Auteur/autrice : Noémie Lehuby

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Cartographier l’accessibilité avec OpenStreetMap

OpenStreetMap permet d’offrir une représentation cartographique et numérique de son territoire, de ses espaces verts à ses bâtiments en passant bien sûr par ses lieux de mobilité. Mais saviez-vous qu’il peut également être utilisé pour décrire très précisément les conditions d’accès pour des personnes touchées de handicap ?

L’intérêt de la communauté OSM pour le sujet est d’ailleurs très ancien : depuis 2010, le site wheelmap.org permet d’indiquer si un commerce est accessible pour les personnes en fauteuil roulant. En 2011 déjà, Florian Lainez de Jungle Bus organisait des « cartoparties », événements de collecte de données sur le terrain ; en 2018, Florian animait un projet du mois pour inviter la communauté française à renseigner des informations sur l’accessibilité PMR des toilettes publiques.

Aujourd’hui, au delà des informations ponctuelles sur des lieux ou des équipements, on peut utiliser OpenStreetMap pour tracer et qualifier des trottoirs et des cheminements piétons. C’est donc l’ensemble de la chaine de déplacement qui peut être renseignée et partagée librement.

Ces données sont d’ailleurs déjà utilisées par des acteurs de l’écosystème de l’accessibilité. On peut citer entre autres SonarVision qui propose une application de guidage pour personnes malvoyantes ou aveugles ou encore l’application de calcul d’itinéraires Eazyway utilisée durant le championnat de Parathlétisme à Paris en juillet 2023.

Précision et ergonomie

L’écosystème OpenStreetMap dispose d’une palette d’outils particulièrement adaptés à la collecte et à la création de ces données si utiles. En effet, le projet s’est historiquement concentré sur la thématique des routes. Ainsi, les outils d’édition standard d’OpenStreetMap permettent très simplement de créer un graphe connecté utilisable pour du calcul d’itinéraire.

capture d'écran d'iD sur l'édition d'un trottoir
L’éditeur web d’OpenStreetMap permet la cartographie de trottoirs et de cheminements piétons. Il propose un contrôle qualité directement intégré à la saisie, afin de détecter et de corriger les erreurs avant même la publication des données.

Si cette tâche peut sembler complexe et très technique à première vue, OpenStreetMap a su la rendre accessible au plus grand nombre grâce à certains outils bien pensés et particulièrement ergonomiques, à l’image de StreetComplete, l’application mobile parfaite pour les débutants, utilisable sur le terrain pour compléter des attributs. Plutôt qu’une approche classique par formulaire, l’outil pose directement des questions en langage courant et incite l’utilisateur à explorer son quartier pour gagner toujours plus de points.

captures d'écran de l'application StreetComplete
L’application StreetComplete permet de compléter les attributs OSM en répondant à des questions simples sur les objets autour de soi.

Le projet OpenStreetMap est par ailleurs très connecté au monde de l’open data et adapte ses pratiques localement en fonction des informations utiles déjà disponibles. Par exemple, si la collectivité a déjà publié un jeu de données sur les places de stationnement PMR, celui-ci peut être utilisé pour compléter et enrichir OpenStreetMap, à l’aide d’outil comme Osmose, que nous avons déjà évoqué dans notre article sur les bornes de recharge électrique.

De plus, l’imagerie aérienne (publiée par la BD Ortho de l’IGN ou via le PCRS) ou encore les photos de rues (notamment issues de Mapillary ou de Panoramax) s’interfacent déjà avec les différents éditeurs et permettent au contributeur d’avoir une vue d’ensemble efficace pour se baser sur des éléments concret et utiles pour son travail de cartographie.

capture d'écran d'iD avec Mapillary et la BD Ortho
Dans l’éditeur web d’OpenStreetMap, il est possible de superposer ses modifications à un imagerie aérienne de précisions et de visualiser des photos de rues afin de permettre un tracé de grande précision.

Interopérabilité et obligations légales

En France, la loi LOM confie aux collectivités locales la mission de publier des informations sur l’accessibilité des personnes handicapées afin de leur permettre de préparer leur trajet et de se déplacer sans risque.
Afin d’aider les collectivités territoriales à remplir ces obligations légales, le Ministère des Transports coordonne le développement d’un outil open source de collecte dont la publication est prévue en début d’année prochaine.

Jungle Bus participe à ces développements, aux côtés de 3 autres entreprises professionnelles d’accessibilité ou d’OpenStreetMap (Adrien Pavie, Someware et Atipy).

capture d'écran d'AccesLibre Mobilités

Cet outil permettra de tirer partie du travail déjà réalisé dans OpenStreetMap et pourra être initialisé via un import OSM. Dans ce cas, les arrêts, ERP et cheminements piétons, ainsi que tous leurs attributs utiles pourront alors être importés.
C’est donc une belle opportunité pour les territoires qui utilisent déjà OpenStreetMap, à l’image d’ECLA, une des collectivités pilotes qui teste actuellement l’outil.

Plusieurs agents du service SIG y utilisent en effet fréquemment les données OpenStreetMap et en sont des contributeurs réguliers. Ils pourront ainsi bénéficier du travail déjà accompli sur les commerces, les arrêts de bus et les trottoirs de la ville.

capture d'écran de Lons dans Sidewalker
Les trottoirs de la ville de Lons-le-Saunier dans Sidewalker, l’outil de visualisation des cheminements piétons développé par Jungle Bus

OpenStreetMap est maintenant devenu incontournable pour les données d’accessibilité. De très nombreux acteurs y créent des cheminements, indiquent des lieux et utilisent ces données directement en production, dans leurs outils.

Vous utilisez OpenStreetMap au quotidien et souhaitez savoir comment l’utiliser pour remplir vos obligations légales ?

Jungle Bus peut vous accompagner, contactez-nous !

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Formations à la cartographie des réseaux de transport à Kochi

En juillet dernier s’est tenu au Kerala, en Inde, un série de courtes conférences sur l’utilisation et la contribution à OpenStreetMap, la base de données cartographique libre.
Une trentaine de personnes y était réunie, pour partager les avancées de plusieurs projets locaux, tels que la cartographie des contours administratifs ou encore l’utilisation d’OpenStreetMap pour mieux gérer les inondations en période de mousson.

