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Le meilleur des technologies de cartographies, d'itinéraire et de simulation avec les sciences de la donnée et l'IA
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La plateforme unifiée de data intelligence et de simulation pour la mobilité
Une plateforme data-driven pour décarboner la mobilité des employés
Tirez le meilleur parti de vos données de mobilité, de trafic et de déplacement
Créez un jumeau numérique
de simulation pour vos métiers
de planification de la mobilité
& d'exploitation du trafic
Prévoyez les conditions futures
de circulation, les temps de trajet
ou dimensionnez l'offre la plus adaptée
Évaluez l'impact des nouveaux projets, optimisez la stratégie
bas carbone
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Data Intelligence & IA
Tirez le meilleur parti de vos données de mobilité, de trafic et de déplacements
Une interface graphique simple et intuitive pour analyser et explorer les données de mobilité à l'aide d'outils graphiques et de filtres avancés basés sur des technologies de data science et IA.
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Fusion, complétion, classification et centralisation.
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Intégration asynchrone ou automatisée.
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Exploration cartographique.
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Vision dynamique et multidimensionnelle.
Un concentré de data intelligence pour analyser, comprendre, diagnostiquer et optimiser le bon fonctionnement de votre réseau.
De clés nouvelles pour décider pour un système de mobilité toujours plus fluide, sûr et propre!
Intégrer et croiser des données hétérogènes
La typologie des données de mobilité est directement liée aux méthodes ou équipements qui ont servi à leur collecte : les comptages automatiques (boucles, caméras, radars, …), les enquêtes localisées, les campagnes de mesures temporaires, les terminaux GPS et smartphones, véhicules connectés (Floating Car Data) sont aujourd’hui des sources de données courantes qui fournissent des informations clés de débit, vitesse, taux d’occupation, type de véhicules, positions et trajectoires de véhicules, origine-destination, temps de parcours…
Pour des applications variées
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Palier aux défaillances des équipements et des systèmes de collecte avec des algorithmes de complétion de données.
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Prévoir les conditions de circulation à court terme en s’appuyant sur des technologies d’apprentissage sur des jeux de données historiques.
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Classifier les capteurs ou des jours du calendrier qui présentent des similitudes dans les motifs de données.
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Centraliser et croiser des données de nature hétérogènes et de différents types pour calculer des indicateurs clés et créer une vision globale éclairée.
Des bénéfices clés
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Améliorer la connaissance du système de mobilité pour optimiser son exploitation ou planifier les nouveaux investissements.
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Prévoir les conditions de trafic de manière fiable.
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Créer efficacement des jumeaux numériques simulables robustes.