Uber génère plus de données sur l'état de la circulation, des routes et du trafic urbain que bien des agences spécialisées. Si la firme gardait jusqu'ici ses données pour optimiser son service, aujourd'hui, elle en livre une partie en open data à travers Uber Movement, une initiative qui concerne Paris.

En janvier dernier, Uber accompagnait les demandes de quatre administrations municipales et livrait ses données sur la circulation à Sidney, Washington DC, Boston et Manille. La firme de transport qui génère des quantités colossales de données en faisant circuler ses véhicules à travers le monde était alors sollicitée pour partager cette mine d’or. Car, comme nous l’explique Adam Gromis, à la tête du développement environnemental d’Uber, les chauffeurs VTC parcourent, dans le monde, plus d’un milliard de kilomètres chaque mois.

Avec des milliers de courses chaque jour, qui sont géolocalisées et chronométrées, la firme est assise sur l’une des plus précises base de données sur le trafic urbain au monde. Or, selon Adam Gromis, « les villes se sont montrées intéressées, les urbanistes aussi et parfois les citoyens voulaient utiliser ces données. Alors plutôt que d’avoir des données dormantes, nous avons choisi d’en révéler un certain nombre, à commencer par le temps de trajet.  »

Libérer les données

C’est ainsi qu’est né le projet Uber Movement. D’abord proposé aux quatre municipalités citées précédemment, le service est aujourd’hui disponible pour sept zones géographiques à travers le globe… et Paris depuis ce vendredi 20 octobre.

Techniquement, la firme assemble les données qu’elle collecte auprès de ses chauffeurs, les agrège, et les met en forme sur des cartographies utilisées par les urbanistes et administrations. En région parisienne, la startup a choisi le découpage infracommunal IRIS proposé par l’INSEE. Ensuite, en utilisant ses propres informations, Uber va pouvoir donner un état des lieux très précis de la fluidité de la circulation sur l’ensemble de l’Île de France.

Carte communale des données Uber Movement

Si ses chauffeurs mettent plus d’une quarantaine de minutes à aller d’Opéra à Montparnasse, cela traduit, en données, une information sur la circulation de cet axe parisien. Ainsi, le croisement de milliers de courses effectuées en région parisienne donne une image dynamique de la circulation.

Ces données seraient, selon Dany Nguyen-Luong, de l’IAU francilien (Institut d’aménagement et d’urbanisme), complémentaires à celle fournie par les enquêtes commandées par les pouvoirs publics. L’urbaniste ajoute : « Ces enquêtes sont conduites tous les 10 ans et coûtent très chères : nous avons besoin de données de mobilité mises à jour plus régulièrement.  »

Les villes intelligentes sont bonnes pour le business

Adam Gromis nous raconte par exemple l’histoire de Summit, dans le New Jersey, qui a abordé la question de la construction d’un nouveau parking près de sa gare à destination de New York grâce aux données de Lyft et Uber.

Alors que les citoyens exigeaient une solution, la construction du parking a été repoussée, les données témoignant que le flux de voitures pouvaient être remplacé par des alternatives. Le représentant d’Uber juge en outre que ce pas fait en direction des municipalités améliore les rapports entre la startup et celles-ci et ouvre de nouveaux marchés. À Summit, Lyft et Uber assure désormais un service de covoiturage avec l’aval de la mairie.

Uber

Plus largement, Uber ne risque rien en ouvrant ses données à tous : ce ne sont pas elles qui font la force de frappe de son service. La firme aurait toutefois pu les vendre au plus offrant, mais elle se priverait là de resserrer les liens avec les villes. Enfin, Gromis constate : « Rendre les villes plus intelligentes, c’est toujours bon pour notre business et notre développement. Le développement des alternatives en matière de transport favorise à long terme nos solutions.  »

Après le temps de trajet, Uber pense déjà aux prochaines données qu’elle pourrait libérer : on nous parle de la vitesse sur les grands axes de circulation, ou encore de la localisation de croisements où les chauffeurs freinent brusquement.

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