Principes de base des données

Les modèles de données Roads Management Insights pour le temps de trajet et la lecture de la vitesse sont créés en combinant différentes sources d'informations :

  • Données cartographiques agrégées : la source la plus importante est constituée des données agrégées et anonymisées de Google Maps, qui permettent à Google Maps de calculer la vitesse en temps réel des véhicules sur les routes du monde entier.

  • Données historiques sur le trafic : au fil du temps, les données utilisateur agrégées sont utilisées pour créer des schémas de trafic historiques, qui aident le système à comprendre le trafic "normal" pour une route spécifique à un moment et un jour de la semaine donnés.

  • Données supplémentaires : les données historiques sont combinées à d'autres données, y compris des informations tierces provenant de partenaires tels que les services locaux des transports, ainsi que des commentaires en temps réel des utilisateurs de Maps signalant des incidents tels que des accidents ou des travaux.

L'IA combine ces sources d'informations pour comprendre les conditions actuelles à l'aide de données en temps réel et fournir des prévisions de référence à l'aide de données historiques. Cette fusion est essentielle pour la prédiction des itinéraires. Par exemple :

  • Les itinéraires courts dépendent en grande partie des informations actuelles et en temps réel.
  • Les itinéraires plus longs utilisent une modélisation avancée de l'IA, où les segments proches sont prédits à l'aide de données en temps réel, tandis que les segments plus éloignés reposent davantage sur les schémas historiques.
  • Les routes avec des signaux en temps réel limités reposent davantage sur leurs données historiques pour prédire les ralentissements.

Documentation complémentaire

Pour en savoir plus sur les informations routières de Google, consultez les articles de blog Google suivants :