Les transports/Méthodes de collecte de données

Module 2: Méthodes de collecte de données

À la fin de ce module, vous serez en mesure de décrire et choisir les méthodes de collecte de données de transport selon le contexte.

Méthodes de collecte de données

Il est indispensable de collecter des données sur les transports pour déterminer leur bon fonctionnement et leurs impacts, et comment les améliorer. D'un point de vue général, il existe deux grandes situations de recueil de données selon le rapport de l'observateur au phénomène observé :

• Observation d'une situation sans la modifier, sans agir sur le système à l'étude ;
• Expérimentation, lorsqu'une situation est créée et certains paramètres sont contrôlés pour mesurer leur impact sur la situation ou le système.

« Ce qui ne peut se mesurer ne peut être amélioré (If you can't measure it, you can't improve it). »

— Peter Drucker

Une situation d'observation particulière est la gestion des systèmes de transport, qui génère des données opérationnelles par exemple pour la vente des titres de transport, le contrôle de l'accès aux services de transport en commun, la location de véhicules, etc. Des données sont aussi générées lors de la conception et la planification des systèmes de transports, par exemple des plans ou le service planifié du transport en commun tel que diffusé dans les fichiers GTFS.

Il existe peu de situations d'expérimentation en transport, pour des raisons :

• de coût: il est difficile de construire plusieurs villes avec différentes variantes du même système de transport pour étudier le plus performant par exemple ;
• d'éthique: des modifications aux systèmes de transport ont généralement des impacts (c'est le but des expérimentations) sur la société, l'environnement et l'économie, par exemple sur la santé publique.

Il existe quelques exemples d'expérimentation en transport, comme l'utilisation de simulateurs de conduite pour étudier le comportement des conducteurs.

Navigation avec un portable et un récepteur GPS.

Méthodes d'acquisition de données

Il y a trois grandes catégories de méthodes d'acquisition de données en transport :

• Observations (plus ou moins automatiques) ;
  • Exemples: comptages de véhicules et piétons, études de vitesse, études de conflits de trafic et de comportements des usagers, relevés des positions (grâce aux systèmes de positionnement par satellites (Global Navigation Satellite System, GNSS) dont le plus connu est le GPS) des véhicules, cartes à puce, tourniquets de métro, ventes de titres, immatriculations, relevés de plaques d'immatriculation (stationnement), etc.
• Enquêtes et recensement: entre l'observation et l'expérimentation ;
  • Exemples: enquêtes ménages téléphonique Origine-Destination, enquêtes à bord des véhicules de transport en commun, enquêtes auprès des transporteurs, des entreprises, recensement de la population, etc.
• Simulation de phénomènes complexes: simulation des systèmes de transport, qui peuvent permettre l'évaluation expérimentale des transports.

Ces méthodes visent à collecter des données sur les trois composantes des systèmes de transport, l'infrastructure, les véhicules et les usagers, et les déplacements des usagers (et marchandises) et l'usage des véhicules. D'autres sources de données collectées par différentes organisations sont très utilisées en transport :

• données socio-démographiques collectée lors du recensement ;
• données économiques ;
• données de flottes de véhicules (immatriculation) ;
• cartes avec les réseaux des différents modes de transport.

Enquêtes sur les déplacements

Certaines informations ne peuvent être obtenues qu'en les demandant directement auprès des usagers. C'est pourquoi des enquêtes sont réalisées auprès des usagers des transports afin de comprendre leur comportement de transport. Les grandes enquêtes Origine-Destination de la région de Montréal en sont un bon exemple.

