FCD

Le « floating car data » (FCD) est une méthode de mesure du trafic qui estime la vitesse routière à partir des données de localisation GPS et d'horodatage de véhicules en mouvement, généralement des taxis, des véhicules de livraison ou des voitures privées avec connectivité embarquée. Plutôt que d'installer des capteurs fixes comme des boucles inductives ou des détecteurs radar à des points spécifiques, le FCD utilise le flux naturel du trafic lui-même comme instrument de mesure. Un véhicule enregistre sa position toutes les quelques secondes ; lorsqu'elles sont agrégées sur de nombreux véhicules sur un segment de route, ces traces révèlent la vitesse de déplacement du trafic.

La méthode fonctionne en divisant les routes en segments, généralement de 100 à 500 mètres de long, et en calculant la vitesse moyenne à partir du rythme auquel les véhicules instrumentés traversent chaque segment. La collecte de données nécessite une flotte de véhicules équipés ou une application smartphone avec partage de localisation persistant. Les opérateurs de taxis et les entreprises de logistique ont historiquement fourni les ensembles de données les plus denses parce que leurs véhicules fonctionnent en continu et couvrent systématiquement les réseaux urbains et autoroutiers. Les applications de covoiturage, les services de voitures connectées et les plateformes de navigation comme Google Maps et HERE génèrent désormais d'énormes flux de FCD comme sous-produit de leur activité principale.

Le FCD présente des avantages évidents par rapport aux infrastructures fixes : pas de coût d'installation, couverture de toutes les routes, y compris les rues secondaires, et réactivité à la congestion temporaire. Un événement de congestion apparaît dans le FCD en quelques minutes, car les temps de trajet augmentent sur les segments affectés. Cependant, la méthode dépend d'une densité de véhicules suffisante ; sur les routes rurales calmes avec un trafic clairsemé, le FCD devient peu fiable, voire impossible. La qualité des données varie également avec la précision du GPS, qui se dégrade dans les canyons urbains, les tunnels et la végétation dense. Des problèmes de confidentialité surviennent parce que les historiques de localisation peuvent révéler des habitudes personnelles même lorsqu'ils sont anonymisés.

Le terme « floating » (flottant) fait référence aux véhicules eux-mêmes qui se déplacent librement dans le réseau plutôt que d'être ancrés à des points de mesure fixes. Les premières recherches dans les années 2000, notamment en Allemagne et aux Pays-Bas, ont formalisé la méthode alors que les ingénieurs de la circulation cherchaient des alternatives aux réseaux de capteurs coûteux. Le nom est resté malgré l'essor des véhicules connectés et des applications mobiles qui dominent désormais la collecte de FCD.

Le FCD s'intègre aux systèmes de gestion du trafic aux côtés d'autres sources de données : détecteurs de boucles sur les autoroutes, enregistrements des péages, rapports d'incidents des centres d'opérations de trafic et flux météorologiques. Les modèles modernes de prévision du trafic combinent les schémas historiques du FCD avec les données de sondes en temps réel pour estimer la congestion et recommander des itinéraires. La précision atteint généralement 5 à 10 % des vitesses moyennes réelles sur les routes principales ; l'incertitude s'accroît sur les réseaux secondaires où l'échantillonnage des véhicules est plus faible.