Jungle Bus y était convié pour présenter le projet de cartographie du réseau de transport de Kochi, la capitale économique du Kerala.

OpenStreetMap Kerala Community Meetup on July 2022 at Kochi- image CC BY SA Abin M
Les participants à l’événement OpenStreetMap Kerala à Kochi (image CC BY SA Abin M)


En complément d’une ligne de métro qui traverse la ville du nord au sud, le réseau de Kochi est constitué d’environ 500 lignes de bus et de bateau-bus. Les dessertes sont partagées entre opérateurs publics et opérateurs privés regroupés en syndicats. S’il existe plusieurs grandes gares routières et hubs multimodaux, une partie importante des arrêts est informelle : sans matérialisation ni infrastructure physique (bien que les usagers sachent parfaitement les identifier et même leur donner un nom !).

Ce projet de cartographie du réseau a été mené conjointement avec Geominds, une entreprise de géomatique locale, ainsi que Systra France et Systra India. Il s’inscrit en effet dans le cadre d’un projet de restructuration du réseau, orchestré par le partenariat MobiliseYourCity et co-financé par l’AFD.



Au cours cet évènement social, les contributeurs locaux, qui connaissent déjà bien la cartographie libre et étaient pour la plupart des usagers de ce réseau, ont pu s’initier aux problématiques de modélisation des réseaux de transport dans OpenStreetMap.

Ce fut aussi pour eux l’occasion de découvrir les données issues du projet, déjà disponibles librement sur OpenStreetMap mais aussi sous la forme d’un fichier GTFS, un format standard de représentation de données de transport en commun, ou encore dans des formats géomatiques plus classiques permettant de réaliser des cartes et des analyses spatiales.

Unroll, l'outil Jungle Bus de visualisation des lignes dans OpenStreetMap, en anglais et en malayalam
Pour maximiser l’utilité des données produites, les noms des arrêts ont été renseignés dans OpenStreetMap à la fois en anglais et en malayalam, deux des langues officielles du Kerala

C’est sur la base de ces données entre autres que Systra a pu réaliser son étude de restructuration du réseau pour répondre aux objectifs visés, à savoir améliorer l’attractivité des transports en commun et de rendre l’offre plus compréhensible pour les usagers.

La même semaine, une restitution aux parties prenantes s’est d’ailleurs également tenue à Kochi pour présenter les résultats de l’analyse et les premières propositions de restructuration.
Jungle Bus a réalisé à cette occasion plusieurs ateliers de formations sur la collecte de données, la création de données dans OpenStreetMap, les outils et méthodes de contrôle qualité ainsi que l’export et l’utilisation de ces données pour des usages concrets.

Florian de Jungle Bus présentant les travaux réalisés

Les techniciens et géomaticiens de plusieurs transporteurs, des membres des autorités locales et quelques étudiants présents ont ainsi pu découvrir la méthodologie à utiliser pour réaliser la collecte des informations nécessaires pour reconstituer une image numérique fidèle du réseau du transport.

Ont été évoqués entre autres les spécificités des relevés dans les gares routières et à bord des véhicules, ainsi que sur les comptages de bus qui ont été réalisés à des points stratégiques pour estimer des fréquences de passage.

une contributrice OpenStreetMap relevant des informations dans un bus
Une collectrice participant au projet qui relève des informations à bord un bus à Kochi

Un atelier plus technique s’est tenu concernant la retranscription des informations collectées dans OpenStreetMap. Jungle Bus y a détaillé comment représenter les différents objets d’un réseau de transport, l’utilisation de JOSM, l’outil d’édition avancée d’OpenStreetMap, les points de contrôle qualité permettant de garantir l’utilisabilité des données ou encore nos outils dédiés pour renseigner les informations horaires.

Noémie et Florian de Jungle Bus présentant la méthodologie de collecte à bord des bus

Enfin, des échanges plus ouverts ont eu lieu avec les participants concernant l’usage effectif des données et de la carte, sur l’information voyageur et le Maas, ou encore sur l’open data et la contribution à OpenStreetMap.

En effet, pour ce type de projet, OpenStreetMap peut jouer un réel rôle de catalyseur de collaboration et de plateforme de partage et d’ouverture de données. À travers ces différents évènements, les acteurs locaux, qu’il s’agisse des administrations ou des citoyens engagés qui contribuent à OpenStreetMap, ont une meilleure compréhension du réseau actuel et commencent à partager une vision commune de ce qu’il pourrait devenir.

Rendez-vous dans quelques années pour voir comment a évolué le transport à Kochi, à la fois sur le terrain et sur OpenStreetMap !


Vous aussi vous souhaitez faire évoluer votre réseau de transport ? Nous pouvons vous accompagner ou vous former sur l’utilisation d’OpenStreetMap pour la cartographie des réseaux : contactez-nous !

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Transport conventionné, transport informel à Abidjan : du terrain à la carte

Comment planifier et construire les infrastructures de transport durables et accessibles lorsque une grande partie des déplacements est assurée par le transport artisanal (aussi appelé transport informel) ?

Cette question est posée par le Ministère des Transports de Côte d’Ivoire, alors qu’il prépare plusieurs projets de grande ampleur dans le cadre de son Plan de Mobilité Urbaine d’Abidjan.

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Avec le soutien financier et technique de l’Agence Française de Développement (AFD), le Ministère a donc lancé un projet de cartographie des transports formels et informels du district d’Abidjan.

L’objectif, aujourd’hui atteint : disposer d’un double numérique du réseau de transport de grande qualité et à jour afin d’orienter au mieux l’action publique.

Les gbakas, ces minibus assurant un service de transport intercommunal informel dans le territoire du Grand Abidjan
Image by nlehuby / CC BY-SA (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Gbaka_à_Abidjan.png)
Les gbakas, ces minibus assurant un service de transport intercommunal informel dans le territoire du Grand Abidjan

Les sociétés Systra et Jungle Bus ont répondu à cet appel en 2019 et ont produit les données de transport d’Abidjan : elles sont à présent disponibles pour tous sur le centre de ressources de DigitalTransport4Africa.

