Données et logiciels utilisés

Dans l’offre logicielle actuelle, ces quatre fonctionnalités nécessitent généralement l’utilisation de plusieurs logiciels. L’enjeu est alors que ceux-ci soient capables de s’interfacer et d’échanger facilement des données, celles obtenues en sortie de l’un étant utilisées en entrée de l’autre. C’est cette logique de suite logicielle interconnectée qui prévaut notamment dans le projet MOSART (voir étude R), avec l’utilisation combinée d’un logiciel SIG, d’un logiciel de modélisation de déplacements, d’un système de gestion de bases de données géographiques et d’un outil de calcul statistiquetions géographiques (SIG) et automatisent la représentation d’indicateurs basés sur les temps de parcours sous forme d’isochrones (ex. : Musliw et sa macro MapInfo présentés en annexe B-f, ou MobiAnalyst qui est intégré à ArcGIS et présenté en annexe B-e). D’autres ne permettent pas directement la représentation d’isochrones (ex : Tempus, présenté en annexe B-i, ou des scripts d’interrogation de sites internet d’information voyageurs), les données obtenues en sortie devant être retraitées dans un SIG externe ;Les éléments qui figurent dans cet ouvrage sont issus de la documentation des logiciels ou d’informations transmises par leurs utilisateurs. Les logiciels n’ont pas été testés en totalité par les auteurs de l’étude.

Des imprécisions ou même des erreurs ont donc pu se glisser dans l’analyse. Ce document peut aider le lecteur à mieux cerner ses besoins et à faire un premier tri des logiciels qui y répondent le mieux. Néanmoins, pour les raisons mentionnées ci-dessus, il lui est recommandé de ne l’utiliser qu’à titre indicatif, celui-ci ne remplaçant pas le contact avec les différents distributeurs, une démonstration ou des contacts avec des utilisateurs. Le Cerema ne pourrait être tenu responsable d’éventuelles déconvenues.

Obtention et mise en forme des données nécessaires

Les éléments qui figurent dans cet ouvrage sont issus de la documentation des logiciels ou d’informations transmises par leurs utilisateurs. Les logiciels n’ont pas été testés en totalité par les auteurs de l’étude. Des imprécisions ou même des erreurs ont donc pu se glisser dans l’analyse. Ce document peut aider le lecteur à mieux cerner ses besoins et à faire un premier tri des logiciels qui y répondent le mieux. Néanmoins, pour les raisons mentionnées ci-dessus, il lui est recommandé de ne l’utiliser qu’à titre indicatif, celui-ci ne remplaçant pas le contact avec les différents distributeurs, une démonstration ou des contacts avec des utilisateurs. Le Cerema ne pourrait être tenu responsable d’éventuelles déconvenues.

Les principales données à obtenir et mettre en forme pour réaliser une étude d’accessibilité concernent la description des réseaux (routier et transports collectifs) ainsi que la localisation de la population et des équipements et opportunités du territoire. En complément, des données sur l’offre de nouveaux services à la mobilité (véhicules en libre-service, covoiturage…) ainsi que sur la demande de déplacements sont parfois utilisées. Les principales sources de données recensées dans ce travail pour la représentation du réseau routier et des vitesses de déplacement sont présentées dans le tableau 8. Notons que, dans un réseau multimodal, le réseau routier servant de support au réseau de transport collectif, sa mise à jour nécessite aussi la mise à jour des liens entre ces deux réseaux.

Les entretiens et analyses menés ont fait ressortir que les données sur les réseaux dédiés aux modes actifs sont peu disponibles ou de mauvaise qualité (réseaux autorisés aux modes actifs, présence de voie cyclable, sens de circulation spécifiques, mouvements tournants, dénivelés…). Les sources de données commerciales et les données OpenStreetMap sont encore incomplètes et il est également rare que les bases voiries des Certaines données routières conçues à la base pour la cartographie mais pas pour le calcul d’itinéraires nécessitent des corrections pour traiter leur caractère « non topologique ». En effet, elles ne composent donc pas nécessairement un graphe connexe et décrivant correctement la topologie du réseau : certains tronçons nécessitent d’être connectés entre eux, d’autres d’être redécoupés. L’importation automatisée est parfois possible, mais pas systématique. Toutefois, les données routières sont plus faciles à manipuler que les données de transport collectif puisqu’elles se résument souvent à une « couche » SIG, sans information attributaire complexe comme c’est le cas des horaires de transport collectif. En revanche, les informations sur les mouvements tournants peuvent un peu compliquer l’importation des données en l’absence de procédure automatisée.