L’innovation par les données – Le pilotage des moyens autoroutiers

Cet article a pour objectif de présenter une solution de pilotage en temps réel du trafic autoroutier en se basant sur les données des péages et ainsi fournir un certain nombre de statistiques :

• Nombre de véhicules,
• catégories de véhicule,
• charge du réseau, etc.

Ces métriques permettent d'ajuster si nécessaire les structures inhérentes sur les autoroutes comme le nombre de guichets ouverts (automatiques ou pas), d'engager ou non des ressources sur le terrain (agents autoroutiers, gendarmerie (contrôles), etc..), régulation de la vitesse, véhicules d'interventions supplémentaires, etc.. 

Croisées à des données météo, à des prévisions de trafic saisonnier, une évaluation des risques est possible et permet les ajustements humains et matériels.

Problématique

• Fournir aux responsables de gestion du trafic les indicateurs nécessaires au pilotage de l’activité

• Disposer d’informations sur la typologie du trafic

• Pouvoir être notifié en cas de déclenchement d’événements exceptionnels en fonction de la situation

Bénéfices

• Une solution adaptée aux besoins opérationnels permettant plus de sécurité des usagers

• Une optimisation financière en mettant en adéquation ressources et réalité terrain

• La capacité des équipes en mobilité à rester connectées avec le pilotage opérationnel.

 

Le pilotage opérationnel

Le trafic autoroutier, de plus en plus important, nécessite un pilotage en temps réel, notamment pour des besoins de réactivé et de prise de décision permettant d’ajuster, entre autres, les ressources engagées sur le terrain.

 

Les paramètres suivants peuvent être pris en compte :

• Le profil des véhicules (Véhicules de tourisme, camping-car, autocars, poids lourds)

• Les habitudes de circulation (départ en semaine, soirée, week-end, etc.)

• Les conditions météos

• Les cas « spéciaux » comme les départs en vacances chassés croisés, week-end prolongé, etc..

 

La capacité d’une équipe opérationnelle à comprendre sur la durée le profil des véhicules, les habitudes de ses usagers, les conséquences liées à la météo, l'impact des cas spéciaux constitue un réel avantage d’anticipation dans la mesure où cela permet d’ajuster un certain nombre de leviers :

• Agents autoroutiers, notamment sur la gestion des péages pour fluidifier les passages

• Gendarmerie qui permet d’apporter une surveillance passive améliorant la sécurité

• Régulation de la vitesse permettant de diminuer le risque de bouchons

• Véhicules d'interventions supplémentaires pour la prise en charge rapide d’un incident ou d’un accident.

 

L’ensemble de ces informations et leviers permettent in fine une augmentation de la sécurité sur les autoroutes en apportant les ressources humaines et matérielles adéquates.

Le fait de pouvoir travailler sur les données les plus fraiches possibles, reflétant l’image d’une situation immédiate, permet de prendre très rapidement des décisions, afin d’ajuster une stratégie par rapport à une situation réelle.

Présentation de la solution

La solution présentée dans cet article a pour objectif de fournir, aux équipes managériales, les informations nécessaires pour :

• Définir une stratégie de mise en œuvre des moyens disponibles

• Ajuster de manière tactique cette stratégie à partir d’informations opérationnelles remontées en temps réel

   

Cette solution s’articule principalement autour de deux sources de données (opérées par des capteurs avec du matériel spécifique) :

• La capture des informations en provenance des péages permettant à la fois de quantifier le nombre de véhicules mais aussi leurs types (voiture, camion, deux-roues, etc.)

   

• La capture des informations sur les usagers accédant à l’autoroute afin d’estimer le nombre et le genre des personnes :

  • Conducteur(trice) seul(e)

  • Couple avec ou sans enfants

  • Personne handicapée

     

Ces deux sources d’information sont consolidées, traitées et injectées sous forme de magasins de données métiers et d’analyse (« Datamart ») avec au passage l’application de mécanismes d’enrichissement des données :

• Informations issues de la météo

• Informations issues d’autres systèmes on-premise permettant d’intégrer à l’analyse des informations de contexte lié à des situations particulières comme les congés, des travaux, des incidents/accidents déjà en cours, etc..

 

Ces informations servent alors de sources pour l’alimentation des bases d’analyse, exposant une vue métier et hiérarchique des données permettant de fournir une palette d’information en temps réel sur le trafic :

• Quantité de véhicules

• Profil des véhicules

• Estimation du nombre de personnes sur le réseau

• Profil des usagers à des fins d’analyse

• ...

