Google fait l'acquisition de la startup Urban Engines
Qui exploite le big data pour optimiser les réseaux de transport urbain

Le , par Stéphane le calme, Chroniqueur Actualités
Google a fait l’acquisition de la startup Urban Engines, qui exploite le big data pour optimiser les réseaux de transport urbain. L’idée d’Urban Engines est née suite à un évènement auquel nous faisons face tous les jours : un embouteillage. À ce propos, l’équipe avait déclaré que « la plupart des gens en sont venus à accepter qu'il n'y a rien que nous puissions faire pour le corriger. Nous croyons que quelque chose doit et PEUT être fait ! En collaboration avec un groupe talentueux d'experts en science des données et en analyses spatiales, réseaux mobiles et économie comportementale, nous nous engageons à comprendre les mouvements urbains et à les rendre beaucoup plus agréables ».

Avec cette réponse aux embouteillages, la startup qui a déjà deux ans d’existence a relevé un défi : « chaque personne devrait gagner un supplément de 5, 10 ou 20 minutes chaque jour. En outre, l'amélioration du transport urbain - un facteur clé de l'accès à l'emploi, à la santé, à l'éducation, et des milliards de dollars dans la croissance économique - pourrait assurer la vitalité des villes du monde qui abritent plus de la moitié de la population mondiale ».

L’une des questions fondamentales était de savoir comment reconstituer une « impulsion » haute fidélité et en temps réel à l’échelle de toute la ville en se basant sur des données spatio temporelles anonymisées (allant des GPS aux beacons - de petits appareils qui fonctionnent comme des capteurs et utilisent la connexion Bluetooth et des batteries à faible énergie pour transmettre des messages directement à un smartphone ou une tablette).

« Au cours des dernières années, nous avons créé Warp - un nouveau moteur puissant espace / temps qui assemble des millions de citadins et de véhicules avec des algorithmes spéciaux et la puissance du cloud. Par exemple, comment reconstruire le flux de millions de citadins chaque jour, comment analyser et apprendre des hotspots de ces données à grande échelle, et optimiser les arbitrages dans des scénarios "et si" en utilisant les émulations à grande échelle de systèmes du monde réel (comme dans SimCity) », a avancé l’équipe.


La startup fournit aux utilisateurs des informations utiles comme le taux de remplissage d’une rame, le temps d’attente sur une ligne ou même la vitesse moyenne sur un axe routier. Son application mobile leur propose alors de meilleurs itinéraires. Elle ambitionne même de développer un système d’exploitation urbain qu’elle a décrit comme étant une superposition d'un logiciel intelligent pour notre monde réel.

Après avoir travaillé en collaboration avec des municipalités en Amérique, en Asie, en Europe, en Afrique et dans le Moyen Orient, la structure va rejoindre les rangs de Google Maps. Jen Fitzpatrick, qui dirige l'équipe de Google Maps depuis l’automne 2014, a déclaré au Business Insider qu'ils essaient de concevoir l’application « la plus riche et la plus détaillée du monde réel qui ait jamais existé ». Cela inclut l'intégration du genre de données riches de trafic qu’Urban Engine recueille et analyse. « Maps est un incroyable couteau Suisse », a-t-elle affirmé en expliquant que l’une des choses sur lesquelles son équipe se penche est comment faire venir à la surface le bon outil au moment opportun.

Source : blog Urban Engine, Business Insider


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Avatar de Grogro Grogro - Membre expert https://www.developpez.com
le 20/09/2016 à 10:53
Bon alors, quels sont les meilleurs cours pour aborder le big data (au sens large), quand on a un niveau L3/M1 en maths fonda ?
Avatar de MarieKisSlaJoue MarieKisSlaJoue - Membre émérite https://www.developpez.com
le 20/09/2016 à 11:04
De très bon cours sont disponibles au MIT concernant par exemple le machine learning. Gratuitement mais en anglais
Avatar de Grogro Grogro - Membre expert https://www.developpez.com
le 20/09/2016 à 13:57
Effectivement, en voilà déjà deux disponibles en public sur leur plate-forme :

http://ocw.mit.edu/courses/mathemati...2015/index.htm
http://ocw.mit.edu/courses/electrica...ing-fall-2006/
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