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Entre l’émergence des parkings intelligents et les nouvelles solutions permettant d’améliorer l’expérience de stationnement, la gestion de parking est en train de se digitaliser.
Cette digitalisation passe notamment par l’utilisation des données massives en vue d’optimiser la gestion de parking. Celle-ci comporte divers enjeux.
Tout d’abord, devant l’étendue des données existantes concernant un parking (taux d’occupation, temps de circulation, vitesses moyennes, etc.), il y a la nécessité d’interpréter ces données qui sont souvent non structurées.
Ensuite, dans une grande ville, chaque espace se doit d’être rentabilisé. Ainsi, toute solution permettant de garder un taux d’occupation satisfaisant est vue d’un bon œil par les gestionnaires de parking. Parmi ces solutions, nombre d’entre elles utilisent le Big Data.
Nous verrons de quelle manière le Big Data est en passe de modifier en profondeur la gestion de parking.
Comme on dit souvent « On ne peut améliorer que ce que l’on peut mesurer ». De ce fait, le Big Data a pour objet la collecte et la gestion de données à fort volume, dans un contexte où celle-ci sont bien souvent non structurées.
Une fois ces données stockées, gérées puis interprétées, les possibilités sont infinies. Il sera désormais possible de mesurer à peu près tout.
Cela s’accompagne néanmoins d’un certain défi : celui de choisir ce que l’on veut mesurer et de distinguer les données pertinentes de celles qui sont inutiles. Que ce soit pour mesurer des variables liées au temps de stationnement, au nombre de collaborateurs utilisant des places de parking en fonction de leur métier, ou toute autre chose, le Big Data permettra d’avoir des aperçus chiffrés, permettant une meilleure vue d’ensemble.
L’avantage du Big Data en général et des données non structurées en particulier, c’est que celles-ci n’ont pas un format précis.
Cela confère ainsi une grande marge de manœuvre à toute personne chargée d’interpréter ces données. L’une des applications du Big Data consiste à extraire des modèles de toutes ces données. Une fois ces modèles extraits, il est possible d’en dégager des lois générales dans une démarche prévisionnelle.
Par exemple, en fonction de l’heure ou de la date, il pourra être possible de prévoir l’affluence au sein d’un parking afin d’accepter ou refuser de nouvelles réservations en conséquence. Cela permettra ainsi d’éviter la saturation, ou au contraire la sous-exploitation du parking.
L’une des pierres angulaires de la sécurité est la Data. Par data, on entend naturellement la donnée, mais surtout sa capacité à la traiter correctement. Dans le cas d’un acte de piratage informatique, par exemple, on attend souvent que l’attaque ait lieu afin d’agir, alors que bien souvent cela est trop tard.
Certaines solutions logicielles utilisant le Big Data permettent de mettre en corrélation les attaques avec différents évènements afin de mieux les anticiper.
Dans le cas de parkings gérés via des plateformes logicielles, le Big Data pourrait être un excellent allié dans la lutte contre les actes malveillants.
Le Big Data est grandement utilisé dans les algorithmes d’apprentissage automatique, dont les applications sont multiples. Le Machine Learning peut par exemple être utilisé dans la reconnaissance faciale ou dans la lecture de plaques d’immatriculation.
Devant une multitude d’applications possible au Machine Learning, prélever un volume important de données peut s’avérer une excellente initiative.