   

Ces bases d’analyses sont utilisées pour répondre à des requêtes générées par des tableaux de bord utilisés aussi bien par les équipes qui suivent et analysent l’évolution du trafic, mais aussi par les agents de terrain qui peuvent anticiper des situations.

Dans le tableau de bord en exemple ci-dessous, les informations suivantes sont présentées :

• Le nombre de véhicules sur le réseau, heure par heure sur une journée

• Le profil des véhicules

• L’estimation et le profil des usagers

   

Les indicateurs implémentés dans les bases d’analyse sont également utilisés en tant que support pour des rapports spécifiques pour les agents de terrain, ce qui permet d’être informé en temps réel de l’évolution du trafic, tout en définissant des seuils métiers en fonction de la topologie de la journée par ex (week-end, congés, jour de semaine, etc.)

L’intérêt du système réside dans le besoin d’anticiper au mieux le flux des automobilistes afin de principalement :

• Augmenter leur sécurité

• Améliorer la fluidité du trafic

• Faciliter la mise en œuvre de moyens exceptionnels si nécessaire

 Architecture de la solution

La solution décrite précédemment est architecturée de la manière suivante :

• Azure Data Event Hub collecte et concentre l’ensemble des informations postées par les différents équipements issues des capteurs de passage et des capteurs permettant de dénombrer le nombre et le genre de personne par véhicule.

• Stream Analytics est un système de type CEP (Complex Event Processing) qui permet d’appliquer des calculs métiers et des agrégations en temps réel, sur la base de l’ensemble des données collectées (https://azure.microsoft.com/fr-fr/services/stream-analytics/)

• D’autres données issues de serveurs déjà implémentés On-premise.(https://azure.microsoft.com/fr-fr/services/event-hubs/) et des données météo sont traitées et injectées via Azure Data Factory.

• Des magasins de données métier (Datamart) sont alors implémentés dans des bases de données Cloud SQL Azure (PAAS : Platform As A Service)

• Une couche d’analyse basée sur SQL Server Analysis Services implémenté dans une infrastructure virtualisée Windows Azure Virtual Machine (IAAS : Infrastructure As A Service) et configurée pour tenir compte en temps réel des données chargées dans le Datamart.

• Des tableaux de bord sont alors créés via Power BI. Ils consomment les données et indicateurs exposés par la couche d’analyse, via un connecteur Analysis Service.

• Power BI permet une restitution multi-devices, permettant aux agents de terrain de recevoir et consulter les données via leur mobile.

   

Cette solution est architecturée autour d’une collection de services Cloud de Microsoft Windows Azure afin de proposer des fonctionnalités pouvant être rapidement mise en œuvre, capable de monter en charge et de s’adapter aux contraintes des équipes en mobilité.

D’autre part, ce type d’architecture gérée dans le cloud, permet de réduire les coûts :

• CAPEX pour les infrastructures virtualisées Windows Azure Virtual Machine

• CAPEX et OPEX pour les plateformes de données SQL Azure Database

 

Synthèse

Cet article a présenté une solution s’appuyant sur les nombreuses possibilités de la plateforme Cloud de Microsoft, Windows Azure, afin de proposer aux responsables de gestion du trafic les indicateurs nécessaires au pilotage des ressources et moyens nécessaire pour assurer la sécurité des usagers, la fluidité du trafic, la gestion financière des ressources aux meilleurs moments.

Produits concernés :

• SQL Serveur sur Azure

• SQL Server Analysis Services 2014

• Windows Azure Event Hubs

• Windows Azure Virtual Machine

• Windows Azure Stream Analytics

• Windows Azure Data Factory

• Modern Apps

• Power BI

 

Des solutions innovantes avec Microsoft Consulting Services

Les architectes et consultants MCS sont formés sur l’ensemble de l’offre applicative et infrastructure de Microsoft, afin de proposer à leurs clients des solutions innovantes permettant de répondre à leurs enjeux opérationnels, et de s’engager dans une démarche de transformation numérique.

Pour plus d’informations sur les offres packagées Microsoft Consulting Services, rendez-vous sur https://www.microsoft.com/france/services

Plus d’informations sur les blogs, rendez-vous sur « L'innovation par les données ».

 

Hervé MARIE, Senior Consultant Data Insight, Microsoft Consulting Services Après une expérience de 9 ans en tant que responsable technique de compte en développement, j’ai rejoint MCS en 2006 pour me spécialiser en SQL Server afin d’accompagner nos clients dans la mise en œuvre d’architecture hautement disponible, d’architecture SQL & BI, de projets Azure