Gérer les pics de demande et les événements sur les campus universitaires grâce au stationnement intelligent

La forte variabilité du taux d’occupation, due notamment à des horaires de cours hétérogènes et à la diversité des usagers, entre autres facteurs, entraîne une surdemande ponctuelle sur le parking du campus universitaire, ainsi qu’une sous-utilisation des places disponibles, ce qui peut même avoir des répercussions sur la réputation du campus. Grâce à un système de parking intelligent, il est possible de suivre l’occupation en temps réel et d’appliquer des modèles prédictifs.

Nature du problème sur les campus universitaires

L’activité sur les campus universitaires n’est pas constante ; la demande de places de stationnement varie considérablement selon le jour de la semaine, voire selon la période de l’année universitaire. Cette variabilité pose trois problèmes : une surdemande ponctuelle à certaines heures, une sous-utilisation des places et un manque de visibilité en temps réel sur leur occupation.

1. Pics de demande prévisibles

En général, les pics de fréquentation prévisibles coïncident avec les périodes d’examens, la rentrée universitaire ou les conférences programmées. Lorsque ces événements ont lieu, l’afflux de véhicules est plus important que d’habitude, ce qui peut entraîner une saturation du parking du campus à certaines heures.

2. Variabilité des horaires de cours

À cela s’ajoute le manque d’uniformité des horaires de cours, qui ne sont pas répartis de manière égale tout au long de la journée. Cela entraîne une alternance constante entre des plages horaires de forte affluence et d’autres où la demande est moindre, ce qui complique la gestion préalable des ressources disponibles.

3. Diversité des utilisateurs

Au sein d’un même campus universitaire, se côtoient étudiants, enseignants, personnel administratif, chercheurs, visiteurs et prestataires. Chacun de ces groupes présente des habitudes de déplacement différentes, ce qui accroît la complexité de la gestion du stationnement.

4. Contraintes structurelles liées à l’espace

La possibilité d’agrandir les infrastructures d’un campus universitaire est souvent soumise à des contraintes physiques et budgétaires, ce qui fait que, dans de nombreux cas, elle est limitée, voire inexistante. Cependant, la demande de places est instable et dépend de la croissance même de l’établissement.

5. Expérience utilisateur

La difficulté à trouver une place de stationnement a une incidence sur les temps d’accès et sur la perception que les usagers ont du site. Il est important de ne pas commettre l’erreur de penser que les embouteillages n’affectent que le fonctionnement du campus : sa réputation est également en jeu.

Architecture d’un système de parking intelligent

1. Couche de capteurs

Cette couche permet de savoir en temps réel quelles places de stationnement sont occupées et lesquelles sont libres grâce à l’utilisation de technologies. De plus, elle intègre des systèmes de contrôle d’accès qui recoupent les informations collectées avec des bases de données d’utilisateurs autorisés (listes blanches) ou restreints (listes noires), facilitant ainsi l’automatisation des autorisations. Ces informations constituent la base de l’ensemble du système de parking intelligent.

2. Couche de connectivité

Les informations recueillies par les dispositifs de détection parviennent aux systèmes centraux via différents réseaux et technologies de communication, parmi lesquels les réseaux LoRaWAN ou NB-IoT, qui permettent la transmission de données avec une faible consommation d’énergie. Cette couche assure la transmission continue des données, tout en garantissant une faible latence.

3. Couche de traitement des données

C’est ici que les données collectées sont stockées et traitées afin d’être transformées en informations utiles à la gestion du parking. Des règles automatiques sont appliquées pour faciliter la gestion de l’attribution des places en fonction de la demande ; elles permettent, par exemple, de donner la priorité à certains usagers par rapport à d’autres ou d’ouvrir des zones supplémentaires en période de forte affluence. Le système détecte également les tendances d’utilisation.

Cette couche intègre des systèmes tels que les panneaux de signalisation dynamique pour le guidage intelligent, qui orientent les conducteurs et conductrices vers les places libres.

4. Couche d’intelligence

À ce niveau, les décisions sont prises à partir des données traitées au niveau précédent. Elle intègre des modèles prédictifs permettant d’anticiper la demande en fonction de différentes variables, ainsi que des algorithmes qui optimisent l’attribution des places en temps réel en tenant compte du type d’utilisateur et de la disponibilité. À cela s’ajoutent des systèmes de recommandation qui guident les utilisateurs.

Conception des zones de stationnement intelligentes

1. Segmentation fonctionnelle

Afin d’en faciliter la gestion, le parking du campus universitaire peut être divisé en différentes zones auxquelles on attribuera ensuite une fonction spécifique.

Zone A : prioritaire	Réservée aux enseignants et aux membres de la direction. Située, dans la mesure du possible, à proximité des bâtiments principaux afin d’en faciliter l’accès.
Zone B : Usage général	Destinée aux étudiants et aux chercheurs. Son utilisation peut être organisée par horaires ou par créneaux d’accès afin d’équilibrer la fréquentation tout au long de la journée.
Zone C : Visiteurs	Conçue pour les personnes extérieures : visiteurs, intervenants, fournisseurs, etc. Il peut s’agir d’une attribution flexible, en fonction des disponibilités réelles.
Zone D : Imprévu	Elle est activée en période de forte demande, lorsque les autres zones sont sur le point d’être saturées. Elle permet d’absorber les pics de fréquentation sans saturer le système.