Dans la lignée des projets précédents de DigitalTransport4Africa, le projet a adopté une stratégie visant à contribuer à des communs numériques. L’enjeu est ici que la production des données d’offre de transport soit un socle numérique de connaissance partagée qui bénéficie à tous, autant à la puissance publique qu’à des tiers (universitaire, entreprise ou simple citoyen) désireux d’apporter de la valeur sur des sujets de mobilité.
Ainsi, toutes les données produites sont disponibles sous licence libre et l’équipe du projet a réalisé et contribué à plusieurs outils libres et réutilisables.

Avant tout, le projet a fait le choix d’OpenStreetMap (OSM), le Wikipédia des cartes. Ce projet collaboratif de cartographie du Monde entier permet à chacun de participer et de créer les données géographiques de son quartier. C’est aujourd’hui la plus grande base de données géographique sous licence libre et dans de nombreux pays, c’est même la carte la plus complète qui existe. Elle rassemble les contributions d’une communauté diverse, du citoyen engagé aux entreprises et universités en passant par les autorités locales ou les organisations internationales.

Avec l’appui de l’association OpenStreetMap Côte d’Ivoire, qui promeut le projet dans ce pays, toutes les données de transport ont ainsi été créées dans OpenStreetMap.


En novembre 2019, OpenStreetMap Côte d’Ivoire accueillait sur son territoire le State-of-the-Map Africa, événement réunissant les contributeurs du continent Africain pour plusieurs journées d’échanges et de partage. Le projet de cartographie d’Abidjan et plus généralement l’utilisation d’OpenStreetMap pour le transport au commun furent au cœur des discussions.

Un projet collaboratif

La première étape du projet a été de poser un diagnostic des lignes de transport à relever. Pour les habitants du district d’Abidjan, ce sont 80% des déplacements qui sont effectués en transport informel. Or, par définition, peu d’informations existent pour ces réseaux. C’est pourquoi un travail d’identification des lignes sur le terrain a été mené en collaboration avec les autorités locales : sur la base des informations déjà en leur possession, l’équipe s’est rendue dans les différentes gares routières et zones de correspondances du réseau afin de lister les lignes qui s’y arrêtaient et leurs destinations.

Des contributeurs OpenStreetMap de chaque commune du Grand Abidjan et de chaque quartier ont été mobilisés pour cette tâche afin d’apporter leur connaissance locale et leur expérience de ces transports informels ; ils ont ensuite reçus une formation technique pour réaliser les enquêtes terrains détaillées. Plus de 10 personnes étaient autonomes afin de réaliser une collecte en empruntant les moyens de transport mais aussi pour réaliser des enquêtes et des relevés des horaires en se plaçant aux grands hubs de transport du district.

Premier jour de relevés terrains pour l'équipe, Gare Sud (Abidjan)
Premier jour de relevés terrains pour l’équipe, Gare Sud (Abidjan)

Équipés d’un smartphone sur lequel était installée une application mobile spécifique au projet, ces collecteurs ont ensuite arpenté de long en large les réseaux de transports terrestres autant que lagunaires.

L’étape suivante a été de modéliser dans OpenStreetMap le réseau de transport à partir de ces très nombreuses données brutes. La création de ce jumeau numérique nécessite de se pencher sérieusement sur la méthode de création de données afin de structurer l’information et de la rendre facilement ré-utilisable : des outils spécifiques ont été développés pour l’occasion (voir la suite de cet article) et une méthodologie spécifique a été créée en s’appuyant sur l’expérience des contributeurs OpenStreetMap participant au projet.

Le niveau de qualité est ambitieux : les données produites doivent pouvoir être utilisées autant pour l’étude du réseau, afin de faire évoluer les politiques publiques de transport, que pour un usage d’information voyageurs. Sur la base des données, un plan schématique de transport a en effet été créé par l’entreprise Latitude Cartagène ainsi que plusieurs prototypes d’application mobile de calcul d’itinéraire.

Le plan schématique de transport d'Abidjan, disponible sur le site http://sites.digitaltransport.io/abidjantransport

Le plan schématique de transport d’Abidjan, disponible sur le site http://sites.digitaltransport.io/abidjantransport

Des outils numériques ré-utilisables

La documentation du projet, elle aussi sous licence libre, ainsi que les supports des formations réalisées à Abidjan vous permettront d’en savoir plus. Ces guides sont à votre disposition si vous souhaitez adapter ces outils et cette méthodologie sur votre propre territoire.

De plus, l’intégralité des outils techniques utilisés et créés pour le projet sont disponibles sous licence libre, et utilisables pour d’autres projets de cartographie. La double expertise de l’équipe sur les transports et sur OpenStreetMap a permis de développer des outils spécifiques parfaitement adaptés aux besoins des contributeurs.
En voici une petite sélection :

OSMTracker et son interface dédiée aux transports
-> une application mobile pour collecter les informations à bord des véhicules : emplacement et nom des arrêts, tracé des lignes, vitesses observées, remplissage des véhicules, etc


Une disposition spécifique de boutons a été créée dans le cadre du projet pour collecter les niveaux de remplissage des véhicules

Busy Hours
-> un outil pour modifier les fréquences de passage des véhicules des lignes de transport dans OpenStreetMap.


Les heures de services, ainsi que les fréquences de passages en heure creuse et en heure pleine peuvent y être renseignées facilement.

L’interface simplifiée de cet outil accélère la création de données des fréquences de passage des véhicules de transport.

osm2gtfs
-> un script pour transformer les données d’OpenStreetMap au format GTFS, standard d’échange pour les calculateurs d’itinéraires et les outils de planification de mobilité.

OpenStreetMap et le format GTFS sont deux briques complémentaires pour créer et diffuser des données de transport ouvertes. Voir l’infographie comparant les différentes approches de création de données

En plus de ces logiciels libres, quelques outils plus techniques ont également été développés pour faciliter le travail de saisie et de contrôle qualité dans OpenStreetMap afin de créer des données précises et utilisables.