Cette section repose sur les notes du cours Systèmes de transport (CIV2710) de Polytechnique Montréal. Les enquêtes répondent généralement à des objectifs spécifiques. « Par exemple, les grandes enquêtes Origine-Destination de la région de Montréal ont d'abord été mises en place afin de mesurer le niveau d'utilisation des réseaux de transport ». Il existe différents types d'enquêtes pour répondre à ces objectifs, dont les composantes principales sont les suivantes :

• objectifs de l'enquête : hypothèse de collecte, identification des données et de leur utilisation (modèle?) ;
• population cible (ou de référence) : une fois le ou les sujets (objets ou unités) de l'enquête déterminés (par exemple ménage, personne, déplacement, véhicule), il s'agit de la population (ensemble) pour laquelle les informations seraient recueillies si cela était possible. Il faut aussi décider du territoire et de la période cible pour la collecte de données ;
• échantillonnage : « l'échantillonnage est une méthode qui permet de ne pas enquêter l'ensemble de la population cible, tout en produisant des résultats représentatifs de cette population ». Une base de sondage est la population utilisée pour tirer un échantillon (sous-ensemble) qui sera enquêté, et qui peut être différente de la population cible selon les sources de données disponibles. Un exemple est une liste électorale ou d'usager d'un service public comme l'électricité. Il faut ensuite déterminer la taille de l'échantillon et la méthode d'échantillonnage (comment les unités sont tirées dans la base de sondage) ;
• type d'enquête : section, série chronologique, longitudinale (panel ou pas) ;
• mode d'enquête : différentes modes existent, selon le médium pour interagir avec l'enquêté (courrier, téléphone, Internet, face à face), la façon d'administrer l'enquête (administré par un enquêteur ou auto-administré) et le lieu de l'enquête (domicile, lieu d'activité, véhicule) ;
• questionnaire: définition de la structure et du contenu du questionnaire, des types et de la formulation des questions, du format des réponses.

La conception d'une enquête répond à plusieurs contraintes et résulte de compromis, le plus fondamental étant celui entre les ressources (temps, argent), la qualité et la quantité des données. Pour des ressources données, la qualité est fonction de la quantité désirée, ou la quantité est fonction de la qualité désirée: si la taille augmente, la qualité diminue, et vice versa. Il y a par exemple un compromis entre le détail et la complexité des questions (et des informations recherchées) et le nombre de réponses qui seront obtenues.

Les principales étapes de la réalisation d'une enquête sont les suivantes :

• Planification préliminaire liée au objectifs de l'enquête ;
• Choix d'une méthode d'enquête: cadre temporel, type et technique d'enquête ;
• Plan d'échantillonnage: population cible et unité d'échantillonnage, méthode d'échantillonnage, taille d'échantillon ;
• Conception du questionnaire et de l'outil d'enquête ;
• Enquête pilote: tester les outils et tous les aspects de l'enquête ;
• Réalisation des entrevues ;
• Traitement des données: un aspect particulier est la correction et l'expansion des données pour inférer les réponses pour la population cible, par exemple pour représenter toutes les composantes démographiques de la population cible.

Il existe de nombreux enjeux méthodologiques généraux des sondages et en particulier de l'échantillonnage que le lecteur intéressé pourra explorer sur Wikipedia (en anglais).

enjeux technologiques récents par exemple avec la baisse de la proportion de personnes/ménages avec une ligne de téléphone fixe

inconvénients : le mode de collecte de données influence les réponses et donc les données recueillies C'est pour cela que des méthodes d'observation sont préférables dans certains cas, pour une meilleure qualité des données ou des données complémentaires

(TODO section analyse de données, utilisation dans les modèles)

(TODO renvoyer les lecteurs sur les enquêtes à préférence révélée et déclarée (revealed preference and stated preference studies https://en.wikipedia.org/wiki/Choice_modelling#Distinction_between_revealed_and_stated_preference_studies https://en.wikibooks.org/wiki/Fundamentals_of_Transportation/Data#Stated_Preference)

Observations des déplacements

À la différence des méthodes d'enquête, les méthodes d'observation visent à obtenir des données sans interagir avec les usagers, et ainsi éviter de perturber leurs comportements (ce qui pourrait se produire lorsque l'usager se sait observé). Que veut-on et que peut-on mesurer par observation des déplacements?

