Avec ses capteurs, Fécamp (76) accélère sa maîtrise des flux de circulation

En quoi consiste concrètement votre projet et quels en sont les principaux objectifs ?

Notre projet consiste à installer des capteurs intelligents sur les principales routes de Fécamp pour mesurer et analyser les flux de circulation en temps réel. Ce dispositif, basé sur l’intelligence artificielle pour l’analyse des images, permet de compter et de distinguer les différents types de véhicules (voitures, vélos, camions, motos …) ainsi que les piétons. Il va progressivement nous fournir des données précises sur la fréquentation, les vitesses et les types de véhicules. Ainsi, tout en respectant strictement la vie privée (les capteurs ont une résolution volontaire basse pour ne pas pouvoir identifier les individus, NDLR), ces informations vont nous permettre d’être plus efficaces dans nos décisions : hiérarchiser les aménagements, sécuriser les trajets des vélos et des piétons ou encore optimiser l’entretien des routes.

Comment ce sujet s’est-il imposé à l’agenda de votre collectivité ?

Fécamp est une ville ancienne, connue pour ses rues étroites, très appréciées des touristes. Mais au quotidien, cela engendre des difficultés en matière de circulation et de stationnement. Un des engagements de notre mandat est de développer les mobilités douces. Nous avons rapidement constaté que nous manquions de données précises sur les flux de circulation. Avant de mettre en place un nouveau plan de circulation, il était indispensable de collecter ces données. Grâce aux capteurs d’Upciti, nous avons trouvé une solution adaptée. En octobre 2023, nous avons installé 51 capteurs dans des endroits stratégiques. Depuis, nous recueillons des données sur tous les déplacements : véhicules, poids lourds, piétons, deux-roues.

Quelles sont les sources d’inspiration que vous avez suivies pour ce projet ?

Nous avons regardé tout d’abord sur le marché ce qu'il était possible de faire avec de l'analyse d'image. Nous nous sommes d’abord interrogés sur la possibilité de mutualiser des infrastructures existantes à Fécamp, comme le dispositif de vidéoprotection. Mais très vite, nous nous sommes rendu compte que ce dernier n’était pas adapté au comptage et à l’analyse des flux. Une des principales raisons est que les installations ne se trouvent pas forcément sur les mêmes zones.

Parallèlement, nous avons aussi regardé dans quelle mesure nous pouvions nous appuyer - lors d’événements tels que le Fécamp Grand’Escale - sur une solution d’opérateur télécoms telle que Flux Vision d’Orange. Cette dernière détermine les flux de déplacement via les données mobiles anonymisées. Cette solution nous renseigne sur la présence et la direction de déplacement des visiteurs, mais pas sur leur mode de déplacement (à pied, à vélo, en voiture, etc.). Là encore, ce n’était donc pas la solution dont nous avions besoin dans ce cas précis. Finalement, nous nous sommes tournés vers des capteurs autonomes, alimentés par l’éclairage public. Upciti avait déjà de nombreuses références comme Nevers, Strasbourg ou encore Aix-en-Provence

Avez-vous mené une étude de faisabilité ou d’impact ?

Non, nous n’avons pas mené ce type d’étude.

Concernant la gestion des données, quelles sont les principales compétences nécessaires pour une collectivité qui voudrait mettre en place un dispositif similaire ?

La compétence d’un data analyste est essentielle à moyen terme. Cependant, pour une collectivité de notre taille, cela représente un véritable défi de recrutement. À ce jour, nous n’avons pas encore trouvé de candidat pour ce poste.

Lors de la phase de diagnostic et de planification, comment la collectivité a-t-elle assuré le bon dimensionnement du projet et l’adhésion des citoyens ?

En interne, nous avons identifié les lieux stratégiques pour la collecte des données, puis, en collaboration avec Upciti, nous avons déterminé le nombre de capteurs nécessaires. Certains points de circulation nécessitent deux capteurs, tandis que d'autres n’en demandent qu’un. Nous sommes ainsi arrivés à un total de 51 capteurs.

Le système repose sur une intelligence artificielle qui analyse les images capturées sans les transmettre, ne fournissant que les métadonnées. Concernant l’adhésion des citoyens, peu s’intéressent aux outils ou aux méthodes choisies. Ce qu’ils attendent, ce sont les résultats. Par exemple, le plan vélo en cours nécessite de prioriser certains axes pour sécuriser les déplacements. Les données recueillies nous permettent d’identifier les usages avant de prendre des décisions, évitant ainsi des erreurs d’aménagement.

Avez-vous été accompagné par d’autres acteurs, bureaux d’étude ou entreprises ?

Nous avons été accompagnés par Upciti. Par ailleurs, un bureau d’études collabore avec nous sur le plan vélo en exploitant les données collectées.

Comment avez-vous financé ce projet ? Y a-t-il eu des aides ou subventions ?

Le coût total du projet est d’environ 40 000 €, incluant l’achat et l’exploitation du matériel sur trois ans. Nous n’avons pas reçu de subventions.