Le projet mené à Abidjan confirme une nouvelle fois s’il le fallait la pertinence des communs numérique et d’OpenStreetMap pour cartographier efficacement les réseaux de transport.
Ce riche écosystème facilite en effet la collaboration entre les communautés locales, les bailleurs de fonds tels que l’AFD, les collectivités locales et les consultants en mobilité durable, et cela pour le bénéfice de tous.

En 2021, plusieurs projets sont en cours pour proposer des outils d’information voyageurs aux Abidjanais sur la base de ces données. Jungle Bus et OSM-CI seront mobilisés pour organiser des campagnes additionnelles de relevés et mettre à jour les données afin de refléter au mieux l’évolution des réseaux sur le terrain.

Plus d’informations concernant ce projet sont disponibles sur le site http://sites.digitaltransport.io/abidjantransport

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Où sont les bornes de recharge électrique en France ? La réponse dans OpenStreetMap

bornes de recharge sur le parking de la gare de Charleville-Mézières, image CC-BY-SA François GOGLINS

OpenStreetMap est bien plus qu’une carte, c’est une véritable base de données. Et cette base contient de nombreux objets en lien avec la mobilité.
Le projet du mois de mars dernier de la communauté française portait justement sur le thème des bornes de recharge pour les véhicules électriques.

Le projet du mois consiste mobiliser la communauté OpenStreetMap française durant 30 jours pour réaliser un bon qualitatif majeur sur une thématique spécifique.

Évolution du nombre de bornes de recharge électrique dans OpenStreetMap en France sur le mois de mars 2020
Évolution du nombre de bornes de recharge électrique dans OpenStreetMap en France sur le mois de mars 2020

La crise sanitaire et le confinement ayant rendu les relevés sur le terrain impossibles, une grande partie du travail effectué a eu lieu à distance.

Par exemple, en s’aidant de l’imagerie aérienne et des photos de rues disponibles sous licence libre, de nombreuses bornes existantes ont été complétées avec le nombre de places disponibles pour la recharge.

un défi MapRoulette pour compléter les bornes existantes
L’œil averti du contributeur identifiera sans mal les deux places de stationnement peintes en verte sur cette prise de vue aérienne et pourra ainsi compléter les attributs de cet objet dans OpenStreetMap :
deux places de recharges peintes en verte

OpenStreetMap : un complément utile à l’open data existant

Les donnés open data mises à disposition par les collectivités et certains opérateurs ont également été au cœur des actions. Un schéma national encadre le format de mise à disposition des données d’infrastructures de recharge pour véhicules électriques et facilite en effet l’interopérabilité.

Pour les utiliser efficacement, la communauté OpenStreetMap peut s’appuyer sur Osmose.

Osmose permet de détecter et de corriger les erreurs dans OpenStreetMap. C’est également l’outil idéal pour comparer et intégrer des données open data dans OpenStreetMap. L’efficacité d’Osmose combinée à une mobilisation communautaire n’est plus à prouver.

une borne à compléter dans OSM
Pour cette borne de recharge, déjà présente dans OpenStreetMap, Osmose nous propose d’ajouter plusieurs attributs déduits des informations disponibles en open data.

Osmose permet à la fois d’améliorer les bornes déjà présentes dans OpenStreetMap en s’aidant des informations disponibles en open data, mais aussi de trouver des bornes manquantes à ajouter.

une nouvelle borne à créer dans OSM
Un signalement de borne de recharge électrique manquante, dans l’outil Osmose

Comme souvent, c’est aussi l’occasion de faire remonter aux producteurs de ces données open data des problèmes de qualité : de nombreux signalements ont été réalisés pendant la préparation du projet du mois, puis au cours du mois.

Téléchargez les données sur votre territoire

Les données produites dans OpenStreetMap sont disponibles sous licence libre et sont utilisables par tous.

L’outil en ligne GéoDataMine vous permet de télécharger les données de votre commune ou votre département dans le même format que les données open data.

GéoDataMine pour extraire des données OSM
GéoDataMine vous permet d’extraire facilement les bornes de recharge d’OpenStreetMap

OpenStreetMap : le hub des données open data

Grâce à la mobilisation de la communauté OpenStreetMap, vous pourrez retrouver dans ces fichiers à la fois les bornes installées par la collectivité et celles mises à disposition gratuitement par certaines enseignes sur les parkings des centres commerciaux, qu’on ne retrouve que très rarement dans les données publiées en open data.

La communauté OpenStreetMap continuera dans le futur d’améliorer ces données au fil de l’eau et appelle les acteurs liés aux bornes électriques, qu’ils soient publics ou privés, à contribuer à OpenStreetMap.

Que ce soit pour analyser la couverture sur votre territoire ou pour préparer un prochain déplacement, OpenStreetMap a sûrement les données qu’il vous faut !

Jungle Bus vous accompagne pour prendre en main les données OpenStreetMap et pour en faire usage dans vos projets numériques. Contactez-nous !

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Tout savoir sur les outils pour comparer et mélanger ses données de transport

les silos

De plus en plus d’informations sur les transports publics sont aujourd’hui disponibles, que ce soit à travers des portails open data ou à travers des projets collaboratifs comme OpenStreetMap ou Wikipédia.

les silos

Cela ouvre la voie à de nouvelles formes d’utilisation de ces données qui n’étaient pas possibles auparavant, comme par exemple :

  • compléter ses propres données au format GTFS avec des tracés issus d’OpenStreetMap
  • ajouter un encart Wikipédia détaillant l’histoire d’une gare ou d’une station de métro en plus des informations utiles au voyageur
  • comparer les positions et labels de ses données de transport avec OpenStreetMap pour détecter et corriger des erreurs, comme le font Île-de-France Mobilités et Entur
  • etc

Mobility database

Afin de faciliter ces nouveaux usages, le projet Mobility Database a pour objectif d’attribuer des identifiants uniques et partagés entre les sources pour les différents objets de transport (arrêts, lignes, opérateurs, etc).

Ce projet est porté par MobilityData, une fondation Canadienne qui réunit des acteurs de la mobilité afin de faire évoluer les formats d’échange de données (dont le GTFS) pour améliorer la qualité et la précision de l’information voyageur au bénéfice de tous.