• des informations (attributs) sur toutes les composantes des systèmes de transport: usagers, véhicules et infrastructure
• quelles grandeurs? Idéalement, si on connaissait les déplacement complets de tous les usagers, en terme de trajectoires, on pourrait en dériver toutes les mesures nécessaires. Ce n'est pas pratique car coûteux et pas souhaitable à cause des enjeux éthiques et les risques liés à ces données personnelles. En pratique, on veut détecter
  • le nombre d'usagers et de véhicules (comptages), vitesses et taux d'occupation, classés selon les caractéristiques des usagers (âge, genre, etc.) ou des véhicules (type, longueur, poids, etc.);
  • la présence des usagers et véhicules pour la régulation de la circulation;
  • des évènements pertinents, comme des incidents, files d’attente, infractions, ce qui est peut être le difficile à faire.
• Quand? À quel(s) moment(s), mais aussi avec quelle fréquence (on parlera aussi de collecte permanente ou temporaire).
• Où? À quel(s) endroit(s), avec quelle résolution et couverture spatiale.

Caractéristiques principales des méthodes principales (temp.: temporaire; perm.: permanent) (certaines caractéritiques sont graduées, du minimum (-) au maximum (++: très bon))
Ce qui est indiqué dans le tableau est pour des cas typiques, mais les caractéristiques des méthodes pourraient changer dans des cas particuliers.

Caractéristique	Manuel	Tubes	Boucles	Radar	Imagerie aérienne	Vidéo	GNSS
Mesure manuelle	oui	non	non	non	oui	non	non
Couverture	ponctuelle	ponctuelle	ponctuelle	ponctuelle	spatiale	spatiale	spatiale
Permanent	temp.	temp.	perm.	perm.	temp.	temp./perm.	temp./perm.
Intrusif	non	non	oui	non	non	non	non
Fixe	oui	oui	oui	oui	oui	oui	non
Discret	+	-	++	++	++	+	-
Précision	+	+	++	++	++	+	++

Grandeurs mesurées par les différentes méthodes (type: catégorie d'usager (mode))

Couverture	ponctuelle	ponctuelle	ponctuelle	ponctuelle	spatiale	spatiale	spatiale
Grandeur	Manuel	Tubes	Boucles	Radar	Imagerie aérienne	Vidéo	GNSS
Comptage	oui	oui	oui	oui	oui	oui	oui
Vitesse	non	oui	oui (2)	oui	oui	oui	oui
Classification	type	non	longueur	longueur	type	type	type
Événements	non	non	non	non	oui	oui	oui

Capteurs ponctuels

Les différentes méthodes de collecte de données ont différentes caractéristiques (voir tableau pour un résumé des caractéristiques principale pour un échantillon des capteurs les plus courants), ce qui les rend adaptés à différentes situations. La première est d'être manuelle ou automatique, auquel cas la collecte de données repose sur l'utilisation d'un capteur. On effectue encore régulièrement des comptages manuels de tous les types d'usagers, en particulier aux carrefours. De façon automatique, les boucles à induction magnétique enfouies dans la chaussée sont les capteurs les plus courants permettent aussi de compter des véhicules, motorisés ou non. Les boucles commencent à être remplacées par d'autres capteurs magnétiques sous forme de plaque ou rondelles enfouies dans ou attachées sur la chaussée.

Toutes ces méthodes sont ponctuelles, c'est-à-dire que les mesures sont faites en un point de la route (pour des déplacements linéaires) ou passant une ligne de façon générale (pour des déplacement à deux dimension, par exemple pour les piétons). Les capteurs infrarouges permettent de compter des piétons ou des véhicules franchissant la ligne invisible du capteur. D'autres méthodes ont une couverture plus large et sont qualifiés de capteurs spatiaux.

Une autre caractéristique est l'aspect permanent ou temporaire de la méthode. La boucle magnétique est un capteur permanent, alors que les comptages manuels ne peuvent se faire que sur des périodes de temps limitées, de façon temporaire. Un capteur automatique, mais temporaire est le tube pneumatique, qui est le capteur temporaire le plus courant pour compter des véhicules.

Tube pneumatique posé sur la route, avec le compteur sur le trottoir.

