'émissions et de leurs modes de livraison permet de soutenir les initiatives de logistique durable.

Comment les données sur le fret de Vianova permettent d'agir

🏛️ pour les agences gouvernementales
  • Optimisation du trafic et des infrastructures : En analysant en temps réel l'activité en bordure de trottoir et les flux de déplacements, les urbanistes peuvent concevoir et appliquer des réglementations qui réduisent les embouteillages et améliorent la sécurité routière.


  • Gestion du fret urbain : La plateforme permet de réglementer les zones de livraison, de donner la priorité à l'application de la loi dans les zones de congestion et de planifier l'infrastructure en fonction des besoins émergents, tels que les zones à zéro émission.


  • Évaluation de l'impact des politiques : Les agences peuvent contrôler le respect des politiques de bordures en temps quasi réel et évaluer la manière dont les interventions influencent les schémas de circulation et l'utilisation des bordures.


🚚 Pour les entreprises de fret et les opérateurs de flotte
  • Optimisation de la flotte et des itinéraires : Les entreprises peuvent exploiter des données détaillées sur les arrêts et les trajets afin d'optimiser les itinéraires, de minimiser les temps d'arrêt et d'améliorer la planification des livraisons.


  • Planification de la durabilité : La connaissance des types de carburant et de l'utilisation des véhicules aide les entreprises à passer à des flottes plus écologiques et à s'aligner sur les exigences réglementaires.

Études de cas

Découvrez toutes nos études de cas ici.

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🇫🇷 Paris - Optimiser le fret urbain avec des zones de chargement pilotées par les données

Confrontée à un manque de visibilité sur l'utilisation des zones de chargement existantes, la ville de Paris a utilisé le produit de données Curb Analytics de Vianova pour agréger les données des arrêts de livraison des véhicules connectés, avec un taux d'échantillonnage de 15 % de l'ensemble du trafic de véhicules commerciaux dans la ville. En cartographiant l'encombrement des trottoirs et les durées de stationnement, notre optimisation alimentée par l'IA a recommandé 500 nouvelles zones de chargement à travers la ville. 

  • Identification des principaux points de livraison tels que le boulevard Malesherbes et le quai de la Rapée.
  • Validation de nouvelles zones de chargement pour réduire la congestion des trottoirs.
  • Seuls 30 % des arrêts ont lieu dans les zones de chargement désignées, ce qui améliore la réglementation et le respect des règles.


Cette initiative a aidé les urbanistes à prendre des décisions éclairées sur les investissements dans les infrastructures et les politiques de gestion des trottoirs, réduisant ainsi les embouteillages et améliorant l'efficacité de la logistique urbaine.

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🇨🇦 Montréal - Améliorer la sécurité et l'application de la loi grâce aux informations sur les véhicules commerciaux

L'Agence de Mobilité Durable de Montréal s'est appuyée sur la plateforme de Vianova pour obtenir une visibilité détaillée de l'activité des véhicules de livraison commerciaux, qui était auparavant difficile à appréhender avec les méthodes traditionnelles de terrain. En intégrant les données télématiques aux segments de rue et en les comparant aux compteurs, la ville a atteint un taux d'échantillonnage de 47 % dans les principaux corridors commerciaux. 

  • Identification des points névralgiques de l'activité en bordure de trottoir avec une forte densité de véhicules de livraison.
  • Détection des risques pour la sécurité des cyclistes liés au comportement des véhicules de livraison.
  • Priorité à l'application de la loi dans 5 zones afin de réduire les embouteillages et d'améliorer le respect de la loi.
  • Recommandations pour de nouvelles zones de chargement à l'aide d'une analyse basée sur l'IA.

Cette approche fondée sur les données a permis à Montréal d'améliorer la sécurité de tous les usagers de la route tout en optimisant la gestion du fret urbain.

Exploiter la puissance des données sur le fret pour une mobilité plus intelligente

Le produit de données sur le fret de Vianova offre une vue inégalée sur le mouvement des marchandises à travers les paysages urbains. En transformant les données des véhicules connectés en informations exploitables grâce à l'analyse spatiale avancée et à l'IA, il permet aux agences gouvernementales et aux entreprises d'optimiser la circulation, d'améliorer la sécurité et de soutenir une logistique durable.

Que vous soyez un urbaniste cherchant à concevoir de meilleures politiques de réduction des émissions ou un opérateur de flotte cherchant à augmenter l'efficacité et à réduire les émissions, la plateforme de Vianova fournit les données complètes et les outils intuitifs dont vous avez besoin.

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.

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.

Vous voulez en savoir plus ? Visitez notre page pour nous contacter.‍
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