Pour préparer ce projet ambitieux, Jungle Bus a réalisé pour MobilityData une étude des différents modèles pour représenter des données de transport dans les projets collaboratifs (OpenStreetMap et Wikidata) et les formats d’échanges (GTFS et NeTEx) ainsi qu’une analyse comparative des différents outils pour comparer et fusionner des données de sources différentes et importer des données de transport dans OpenStreetMap et Wikidata.

Vous pouvez retrouver ces deux études complètes en anglais sur notre site :

Modèles de données
Outils de comparaison

Vous pensez qu’OpenStreetMap ou d’autres projets collaboratifs peuvent venir améliorer vos données ou procédures ? Nous pouvons vous accompagner dans cette réflexion, contactez-nous !

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Publier les données de son réseau de bus en open data avec OpenStreetMap et des outils libres ? Étude de cas

Réseau de bus de Guéret

Publier ses données en open data relève parfois du parcours du combattant. C’est en effet tout un univers à découvrir et à appréhender lorsqu’on ne manipule pas soi-même des données de transport standardisées au quotidien.

Chez Jungle Bus, depuis le lancement de notre projet avec la création de notre application mobile en 2017 nous sommes convaincus d’une chose : avec OpenStreetMap, un petit nombre de contributeurs, même non spécialistes, peut créer et maintenir à jour les données de transports à l’échelle d’un territoire.

Pour illustrer cela, nous allons aujourd’hui vous présenter l’étude de cas de l’agglomération de Guéret.

Guéret, CC BY Chadel

Nous nous sommes entretenus avec le chargé du plan climat de la communauté d’agglomération du grand Guéret : il met en place toutes les actions à même de réduire l’impact sur le climat de son territoire, qui est constitué de 25 communes, soit environ 30 000 habitants.
À titre personnel, il est aussi contributeur OpenStreetMap depuis plus de quatre ans. Il ajoute des informations sur la carte collaborative un peu partout où il se rend. Même si sa communauté d’agglomération n’utilise pas particulièrement OpenStreetMap au quotidien, il y renseigne de nombreuses données d’intérêt général à propos de son territoire : infrastructures cyclables, bornes de recharge de véhicule électriques, etc.

OpenStreetMap puis GTFS

En janvier 2018, il s’attaque au réseau de transport de Guéret. Il cartographie ainsi chacune des 7 lignes de transport urbain de l’agglomération, avec l’aide ponctuelle bénévole de l’association Jungle Bus pour des conseils et de l’assurance qualité ainsi que l’appui de ses collègues de la régie des transports. Il cartographie également les 350 points d’arrêts de transport à la demande présents dans chaque hameau de l’agglomération.

Plan de transport de Guéret créé par Jungle Bus

Une fois les données créées dans OpenStreetMap, elles sont librement accessibles à tous, pour réaliser des plans de quartiers, des cartographies de réseau ou directement des calculs d’itinéraire dans l’application OSMAnd.
Afin de créer plus de valeur pour les usagers du réseau, il faut aller plus loin et publier ces données de transport ainsi que les horaires associées au format GTFS : il s’agit d’un standard international d’échange pour l’information voyageur, qui permet à de nombreux acteurs d’utiliser ces données pour créer des services.

[EDIT : OpenStreetMap et/ou GTFS ? quels usages, quels atouts et quelles contraintes ? Découvrez notre infographie qui vous aide à mieux comprendre ces concepts]

En s’appuyant sur les arrêts, lignes et parcours des bus qu’il avait déjà renseigné dans OpenStreetMap et sur quelques outils libres, il a ainsi pu générer son fichier GTFS en quelques semaines seulement. Il l’a ensuite publié sur la plateforme transport.data.gouv.fr avec l’aide bienveillante de l’équipe.

Des bénéfices pour tous

Quelques mois après la publication, le gain pour les habitants de l’agglomération est considérable : plus besoin de construire à la main son trajet et ses correspondances en naviguant dans les fiches horaires récupérées à l’espace mobilité de la gare de Guéret ! On peut à présent planifier directement un déplacement sur des sites/applications mobiles comme MyBus, Modalis (la plateforme multimodale de la région) ou même Google Maps.

calcul d'itinéraire sur Modalis

C’est également un gain pour l’équipe en charge des transports : le GTFS est la brique d’entrée de la plupart des projets numériques de transports. Il pourra par exemple être utilisé pour préparer le futur système d’aide à l’exploitation dont le réseau a prévu de se doter pour mieux réguler son trafic.

C’est enfin un gain pour l’agglomération et son plan climat : en facilitant la vie des Guéretois et leur permettant de comprendre le réseau et de savoir quelles lignes passent où et quand, ils espèrent augmenter la fréquentation et favoriser l’utilisation des transports en commun.

application MyBus à Guéret

Si vous aussi vous souhaitez améliorer l’accès à l’information pour les voyageurs de votre territoire, contactez-nous !

Contactez-nous !
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Utiliser OpenStreetMap pour améliorer ses propres données transport ? Étude de cas

Notre expérience en France et notre audit des données open data en Île-de-France l’ont montré, les données officielles qu’utilisent les collectivités ou les opérateurs de transport sont perfectibles. Le nommage des arrêts n’est pas toujours conforme à la signalétique et les positions sont parfois approximatives.
Les conséquences pour les voyageurs peuvent être très impactantes : sans connaissance du réseau, il peut être difficile de trouver son arrêt ou d’effectuer sa correspondance dans de bonnes conditions.

Chez Jungle Bus, nous pensons qu’OpenStreetMap et sa communauté peuvent apporter des réponses efficaces à ces problèmes de données. Et nous ne sommes pas les seuls à faire ce pari.

Aujourd’hui, nous vous proposons une étude de cas sur l’expérience de la Norvège.

Retour d’expérience : Ministère des transports de Norvège

Depuis plusieurs années, Entur, une entité dépendante du ministère des Transports et des Communications anime et organise les échanges avec la soixantaine d’opérateurs de transport en bus, train, tram, métro ou encore ferry du pays. Son objectif est de permettre de fournir la meilleur information et accessibilité aux transports à l’échelle du territoire.
Parmi ses différentes missions, Entur collecte les arrêts de tous ces opérateurs et les consolide dans une base, qui est redistribuée en open data dans un format normalisé.

