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VSS 3

Normes et concepts La notion de qualité est omniprésente dans l’industrie et fait l’objet de nombreuses normes et directives. La plupart des secteurs ont intégré ce principe et le domaine des ITS aborde aussi cette question dans la norme de référence ISO 21707 qui traite du «Data Quality in ITS Systems»[6] . La mise en œuvre d’un processus de contrôle qualité est rela- tivement aisée lorsque l’on peut contrôler l’entier de la chaîne de production depuis la collecte de données brutes jusqu’au service à l’utilisateur. Toutefois les choses se compliquent lorsque l’on combine différentes sources de données et/ou fournisseurs d’information. Dispose-t-on de métadonnées sur les données des fournisseurs? Si oui, ces métadonnées sont-elles normalisées et compatibles entre différents four- nisseurs? Autant de questions qui prônent pour un dévelop- pement harmonisé de concepts de gestion de la qualité dans les différents processus métiers des ITS. La situation actuelles est très favorable à ces développements car le recours à des processus automatisés pour la gestion et l’exploitation des transports s’accompagne de production de grandes quantités de données (comptage, contrôle, report d’incidents). L’analyse de ces sources de données et de leur qualité avec les connaissances métiers est une richesse à exploiter qui devrait mieux profiter au développement de ser- vices ITS. Pour l’instant peu de services profitent du potentiel de ces sources de données dont la qualité est en général bien documentée. Par exemple, on peut utiliser des données his- toriques du trafic comme un moyen de vérifier a posteriori ce qui s’est passé lors d’un incident et de pouvoir ainsi calibrer des modèles de simulation et affiner des plans de gestion du trafic ou des stratégies de régulation du trafic. Dans ce contexte, le temps de parcours avec des indicateurs de fiabi- lité présenterait un avantage dans un calcul de bilan[7] . Une piste méthodologique Il existe de nombreuses méthodes pour l’évaluation de la qualité de données ou de services. Toutefois, dans le domaine des ITS et compte tenu de la variété des services, peu de méthodologies glo- balessontproposées.LeprojetQuantis(www.quantis-project.eu), en réponse à cette lacune, décrit une méthodologie pour l’éva- luation de la qualité des services d’information. Il préconise une approche standardisée pour favoriser un déploiement harmonisé de services ITS au-delà des frontières géographiques et organisa- tionnelles. Il propose une compréhension commune de la qualité des données avec des définitions de base issues de la norme ISO 21707. Il se focalise sur la qualité des services qui sont le résultat d’une chaîne complète de fourniture de services[8] . La méthodologie proposée dans Quantis est composée princi- palement des étapes de spécification du service à évaluer, du service de base et de leurs objets de la qualité, de la définition des niveaux de qualité et des niveaux ciblés par les services, de la pondération des objets de la qualité et des paramètres, de la détermination d’une qualité pour un service total, de l’adéquation entre le niveau visé et/ou un niveau optimum et de l’évaluation coût/bénéfice. L’ensemble de la méthodologie est décrite dans les livrables du projet et dans un guide de l’utilisateur. Conclusion Développer une méthodologie pour l’évaluation de la qualité et l’appliquer est urgent dans la situation actuelle du déploie- ment des futurs services ITS. Maitriser ces aspects, en parti- culier pour le secteur public, est fondamental pour se posi- tionner comme un acteur clé dans le contexte des services avec des implications économique, financière et légale. Bibliographie [1] Gilliéron, P.-Y. (2013), Big Data : un enjeu majeur pour gérer le trafic et la mobilité, Route et Trafic, pp 31-33, Vol. 09-2013. [2] Sétra (2011), Transports intelligents-état des lieux et perspectives, liens avec la directive 2010/40, rapport d’étude, www.setra.developpement- durable.gouv.fr/Transports-intelligentsetat-des.html (vu le 11.11.13). [3] TomTom (2013), The fast growing role in-car systems in traffic management. [4] Janin J.-F. (2013), Systèmes de transports intelligents – Risques et oppor- tunités, Les Sélections, techniques de l’ingénieur, Paris. [5] TomTom (2013), Measuring quality in traffic information services. [6] ISO/TR 21707 (2008), Intelligent transport systems – integrated transport information, management and control – Data quality in ITS systems. [7] Sétra (2012), Fiabilité des temps de parcours – éléments de valorisation économique. www.setra.equipement.gouv.fr/Fiabilite-des-temps-de- Parcours.html (vu le 11.11.13). [8] Newton, Örni (2010), QUANTIS, Methodology guidelines, Deliverables D5 of QUANTIS. www.quantis-project.eu/index.php/publications (vu le 11.11.13). Sicherheit auf der ganzen Linie! Markierungen + Signalisationen • Stadt- und Gemeindestrassen • Kantonsstrassen • Autobahnen Tel. 0848 22 33 66 / Fax 0848 22 33 77 Morf AG Aspstrasse 6 8154 Oberglatt www.morf-ag.ch info@morf-ag.ch Filialen Emmenbrücke LU Niederurnen GL St. Gallen SG Steinhausen ZG Trimmis GR Oberentfelden AG Oberglatt ZH Anzeige fachartikel | articles techniques | 41

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