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Hove, filiale de Keolis spécialisée dans les solutions pour la mobilité, a développé Patterns, une application qui permet de détecter les flux de mobilité. Elle permet de désiloter la donnée collectée et l’affecter à différents usages comme la fréquentation des bus, le comptage routier, le comptage vélo et piétons, etc.

 Tout bouge beaucoup plus vite. La mobilité type n’existe plus vraiment. Il y a eu des changements de comportements

- Sylvain Coppéré, Directeur Patterns chez Hove

Patterns récupère quotidiennement, grâce à des flux sécurisés, des centaines de millions de géolocalisations de smartphones, qui sont traitées avec un algorithme, pour en déduire des indicateurs de mobilité :

• Effets et l’impact de mises en place de politiques mobilité sur les comportements.
• Impact d’une évolution de l’offre, comme l’installation d’une nouvelle ligne de métro à Rennes et son effet sur les flux de mobilité.
• Compréhension de l’intermodalité de la mobilité et optimisation des flux pour de meilleurs déplacements.
• Performance et desserte du transport public pour comparer le comportement entre les quartiers et les moyens de transport.
• Suivi des trajets à un niveau granulaire pour extraire des données sur les trajets du début à la fin, comme les modes de transport utilisés et les distances parcourues.

Patterns a ainsi mis en place un observatoire, suivant précisément les mobilités, sur une centaine de villes françaises de plus de 30 000 habitants. En analysant les données et les comportements recueillis depuis février 2020, Patterns permet de comparer différents plans d’action et de dupliquer les plus efficaces dans d’autres villes.

Sylvain Coppéré précise qu’à l’échelle des grandes villes, il est plus pertinent de privilégier l’optimisation globale à l’optimisation locale. Il faut donc inclure tous les types de mobilité plutôt que chercher à proposer une offre qui réponde uniquement à certains usagers des transports en commun.

À Greensboro, en Caroline du Nord, l’autorité responsable des transports voulait supprimer une ligne desservant un aéroport. Grâce à ses indicateurs, Patterns a pu défendre cette ligne de service et démontrer qu’elle était plus que nécessaire aux personnes transitant par la ville.

En France, les nombreuses données détaillées recueillies par Patterns ont permis de calculer les émissions de CO2 générées par ces déplacements. Les résultats de Rennes et Nancy, sur deux périodes distinctes, montrent que les émissions ont augmenté dans ces villes, s’expliquant par une offre de transport peu dégradée mais moins empruntée, couplée à une augmentation du nombre de kilomètres parcourus en voiture.

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