Les opérateurs ont l’obligation d’alimenter cette base avec les arrêts de leur réseau, avec notamment le nom officiel, la position où les voyageurs montent à bord et un identifiant de référence. Cette base contient ainsi près de 100 000 arrêts et est mise à jour quotidiennement.

logo entur. Source : https://en.wikipedia.org/wiki/File:EnTur_logo.png

Cette démarche simplifie et donc favorise l’intermodalité : les différentes options de transport d’un lieu sont plus facilement interconnectables même si elles sont gérées par des opérateurs et des entités différentes.
Pourtant, même avec un cahier des charges précis comme celui préconisé par Entur pour remonter les informations sur les arrêts, les erreurs viennent régulièrement se glisser dans les données et mettre des bâtons dans les roues des voyageurs.

Avant tout : compléter OpenStreetMap

Pour y remédier, Entur a choisi de miser sur OpenStreetMap.

En effet, comme beaucoup d’acteurs de la mobilité, Entur utilise déjà OpenStreetMap pour tous ses calculs d’itinéraires à pied, en voiture et en correspondance avec les transports. L’équipe d’Entur contribue et travaille déjà avec la communauté pour améliorer les données de voiries, en particulier aux abords des gares et autres grands hubs de mobilité.

La première étape a consisté à ajouter dans OpenStreetMap les informations utiles collectées par Entur : position, nom, équipements, et bien sûr l’identifiant de référence dans la base nationale.

Cette étape a eu lieu en mars 2019 pour la majorité des régions ; le travail est encore en cours dans les deux dernières régions, où la qualité de la base nationale n’est pas assez bonne pour permettre une modification d’OpenStreetMap de cette ampleur.

Réconcilier les données tous les mois

Puis, tous les mois, la base nationale des arrêts et les arrêts d’OpenStreetMap sont comparés, à l’aide de l’identifiant de référence.
Les arrêts qui ont été créés ou modifiés suite à des restructurations de réseaux sont ainsi ajoutés à OpenStreetMap.
Puis les arrêts déjà existants qui ont été édités dans OpenStreetMap sont extraits : il s’agit en effet d’arrêts que la communauté locale a modifiés, par exemple pour corriger une position ou un nom.

Toutes ces modifications sont étudiées par Entur, qui contacte alors les opérateurs pour vérifier l’information. Bien souvent, la communauté OpenStreetMap vient corriger des informations imprécises ou erronées dans la base de données officielle.
Il s’agit majoritairement de petites modifications sur la précision du positionnement des arrêts. Mais cela permet aussi régulièrement d’identifier des zones où des travaux de voiries ont modifié l’accès au réseau de transport.

Ces informations sur la voiries peuvent en effet mettre du temps à remonter et à se répercuter dans la base officielle : le travail de terrain et la connaissance locale des contributeurs OpenStreetMap permet de gagner un temps précieux et d’améliorer la qualité de l’information voyageur en Norvège.

Le cas de la Finlande

D’autres pays suivent d’ailleurs déjà cet exemple : la Finlande par exemple a déjà constitué sa base nationale d’arrêts pour des raisons similaires et a récemment complété les arrêts présents dans OpenStreetMap à l’aide de ces informations officielles en provenance des opérateurs.

Des différences avec la France

La communauté locale dans ces pays est pourtant bien moins active qu’en France :
moins de 30 % des arrêts étaient déjà dans OpenStreetMap avant l’enrichissement initial réalisé par Entur.

À l’inverse en France, le projet BATO, une étude collégiale réalisée en 2016 à la suite de la réunion annuelle des contributeurs OpenStreetMap avait montré qu’il y avait plus d’arrêts dans OpenStreetMap que dans les bases disponibles en open data.

La France est d’ailleurs dans le top 5 des pays les plus actifs en termes de contributions à OpenStreetMap.

De nombreuses solutions restent à inventer pour co-construire une meilleure information voyageur en s’appuyant sur la communauté OpenStreetMap. Jungle Bus apporte sa pierre à l’édifice pour que cette vision devienne réalité.

Vous aussi, vous voulez utiliser le potentiel d’OpenStreetMap et de sa communauté pour enrichir vos données de mobilité et améliorer l’information voyageur ? Contactez-nous !

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Retour sur la cartographie d’Accra

Accra, la capitale du Ghana, est une métropole d’environ 2 millions d’habitants. Les transports en commun y sont principalement assurés par des trô trô, des minibus opérés de manière informelle par une multitude d’opérateurs privés.
Comme dans la plupart des villes du monde, il n’y a aucune information disponible pour permettre à ses habitants de savoir comment se déplacer sur les 300 lignes de ce réseau tentaculaire.

Un des très nombreux trô trô qui circulent dans la capitale

Depuis fin 2017, grâce à OpenStreetMap, il existe des données de transport en open data. Cela permet aux autorités locales de disposer de données fiables pour gérer au mieux le réseau et aux entrepreneurs locaux de développer des services à valeur ajoutée pour les habitants : plusieurs applications mobiles permettent par exemple maintenant aux voyageurs de se repérer sur le réseau et de calculer un itinéraire pour se déplacer plus sereinement.

Déroulement du projet

Nous vous racontons ce qui s’est passé !

Le Department of Transport (DoT) de la ville d’Accra et l’Agence Française de Développement (AFD) ont lancé le projet Accra Mobility pour mettre au point une méthodologie de cartographie des transports urbains afin d’en savoir plus sur l’offre de transport informelle existante. Jungle Bus et le bureau d’étude Transitec ont relevé ce défi.

Pour tout projet de ce type, la première étape de réaliser une liste des lignes, afin de mesurer l’ampleur de la tâche et organiser efficacement la collecte de données. Nous nous sommes appuyés pour cela sur le travail déjà réalisé auparavant par le DoT et avons pu récupérer une liste des près de 300 lignes à cartographier.

Pendant un mois, des étudiants de l’école de géomatique formés par Jungle Bus à la collecte de données, ont sillonné la ville et emprunté tous les trô trô afin d’enregistrer leurs trajets et les endroits où ils s’arrêtaient.

