Fusion des données provenant d'un système de paiement par cartes à puce, d'un système de compte à bord et d'horaire pour l'imputation d'arrêts d'embarquement en transport collectif

Avec l'adoption de systèmes de péage par cartes à puce, une grande quantité de données opérationnelles est maintenant accessible pour la planification des transports. Ces données demandent cependant un traitement préalable comme elles sont souvent récoltées pour répondre à des besoins administratifs comme la collecte de revenus. Ce projet porte sur l'attribution d'arrêts aux données d'embarquements provenant du système de péage automatisé par cartes à puce du Réseau de Transport de Longueuil (RTL). Cette attribution a été effectuée par un algorithme utilisant des requêtes SQL. Les données de localisation des véhicules sont déjà utilisées pour évaluer le service et en améliorer la ponctualité. Les données de systèmes de décompte automatisé de passagers sont utilisées pour connaître la demande sur les réseaux de transport et la charge des autobus. Les données de cartes à puce ont plusieurs applications. Une fois enrichies d'arrêts d'embarquement ainsi que d'arrêts de destination, plusieurs analyses peuvent être faites grâce aux données de cartes à puce. Il est possible d'analyser la demande, d'établir les zones du réseau les plus populaires et d'analyser le comportement des usagers. Les données de cartes à puce peuvent aussi compléter et améliorer l'information obtenue grâce aux enquêtes origines-destinations puisqu'elles couvrent un plus grand nombre de déplacements et que l'information sur ceux-ci est plus précise. La méthodologie utilisée pour cette recherche est la suivante. Tout d'abord, le système d'information du RTL est caractérisé pour pouvoir proposer une structure d'accueil pour les données. Trois tables principales sont utilisées. La table CAP (cartes à puce) comprend les données du système de péage automatisé par cartes à puce où les transactions d'embarquements sont enregistrées. Ces transactions ne contiennent pas de données de localisation. La table SDAP (système de décompte automatique de passagers) comprend les données de localisation des autobus lors des passages aux arrêts et les données de compte à bord. La table GTFS (Google Transit Feed Specification) comprend les données du service planifié. Ensuite, les tables sont comparées entre elles pour vérifier l'intégrité des données. L'algorithme d'attribution d'arrêts est réalisé en trois étapes. La première étape est d'utiliser les données de la table SDAP pour enrichir les embarquements CAP. La deuxième étape est d'utiliser les habitudes des usagers et les embarquements CAP ayant obtenu des arrêts à la première étape pour dériver les arrêts d'embarquement manquants. La dernière étape est d'utiliser les données GTFS pour finir l'enrichissement des embarquements CAP. La caractérisation des données a permis de mettre en évidence des variations dans l'intensité des activités semblables pour les trois tables avec des pointes d'appariement maximal le matin et en début de soirée en semaine et beaucoup moins d'activités couplées la fin de semaine. La caractérisation a aussi permis de voir un manque de données au niveau de la table SDAP alors que beaucoup moins d'autobus y sont actifs que dans la table CAP, où il y a significativement moins de passages capturés que de passages prévus. Le manque de données dans la table SDAP rend l'application de l'algorithme beaucoup moins efficace. L'application de l'algorithme d'attribution d'arrêt aux embarquements CAP a permis d'attribuer un arrêt à 91.7 % des embarquements. 54% ont été attribués lors de l'enrichissement grâce aux données SDAP, 27.2 % lors de l'enrichissement grâce aux habitudes des usagers et 10.5% lors de l'enrichissement grâce aux données GTFS.