Des chercheurs de l'Université d'Helsinki dirigés par Peteri Nurmi, sont parvenus à analyser les informations fournies par les accéléromètres intégrés au sein des smartphones afin de mesurer et d'analyser précisément quel est le mode de transport le plus communément préféré par l'utilisateur.
En dehors des applications pratiques et des précieuses données collectées sur les schémas de mobilité humains, c'est ici du côté des informations sur l'empreinte écologique qu'il faut se tourner, et de ses répercussions sur les plans d'urbanisme.
Via l'utilisation des données fournies par l'accéléromètre, c'est-à-dire les variations de mouvements enregistrées par le smartphone, l'équipe de l'Université d'Helsinki est parvenue à développer un algorithme permettant de former l'image quasi exacte des divers moyens de transport utilisés.
Quasi exacte car fiable à hauteur de 80 %, cet algorithme permet de lisser les informations fournies par le smartphone, dû notamment au fait que celui-ci n'est pas immobile mais peut être manipulé par l'utilisateur durant les mesures, intégrant des données qui peuvent être polluantes pour l'analyse.
Comme l'explique Samuli Hemminki, le chercheur en charge du projet, "Extraire des données depuis l'accéléromètre est un défi, car le placement peut varier, l'utilisateur peut interagir avec lui et l'orientation du téléphone change de manière dynamique." Malgré ces obstacles, les résultats apparaissent probants puisque c'est la majorité des moyens de transport qui peut être reconnue, bus comme tram, métro, train, voiture ou simplement la marche à pied.
Ces informations peuvent se révéler cruciales dans la gestion urbaine et écologique du déplacement humain. L'équipe de chercheurs met ainsi en lumière une application possible en permettant simplement un retour auprès des utilisateurs quant à leur émission, approximative du moins, de carbone.
Plus largement, ces données scientifiques sur la précision des données fournies par l'accéléromètre et sur leur utilisation possible ouvre la voie à de nombreux services et applications basés sur la mobilité individuelle. Comme le souligne le Professeur Nurmi, "Notre travail permet un modelage fin des comportements humains en termes de transport et peut s'avérer une base de construction importante pour la nouvelle génération d'applications mobiles."
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
Helsinki Institute for Information Technology