Notre équipe monte à bord pour cartographier le trajet de ce trô trô

Puis, pendant tout l’été, les bénévoles de Jungle Bus ont travaillé avec quelques contributeurs d’OpenStreetMap Ghana pour réaliser la retranscription de ces informations dans OpenStreetMap :
– nous avons formé les contributeurs au modèle de données et aux outils d’édition
– nous avons développé des outils de contrôle qualité dédiés pour ce projet afin d’assurer que les données créées soient utilisables
– nous avons accompagné et guidé les contributeurs tout au long du process

Notre équipe retranscrit les données dans OpenStreetMap

Toutes les données sont librement disponibles dans OpenStreetMap, mais nous avons voulu aller encore plus loin pour qu’elles puissent profiter au plus grand nombre : nous avons donc réalisé la première carte interactive des lignes de transport de la ville.
Nous avons également produit des exports à différents formats, dont le GTFS, un standard international pour décrire l’offre de transport.

Pour tout cela, nous nous sommes appuyés sur le travail déjà réalisé par la communauté de Managua, qui a elle aussi cartographié son réseau de bus dans OpenStreetMap. Nous avons fait évolué les outils qu’ils avaient développés afin qu’ils soient plus facilement réutilisables.

Évolution des lignes et des arrêts dans OpenStreetMap pendant le projet

C’est ce fichier GTFS qui a ensuite été utilisé par nos partenaires navitia.io et Transit afin de mettre à disposition des voyageurs d’Accra les deux premières applications d’information voyageur de la capitale !

OSMAnd, Transit App et TransportR, les applications de transport disponibles à Accra
OSMAnd, Transit App et TransportR : trois applications de transport maintenant disponibles à Accra

Retour d’expérience 2 ans plus tard

Près de deux ans se sont écoulés depuis ce projet. Qu’est-ce qui a changé ?

À Accra, les données produites dans OpenStreetMap (ainsi que le GTFS) sont maintenus par les contributeurs. De nouvelles applications mobile ont d’ailleurs vu le jour depuis !

L’Agence Française du Développement a organisé depuis deux rencontres de la cartographie ouverte des réseaux Africains de transports en commun informels et fédère des outils, méthodes et projets sur son portail DigitalTransport4Africa.

Digital Transport 4 Africa

Le modèle de données d’OpenStreetMap a évolué afin de standardiser la manière de renseigner les informations temporelles utiles à ce genre de projet comme les fréquences de passage des bus.

Jungle Bus continue de faire évoluer les outils nécessaires pour mener ce genre de projet :
Nous travaillons main dans la main avec l’équipe des mainteneurs de l’outil osm2gtfs (qui permet de fabriquer un GTFS partir des données d’OpenStreetMap) pour faciliter son utilisation sur d’autres territoires.
Nos outils de contrôle qualité, qui ont été initié pendant le projet Accra Mobility, ont pu être complétés et traduits en 11 langues. Ils sont maintenant à disposition de tous ceux qui veulent cartographier leur réseau.

Bref, la plupart des villes n’ont pas de plan de transport et d’information voyageurs, mais l’expérience d’Accra nous a prouvé qu’on peut changer ça, grâce à OpenStreetMap !

Vous aussi, vous voulez cartographier votre ville ? Contactez-nous !

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OpenStreetMap 💜 mobilité – retour sur le SotM France

logo sotm 2019

Le week-end dernier se tenait à Montpellier le State of the Map France. Cet événement est organisé tous les ans par l’association OpenStreetMap France pour rassembler autour d’un moment convivial les différents acteurs de l’écosystème OpenStreetMap en France.

Comme chaque année, la thématique de la Mobilité a occupé une place importante dans les discussions.

Des présentations et des acteurs très variés

Latitude Carthagène s’est attardé sur la généralisation de l’usage d’OpenStreetMap dans le secteur d’activité de la mobilité et a partagé sa propre expérience au fil des années.

De la cartographie interactive des gares d’Île-de-France au calcul d’itinéraire piéton jusqu’à l’intérieur des gares, la SNCF ne cesse d’innover pour mieux guider ses voyageurs et nous a présenté son retour d’expérience et ses projets en cours.

La SNCF est également revenue sur les usages métiers d’OpenStreetMap tels que les solutions techniques de calcul d’itinéraire ferroviaire qu’elle développe avec ses partenaires. Elle nous a également informé qu’OpenStreetMap était aujourd’hui la meilleure description du réseau ferré à l’échelle européenne.

L’entreprise Kisio Digital nous a expliqué comment les données OpenStreetMap pouvaient être utilisées pour améliorer la qualité de l’information voyageur sur de nombreuses thématiques.

Comme nous avons pu le constater nous-mêmes dans nos audits successifs des données en Île-de-France, les données open data n’ont en effet pas toujours le niveau de qualité requis pour informer efficacement les voyageurs et OpenStreetMap peut apporter des solutions pertinentes pour les compléter et les enrichir.

Plusieurs présentations nous ont également rappelé combien OpenStreetMap est devenu incontournable pour la mobilité cyclable.

Nous n’étions évidemment pas en reste et avons présenté notre méthodologie détaillée et nos outils pour produire le plan de transport d’une ville de plusieurs millions d’habitants en partant de zéro.

Et enfin, nous avons profité de l’événement pour retrouver et rassembler la communauté de contributeurs OpenStreetMap passionnés de transport.
Au cours de l’assemblée générale de l’association Jungle Bus, nous avons fait le point sur nos activités passées et dessiné le futur de nos outils pour continuer de faire d’OpenStreetMap le meilleur espace d’échange et de collaboration autour des données de transports.

photo de l'AG de l'asso Jungle Bus community
Noémie présente les outils développés par la communauté Jungle Bus pendant l’année passée

Les acteurs de la mobilité présents au Sotm-Fr 2019

  • Logo Jungle Bus
  • Kisio Digital
  • Cartocité
  • Latitude Cartagene
  • Mappy

Au delà des acteurs inscrits au programme de l’événement, on retrouve quelques grands noms de la mobilité dans la liste des sponsors ou même des participants :
Cet événement nous l’a confirmé : les projets basés sur les données OpenStreetMap se sont multipliés ces dernières années et on assiste véritablement à l’émergence d’un riche écosystème d’acteurs de la Mobilité impliqués dans OpenStreetMap.