La caractéristique intrusive des capteurs est aussi importante: par exemple, l'installation de la boucle requiert de faire des travaux sur la chaussée pour enfouir la boucle dans la chaussée. Cela amène une dégradation, un vieillissement accéléré de la chaussée et entraîne des impacts sur la circulation lors des interventions pour leur entretien (ce qui arrive fréquemment). À la différence, le radar est installé sur le coté ou au-dessus de la chaussée, il n'est pas intrusif. Ceci dit, il remplit des fonctions similaires à la boucle magnétique: il est automatique, ponctuel et permanent.

Enfin, tous ces capteurs sont fixes par rapport à l'infrastructure, ils ne bougent pas. Des capteurs peuvent être embarqués, c'est-à-dire se déplacer dans la circulation, comme dans l'ancienne technique des véhicules flottants (une personne payée pour collecter des données sur l'état de la circulation en se déplaçant dans la circulation). Aujourd'hui, les usagers transportent des capteurs GNSS sur eux, en particulier dans leurs téléphones intelligents et permettent de relever leur trajectoire de déplacement, qui peut ensuite être partagée via des applications mobiles.

Les mesures obtenues de ces capteurs sont des comptages, des présences, taux d'occupation et TIV des véhicules ou usagers, basés sur leurs instants de passage. Certains capteurs comme le radar peuvent mesurer la vitesse directement, mais les autres capteurs détectant les instants de passage des usagers peuvent mesurer la vitesse s'ils sont installés par paires, à une distance connue l'un de l'autre. Certains capteurs peuvent classifier les usagers ou véhicules, par exemple leur longueur ou leur poids (par exemple les capteurs piézo-électriques pour la pesée).

Les méthodes de collecte de données ont d'autres caractéristiques, que l'on peut mentionner:

• le caractère discret ou "visible" par les usagers, auquel cas les usagers risquent de modifier leur comportement (par exemple lorsque les observations visent à évaluer les comportements des usagers et leur lien à la sécurité routière). On utilise aussi les termes de méthode active ou passive, selon que la méthode requiert une action des usagers ou pas.
• les données peuvent être utilisées en temps réel ou pas ("hors ligne"). Le temps réel nécessite des infrastructures de communication pour transmettre les données.
• la précision et la robustesse de la méthode, c'est-à-dire la performance de la méthode (erreur sur la grandeur mesurée) et sa fiabilité dans le temps. Certains capteurs ont besoin de calibration selon les conditions de la collecte de données, qui peuvent par exemple dépendre des conditions météorologiques et nécessiter une re-calibration à intervalles de temps réguliers.

Pour résumer, la bonne performance des capteurs ponctuels enfouis dans la route tels que les boucles magnétiques, les capteurs magnétiques, tient en partie à leur proximité au véhicule: ils sont insensibles aux mauvaises conditions météorologiques grâce à un rapport signal sur bruit élevé. Leur inconvénient principal est l'installation dans la chaussée requiert une intervention sur la chaussée. Les capteurs ponctuels au-dessus de la chaussée fournissent des données complémentaires et certains peuvent surveiller plusieurs voies avec une seule unité.

Capteurs spatiaux

Le type de données fournies par la méthode est directement relié à la couverture de la méthode, qui peut être ponctuelle (en un point ou sur une ligne de l'infrastructure) ou spatiale, c'est-à-dire couvrant une certaine surface où se déplacent des usagers. Ces capteurs spatiaux peuvent donc mesurer tout ce que les capteurs ponctuelles peuvent mesurer, mais aussi des phénomènes qui se déroulent dans l'espace comme des événements.

La plupart des capteurs spatiaux sont des capteurs d'imagerie, comme les appareils photo et les caméras vidéo. Un premier exemple de méthode est une méthode historique de prise de photo par avion, dans lesquelles les usagers étaient suivis manuellement dans chaque image pour recréer leurs trajectoires. Aujourd'hui, de telles connées peuvent être obtenues par des caméras dans des hélicoptère ou drones, et même par des radars dans des satellites.

