CityPark
Une application mobile prédictive qui permet aux automobilistes d’identifier la meilleure solution pour se garer en fonction de leurs préférences et des conditions de stationnement en voirie et enclos
CityPark utilise l’Intelligence Artificielle et les données contextuelles urbaines pour prédire de manière fiable les conditions de stationnement
Comment ça marche ?
Les collectivités sont confrontées une saturation de leurs centre ville, que ce soit en terme de trafic ou de stationnement en voirie. Les automobilistes souhaitant se garer alimentent ce phénomène sachant que 30% du trafic urbain est lié à la recherche de place de stationnement.
CityPark est une application mobile prédictive pour les automobilistes qui permet d’identifier la meilleure solution de stationnement en voirie ou ouvrage. Les véhicules partagés et transports en commun sont indiqués pour inciter les usagers au report modal en fin de trajet.
CityPark prédit le temps de recherche de stationnement en voirie et le nombre de places disponibles en ouvrage jusqu’à 48h à l’avance. Notre technologie utilise l’Intelligence Artificielle pour enrichir les données de contrôle avec des données contextuelles urbaines (météo, points d’intérêt, données de capteurs, etc.).
Les automobilistes accèdent aux prédictions sous forme de recommandation de stationnement dans l’application mobile. La ville ou l’opérateur privé dispose d’un Observatoire du Stationnement.
Pour quels usagers et sur quels territoires ?
Les collectivités ou opérateurs privés en charge du contrôle du stationnement en voirie ou de l’exploitation de parking en ouvrage, enclos ou parcs-relais.
Les calculateurs d’itinéraire peuvent également intégrées nos prédictions de stationnement disponibles sous forme d’API.
Une ville qui souhaite l’accessibilité des centre-ville en incitant à se garer en ouvrage, en réduisant le trafic lié à la recherche de place et en encourageant les automobilistes au report modal total ou partiel. Idéalement, il convient de disposer d’1 an de données de paiement et d’entrées / sorties pour que les prédictions puissent tenir compte de la saisonnalité.
Année de création de la solution
Quel est le niveau de maturité de la solution ?
Combien de temps faut-il pour la déployer ?
Quels sont les différents coûts afférents à la solution ?
Investissements : Connexion des flux de données, entraînement des modèles d’intelligence artificielle, formation et gestion de projet
Fonctionnements / Exploitations : Support, maintenance des serveurs et flux de données, évolutions et mises à jour de la solution logicielle