Vous vous demandez encore comment OpenStreetMap, ses données et sa communauté peuvent vous aider en tant qu’acteur de la mobilité ? Contactez-nous !

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Les données de transport en Île-de-France dans OpenStreetMap : un potentiel largement inexploité

Bus à Montmartre

Chaque jour, près de 10 millions de déplacements sont effectués dans les transports publics de la région Île-de-France, sur un réseau de plus d’un millier de lignes, opérées par environ 75 transporteurs. Île-de-France Mobilités (ex-STIF) imagine, organise et finance les transports publics dans toute la région.

Un an d’analyse de données transport open data en Île-de-France

Jungle Bus a étudié pendant un an l’évolution des données transports en commun en Île-de-France à la fois dans OpenStreetMap et dans les référentiels officiels publiés en open data par Île-de-France Mobilités.

Bus à Montmartre
Audit final de mai 2019

Et voici ce que nous avons trouvé.

OpenStreetMap : une cartographie de qualité bien qu’incomplète

Les données officielles d’Île-de-France Mobilités sont plus complètes que celles d’OpenStreetMap : en effet, dans OpenStreetMap, les zones moins habitées, qui sont aussi celles où il y a moins de contributeurs, sont moins bien cartographiées.

Les départements de la grande couronne sont donc ceux où il manque le plus d’informations.

des contributions OpenStreetMap hétérogènes
Rapport entre le nombre d’arrêts officiels et le nombre d’arrêts dans OpenStreetMap

Une modélisation qui diffère

Par ailleurs, les données sont modélisées de manière très différente.
OpenStreetMap contient des données purement géographiques tandis que les données officielles décrivent l’offre complète, ce qui inclut également les horaires de passage des bus.
De plus, OpenStreetMap reproduit ce qui est visible sur le terrain tandis que les données officielles peuvent parfois représenter des données logiques ou agrégées.
Par exemple la définition d’un arrêt n’est pas commune aux deux référentiels.

des modélisations différentes
Un arrêt sur le terrain et dans OpenStreetMap peut parfois correspondre à plusieurs arrêts dans les données open data officielles

Pour notre étude, nous avons dû re-modéliser les données des deux sources afin de construire un échantillon comparable.

Même si les différences entre les deux jeux de données restent marginales dans cet échantillon comparable OpenStreetMap nous a permis d’identifier de nombreux arrêts où les données publiées en open data peuvent être améliorées.

OpenStreetMap proche de la réalité terrain

En effet, les données d’OpenStreetMap sont en général très proches de la réalité observable sur le terrain : le nommage des lignes et des arrêts peut donc être plus conforme avec la signalétique, les positions des arrêts sont souvent plus précises, le tracé des lignes est également plus précis et suit exactement le tracé des rues empruntées.

En analysant les différences de position entre les deux sources, nous avons pu trouver des arrêts de l’open data officiel situés dans la mauvaise rue mais aussi à des positions incongrues comme à l’intérieur de bâtiments ou même d’un étang.
Au total, près de 5% des arrêts comparés ont un écart de position entre les deux sources de plus de 70 mètres.

des différences sur les positions des arrêts
Les positions des arrêts dans OpenStreetMap sont souvent plus proches de la réalité que les positions proposées par l’open data officiel

Ces positions potentiellement erronées peuvent pénaliser un voyageur qui recherche son arrêt. Dans un contexte de développement fort de la multi-modalité, ces données n’ont pas la précision nécessaire pour réaliser un guidage piéton de qualité.
Ces positions pourraient être corrigées en s’appuyant sur le travail des contributeurs : les données d’OpenStreetMap sont en effet exploitables car disponibles sous licence libre.

La communauté OpenStreetMap produit de plus en plus de données

En un an d’étude, le volume de notre échantillon comparable a été multiplié par 4 !
Ainsi, si OpenStreetMap n’est pas complet, la contribution y est donc extrêmement active : la communauté a amélioré sensiblement la couverture et a cartographié des dizaines de milliers d’objets au cours de l’année.
Elle a notamment su se mobiliser pour qu’OpenStreetMap reste à jour suite aux diverses restructurations de réseau qui ont eu lieu pendant l’année, par exemple à l’occasion des réorganisations diverses de la rentrée 2018 ou encore la refonte du réseau de bus parisien en avril 2019.

évolution du nombre de routepoints pendant un an d'étude
La contribution dans OpenStreetMap sur les sujets transport est très active : des dizaines de milliers d’objets ont été cartographiés en un an !

Conclusion

La communauté OpenStreetMap s’est mobilisée pour continuer le travail minutieux de collecte terrain des données de transport en Île-de-France.
Par ailleurs, Île-de-France Mobilités continue sa stratégie open data, notamment via la publication du tracé des lignes en 2019.

Bien que les données OpenStreetMap ne soient pas complètes, leur qualité permet dès à présent de les exploiter pour identifier des erreurs dans les données open data et les corriger.

Il existe donc un réel intérêt pour les professionnels du transport à travailler avec la communauté pour améliorer les données de transports. De la création des données à son utilisation, de nombreuses solutions ne demandent qu’à être construites.

Audits complets

Nous vous invitons à lire le rapport d’audit initial et que ses 4 mises à jour successives pour en savoir plus sur notre méthodologie, nos indicateurs ainsi que le détail des enrichissements réalisables.

Audit initial – avril 2018
Mise à jour de juillet 2018
Mise à jour de novembre 2018
Mise à jour de février 2019
Audit final – mai 2019

Ces audits ont été réalisés grâce au soutien de Cityway et d’Île-de-France Mobilités, dans le cadre du projet m2i.

logo idfm
logo cityway

Vous souhaitez connaître la qualité des données OpenStreetMap sur votre territoire ? Elles peuvent sûrement enrichir vos propres données et améliorer l’information voyageurs.

Contactez-nous, c’est notre expertise.

Licence photo « Bus à Montmartre » CC-By Chris Waits