2. Zones dynamiques adaptatives

Contrairement aux modèles statiques traditionnels, les zones d’un système intelligent peuvent évoluer en fonction des besoins du campus. Elles s’adaptent automatiquement en fonction de l’historique d’utilisation du parking, des événements programmés sur le site et des prévisions d’occupation pour les prochaines heures ou les prochains jours. Les modifications peuvent être appliquées en temps réel, ce qui évite de devoir s’en remettre à une planification préalable.

Analyses avancées et modèles prédictifs

Lorsque nous parlons de capacité à anticiper la demande, nous ne faisons pas uniquement référence au fait de savoir combien de places sont disponibles à ce moment précis, mais aussi à la capacité de prévoir ce qui va se passer à l’avenir afin de prendre de meilleures décisions.

1. Données utilisées par le système

Pour établir des prévisions, il est possible de prendre en compte des informations relatives au calendrier universitaire, telles que la rentrée ou les dates d’examens, les horaires de cours, l’historique des taux d’occupation et les événements programmés au cours de l’année universitaire. À cela s’ajoutent des facteurs tels que les conditions météorologiques. Plus le nombre d’informations intégrées est important, plus la capacité d’anticipation est grande.

2. Comment les prévisions sont-elles établies ?

Le système utilise l’intelligence artificielle pour analyser les données et observer leur évolution dans le temps. Les algorithmes d’apprentissage automatique identifient les comportements récurrents afin de mettre en évidence d’éventuelles tendances et combinent plusieurs modèles pour garantir la précision des résultats. Il s’adapte ainsi mieux à différents scénarios et réduit la marge d’erreur.

3. Anticipation des pics de demande

Grâce aux modèles précédents, le système est capable d’anticiper la demande de stationnement ; par exemple, il peut détecter que, pendant les périodes d’immatriculation, l’afflux de véhicules pourrait augmenter de 30 % à 60 %, tandis que lors d’événements organisés sur le campus universitaire, des pics de fréquentation peuvent survenir à certains moments de la journée.

4. Optimisation en temps réel

Comme nous l’avons mentionné précédemment, outre ses capacités de prévision, le système peut intervenir en temps réel pour améliorer la situation du stationnement sur le campus universitaire : réattribuer des places en fonction de la demande, redistribuer les flux d’entrée pour éviter les embouteillages, etc. Le système est capable de s’adapter en permanence.

Sécurité des données grâce au système de parking intelligent

Dans les systèmes de parking intelligents tels que ceux développés par Urbiotica, le traitement des données est beaucoup plus simple, car aucune donnée personnelle des conducteurs n’est stockée et il n’y a pas de reconnaissance des plaques d’immatriculation. Le système se limite à détecter l’occupation des places de parking, ainsi que les entrées et les sorties aux points d’accès, s’il est configuré à cet effet.

Mise en œuvre étape par étape dans les universités

Phase 1 : Diagnostic

La première étape consiste à comprendre comment le parking du campus universitaire est actuellement utilisé. En cernant les besoins réels du site et l’infrastructure existante, même en l’absence de données historiques sur le taux d’occupation, il est possible d’évaluer les principaux problèmes à résoudre afin de choisir la technologie IoT la plus adaptée à chaque situation.

Phase 2 : Numérisation

Une fois le principe de base compris, on intègre les dispositifs choisis, qui peuvent aller de capteurs installés place par place pour détecter l’occupation à des systèmes plus complets équipés de caméras de vision artificielle. Le système est également connecté aux systèmes du campus, créant ainsi une plateforme centrale à partir de laquelle le parking sera géré.

Il n’est pas obligatoire de mettre en place le système de stationnement intelligent d’un seul coup sur l’ensemble du campus universitaire ; cela peut se faire par étapes sans aucun problème. L’idéal est de commencer par les zones où l’on a constaté la plus forte activité ou par les bâtiments clés. Ce projet pilote permet de stabiliser la mobilité sur le campus tout en identifiant des besoins qui n’avaient pas été pris en compte.

Phase 3 : Prévision

À partir des premières données disponibles, des modèles sont développés afin d’anticiper la demande de stationnement sur le campus. Ces modèles sont entraînés à l’aide des données historiques collectées et s’adaptent automatiquement aux facteurs internes et externes qui surviennent dans la zone concernée, afin d’affiner progressivement la précision des résultats.

Phase 4 : Amélioration continue

Étant donné que les modèles intelligents continuent d’être mis à jour une fois qu’ils sont opérationnels, il ne s’agit pas d’une solution figée. La gestion évolue en fonction du comportement réel du parking. Les besoins du campus peuvent changer au cours d’une même année universitaire ou d’une année à l’autre ; il est donc indispensable de disposer de ce processus d’apprentissage continu.