Last Mile

Contexte : Actuellement, il n’existe pas une application qui propose des parcours accessibles pour les personnes à mobilité réduite qui prend en compte leurs contraintes de mobilité et leurs préférences personnelles.

L’association Slowlution a comme but de proposer une application qui propose des itinéraires accessibles pour les personnes à mobilité réduite. En mettant en valeur les données existantes comme les données topographiques. Ainsi qu’appliquer les bonnes pratiques de collecte de données expérimentées déjà sur le marché.

Problématique : Il existe plusieurs entreprises et associations qui travaillent à la collecte des obstacles et de l’accessibilité des espaces publics. Chaque partie a sa propre méthode de collecte de données ainsi que le format de stockage des données. Ces différentes données collectées ne sont ni connectées, ni analysées et ni centralisées.

Objectifs: Analyser et comparer les différentes approches de collecte de données en basant sur 5 aspects afin d’identifier les bonnes pratiques de la collecte de données sur le terrain.

1. La nature et le type de données collectées
2. La méthode de récolte de données
3. L’interface utilisée pour entrer les données récoltées
4. La méthodologie de traitement des données
5. Le format de stockage des données et de la base de données

Résultats obtenus : Notre synthèse des meilleures pratiques des trois projets étudiés s’agit de combiner la participation citoyenne avec une collecte de données par des professionnels qui développe un standard et une typologie bien définie selon les experts en mobilité et en accessibilité. Ce standard de collecte de données va être simplifié pour la collecte citoyenne. Aussi, en utilisant le Machine Learning pour la classification des données récoltées par les utilisateurs.

Notre projet doit devenir une plateforme centrale pour la collecte, le traitement, et l’analyse des données ainsi qu’un calculateur des itinéraires.

Professionnellement, l’équipe a appris l’importance de l’engagement citoyen pour collecter des données pertinentes et réalistes sur les obstacles à la mobilité, ce qui enrichit la base de données et améliore la fiabilité des solutions proposées. La collaboration avec diverses disciplines a également permis de mieux comprendre les besoins des usagers.

Interpersonnellement, les échanges avec les utilisateurs finaux et les experts ont renforcé la communication, le travail d’équipe et la gestion des parties prenantes. Ceci a permis de développer des compétences clés, telles que l’écoute active et la prise en compte des retours.