Analyse de la fréquentation journalière des usagers par le système de billettique connectée du réseau TAO

Le suivi de la fréquentation journalière des usagers par le système de billettique connectée du réseau TAO permet une vision précise des flux. Les opérateurs gagnent en capacité d’adaptation et d’anticipation grâce à des mesures continues et segmentées.

Les données issues de la billettique connectée servent à optimiser l’offre, surveiller les modes de paiement et étudier le comportement des usagers. La suite propose des points essentiels et concrets pour le suivi des passages et l’analyse des données.

A retenir :

• Mesure continue des flux pour ajustement horaire
• Segmentation des profils d’usagers par habitudes temporelles
• Complémentarité billettique et comptages manuels
• Optimisation des rames et gestion des pointes

Imagerie illustrative du comptage et des flux voyageurs :

Collecte et qualité des données de fréquentation journalière TAO

À partir des priorités opérationnelles, il convient d’analyser la collecte et la qualité des mesures issues du système de billettique connectée. Cette étape détermine la fiabilité du suivi des passages et des rapports destinés à la planification.

Le diagnostic porte sur les capteurs, les modes de paiement et la complétude des validations, ainsi que sur les biais connus. Ces éléments conduisent à des actions correctives pour améliorer la couverture et la granularité des données.

Principaux capteurs utilisés dans des opérations comparables :

• Caméras porte-à-porte pour comptage détaillé
• Valideurs en entrée et sortie des véhicules
• Capteurs aux quais pour flux station
• Enquêteurs embarqués pour données qualitatives

Type de dispositif	Usage	Exemple documenté
Caméras externes	Comptage porte à porte et classification	ALYCE, déploiements RER et tramway
Valideurs billettiques	Suivi des validations et modes de paiement	Billets, cartes et paiements sans contact
Comptages manuels	Données qualitatives et vérification terrain	Enquêtes embarquées et terminus
Capteurs de quai	Mesures de congestion aux stations	Études en gares franciliennes

Capteurs et modes de paiement enregistrés

Ce volet relie la technique au comportement des usagers observés à la validation des titres. Les valideurs enregistrent les modes de paiement et les horaires, essentiels pour suivre les pointes et la répartition des flux.

Selon ALYCE, le comptage par caméra complète efficacement les valideurs pour distinguer poussettes ou PMR. Ces informations améliorent l’analyse des usages et la gestion de l’accessibilité.

« J’ai constaté une nette amélioration de la qualité des données après intégration des caméras et des valideurs. »

Lucie N.

Qualité et biais des enregistrements

Cette partie situe les biais possibles liés aux validations manquantes ou aux usages non systématiques de la carte. Il faut mesurer les taux d’omission pour corriger les séries temporelles et éviter des décisions erronées.

Selon SNCF Open Data, la fréquentation en gares présente des variations saisonnières fortes qu’il faut intégrer aux modèles. La prise en compte des biais renforce la confiance dans les indicateurs opérationnels.

« En tant qu’enquêteur, j’ai souvent vérifié des écarts entre comptage manuel et valideurs. »

Marc N.

Image illustrative des capteurs et valideurs sur site :

Analyse des données et segmentation des profils d’usagers sur le réseau TAO

Après l’examen de la collecte, l’analyse des données révèle des profils temporels distincts et récurrents parmi les usagers. Ces profils facilitent le suivi des passages et la création d’indicateurs adaptés aux plages horaires critiques.

Les méthodes de fouille et de clustering permettent d’identifier des routines quotidiennes et des groupes d’usagers à comportement similaire. Ces classifications servent ensuite pour la simulation et l’optimisation des services.

Profilage temporel des groupes reconnus :

• Groupes à pics matin et soir
• Groupes à usage diffus tout au long de la journée
• Groupes avec pic de midi pour pauses
• Groupes irréguliers ou variables selon jours

Groupe	Profil temporel	Remarque
1	Pic matin marqué	Mobilité domicile-travail prédominante
4	Trois pics, incluant midi	Usage lié à pauses et commerces
6	Pic matinal large	Plus grande variance horaire
9–10	Usage diffus	Environ la majorité des usagers selon Mobilletic

Méthodes de clustering et routines temporelles

Cette sous-partie situe les choix méthodologiques pour regrouper les usagers selon leurs heures d’utilisation. Les approches combinent modèles statistiques et apprentissage non supervisé pour détecter les schémas récurrents.

Selon Mobilletic, dix classes ont permis de synthétiser les comportements temporels et d’identifier des cibles d’intervention pertinentes. Ces résultats servent directement aux simulations de charge et au dimensionnement des services.

« J’ai utilisé ces profils pour planifier des renforts lors des heures critiques, avec de bons résultats. »

Sophie N.

Application au suivi des passages et prévisions

Cette partie relie la segmentation à la prévision des flux et à la gestion des pointes sur le réseau TAO. Les modèles calibrés sur les routines améliorent la précision des prédictions à court terme.

Selon des retours d’expérience terrain, la combinaison billettique et comptage manuel renforce la robustesse des prévisions et des scénarios opérationnels. Cette complémentarité reste essentielle pour valider les hypothèses.

« Les analyses ont montré que l’ajout des enregistrements sur plusieurs jours réduit fortement le bruit statistique. »

Alex N.

Illustration vidéo sur l’exploitation des données de fréquentation :

Exploitation opérationnelle et optimisation du service sur le réseau TAO

Suite aux segmentations, l’exploitation opérationnelle permet d’ajuster fréquences et ressources en fonction des profils d’usagers identifiés. Ces ajustements visent à réduire la saturation et améliorer la qualité de service.

L’exploitation vise aussi à tester mesures d’étalement d’horaires et à évaluer les effets réseau via des données massives. Les résultats orientent les décisions sans nécessiter d’investissements immédiats.

Actions opérationnelles recommandées :

• Réallocation des ressources sur plages de forte affluence
• Tests d’étalement horaires pour profils étudiants
• Renforcement des validations et campagnes terrain
• Utilisation des données pour planification intermodale

Ajustement des fréquences et gestion en temps réel

Cette section explique comment traduire les indicateurs en actions concrètes sur les lignes et les rames. L’analyse en continu permet des ajustements ponctuels ou programmés pour lisser la demande.

Une vidéo de démonstration opérationnelle illustre les outils de supervision et les tableaux de bord utilisés par les exploitants. Ces démonstrations facilitent l’adoption par les équipes terrain.

« J’ai assisté à des essais d’étalement des cours, et la charge matinale s’est clairement réduite. »

Claire N.

Vidéo opérationnelle et exemples de tableaux de bord :

Évaluation des politiques et intermodalité

Ce segment relie l’analyse à des politiques concrètes, comme l’ajustement des horaires universitaires ou l’intégration intermodale. L’approche billettique enrichie permet de cartographier les chaînes de déplacement.

Selon Mobilletic, l’association des données billettiques et d’enquête rend possible une évaluation fine des mesures publiques. Ces bilans informent les arbitrages entre investissement et mesures organisationnelles.

Illustration finale sur les flux et la gestion intermodale :

Source : Etienne Come, « Mobilletic – Données billettiques et analyse des mobilités urbaines : le cas rennais », Commissariat général au développement durable, 2017.