Le capteur spatial typique est la caméra vidéo: c'est un capteur spatial, fournissant des données très riches (trajectoires complètes, attributs des usagers et véhicules, et événements) qui peuvent être manuellement validées a posteriori (comme c'est utilisé encore dans les centres de gestion de la circulation), et pouvant être installé de façon permanente ou temporaire. C'est aussi un capteur non-intrusif (placé en hauteur à des poteaux ou des bâtiments), peu cher, parfois déjà installé (caméras de circulation). Surtout au début de leur utilisation, les capteurs vidéo ont été utilisés pour émuler des capteurs existants, par exemple en traçant des boucles virtuelles de détection, et ainsi limiter les calculs car les ordinateurs de l'époque n'étaient pas aussi puissants qu'aujourd'hui. Aujourd'hui, les méthodes d'intelligence artificielle, vision par ordinateur et apprentissage automatique, ont fait de grands progrès et il devient possible de détecter et suivre les usagers dans des situations de plus en plus complexes, et même de détecter certains événements. Il n'est cependant pas encore possible d'extraire les trajectoires de tous les usagers et véhicules dans les environnements urbains complexes avec différents types d'usagers, de différentes tailles, et des mouvements complexes qui s'entrecroisent. D'autres inconvénients sont liés aux variations de luminosité et aux faibles luminosités (la nuit) pour les caméras dans le domaine du visible (visible par l'oeil humain) des caméras dans le domaine du visible. Pour palier à ces problèmes, il est possible d'utiliser des caméras infrarouges.

Un autre capteur spatial est le LIDAR ("light radar") qui permet de relever, en deux ou trois dimensions, un nuage de points de l'environnement. Il est alors possible de construire des modèles en trois dimensions de la scène, y compris des usagers et véhicules, et donc de les suivre à chaque balayage du LIDAR. Ce capteur coûte encore très cher, mais il devrait devenir plus accessibles à moyen terme, et est déjà utilisé par les agences de transport responsables des infrastructures pour en faire le relevé, regarder l'état de la chaussée, des panneaux de signalisation, et autres infrastructures civiles.

Une dernière catégorie est celle des capteurs donnant des détections uniques des usagers, par exemple les lecteurs de transpondeurs pour les péages routiers (marqueurs RFID) et de connexion à des appareils Wifi et Bluetooth. Les plaques d'immatriculation des véhicules permettent aussi le suivi unique des véhicules. Il est ainsi possible d'obtenir des temps de déplacements et des trajectoires simplifiées des usagers à des points prédéfinis. Le capteur idéal pour la collecte de données spatiale est le capteur GNSS pour relever des trajectoires complètes des usagers qui acceptent de partager leurs positions.

En ce qui concerne les différents modes, ces méthodes ont été pensées à l'origine pour détecter les véhicules motorisés. Certains capteurs, comme les caméras, détection unique des usagers, fonctionnent pour tous les usagers, d'autres comme les boucles magnétiques pour les vélos, les capteurs infrarouges pour les piétons, peuvent être adaptés.

Enjeux éthiques de la collecte de données

Les données de déplacement des personnes sont des données personnelles dont il est possible de dériver beaucoup d'informations sensibles. Pour les collecter, les agences publiques et les chercheurs doivent faire des demandes de certification éthique, dont les risques pour les données personnelles sont pesés en regard des objectifs de la collecte. Ces données, une fois collectées, doivent être protégées et gardées confidentielles pour éviter des abus. C'est pourquoi il peut parfois être préférable de collecter des données plus pauvres, comme des comptages, mais intrinsèquement anonymes.

Bansky one nation under cctv

(TODO illustrations vraies données (avec retour vers les variables), outils interactifs en ligne (Jupyter Notebook, plotly, R shiny, etc))

Ressources de l'Association des Transports du Canada (ATC) 2015 https://www.tac-atc.ca/sites/tac-atc.ca/files/site/doc/resources/ptm-dcmp-f-primer.pdf