ParkPredict Ouvrage

Prédire le niveau de remplissage des parking en ouvrage, enclos ou parcs-relais pour permettre aux opérateurs de maximiser l’utilisation des places et aux usagers d’identifier en amont le parking disponible proche de leur destination

Quelle est l’innovation portée par la solution de mobilité ?

ParkPredict Ouvrage utilise l’intelligence artificielle et les données contextuelles urbaines pour prédire de manière fiable le comportement des automobilistes.

Comment ça marche ?

Dans certaines zones urbaines, les parkings en ouvrage, enclos ou parcs-relais sont saturés, ce qui implique une frustration de la part des automobilistes. A contrario, les parkings sous-utilisés représentent un manque à gagner pour l’opérateur.

Le logiciel ParkPredict Ouvrage prédit le niveau de remplissage des parkings jusqu’à 48 heures à l’avance. Cela permet d’anticiper les phénomènes de saturation ou de sous-utilisation pour prendre des mesures en amont et maximiser l’utilisation des places.

ParkPredict Ouvrage prédit de manière fiable de niveau de remplissage des parkings en combinant les données d’entrées / sorties et les données contextuelles urbaines (météo, points d’intérêt, données de capteurs, etc.). La prédiction par type d’usager (abonnés ou visiteurs) permet de mettre en place une politique de foisonnement dynamique qui garantit le juste nombre de place pour les abonnés au jour le jour.

Ces prédictions sont accessibles pour l’opérateur via un tableau de bord et disponibles sous forme d’API.

Pour quels usagers et sur quels territoires ?

Nos clients sont les exploitants de parking en ouvrage, enclos ou de parcs-relais. Nous pouvons également collaborer avec les collectivités locales ou régionales qui souhaitent apporter une information prédictive fiable aux automobilistes sur le remplissage des parkings.

Une collectivité faisant face à des phénomènes de saturation ou de vide sur certains parkings et qui souhaite maximiser l’occupation des places.

Idéalement, il convient de disposer d’1 an de données d’entrées/sorties minimum pour que les prédictions puissent tenir compte de la saisonnalité.

Année de création de la solution

2016

Quel est le niveau de maturité de la solution ?

En phase de déploiement et commercialisation

Combien de temps faut-il pour la déployer ?

Moins de 3 mois

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

Porteur de la solution