Stage BEEPWAY.COM
Beepway est une entreprise spécialisée dans les services de géolocalisation et d’analyse de données. Elle propose des solutions pour optimiser la gestion de flotte, analyser le trafic en temps réel, et améliorer la sécurité et l'efficacité des déplacements. Dans le cadre du projet METEOBIZ, Beepway s’est orientée vers l’analyse du trafic routier, maritime, ainsi que la météo en Martinique, afin d’évaluer les embouteillages, les flux de touristes et de marchandises.
Le projet METEOBIZ visait à collecter et analyser des données concernant :
- Le trafic routier : Étudier les embouteillages et les vitesses de circulation.
- Le trafic maritime : Évaluer les flux de touristes et de marchandises via le port de Fort-de-France.
- La météo : Analyser les conditions micro-météorologiques de la Martinique.
Au début du projet, l’API Waze semblait être une bonne option pour récupérer des données de trafic en temps réel, mais en raison de restrictions d'accès, j'ai opté pour l'API de TomTom. Cette API offre des informations détaillées sur :
- La vitesse actuelle.
- Le temps de trajet.
- La vitesse de circulation fluide.
- Les fermetures de routes.
- Les accidents.
Ces données sont accessibles au format JSON et peuvent être utilisées pour visualiser l'état du trafic sur des cartes interactives, permettant ainsi une meilleure gestion des déplacements et des infrastructures. L'API fonctionne sur la base de coordonnées géographiques (latitude et longitude) et retourne des données précises sur les conditions de circulation dans la zone spécifiée. Pour faciliter la gestion de ces données, un appel à l'API inverse permet également de récupérer des adresses à partir des coordonnées géographiques.
Juste au-dessus de l'échantillon de données que vous verrez sur la carte interactive, une animation dynamique illustrera en temps réel les variations de trafic dans la zone ciblée. Cette animation mettra en évidence les fluctuations de la vitesse de circulation et les niveaux de congestion, offrant ainsi une visualisation claire et engageante des données récupérées directement de l'API TomTom.
Une fois les données récupérées, elles ont été transformées et formatées pour être stockées dans un fichier CSV, afin de pouvoir être consultées et utilisées ultérieurement. Cela a permis de créer une base de données locale pour l’analyse et l'intégration future des informations.
En parallèle, j'ai utilisé l’API inverse de TomTom pour obtenir des informations supplémentaires telles que l'adresse complète à partir des coordonnées géographiques. Cette fonction a permis d'enrichir les données de trafic avec des informations géographiques précises, facilitant ainsi leur exploitation et leur analyse.
Afin d'obtenir une vision plus détaillée du trafic à l'échelle de la Martinique, j'ai intégré un fichier contenant un quadrillage de la région (à l’échelle du km) pour affiner la collecte des données sur un maillage plus précis. Cette approche a permis d'obtenir des informations spécifiques sur des zones de circulation, tout en optimisant l’utilisation des limites d'appel de l'API de TomTom, qui est restreinte à un nombre d'appels par jour.
Les données collectées ont ensuite été stockées dans une base de données MariaDB, où chaque type de donnée (trafic routier, météo, etc.) était organisé dans des tables distinctes. Des mécanismes de recherche optimisée ont été mis en place pour pouvoir extraire facilement les données spécifiques à des zones géographiques déterminées, comme des communes ou des zones définies par un polygone de coordonnées. Ce traitement a permis de structurer et d'archiver les données de manière efficace, facilitant ainsi leur consultation future et leur analyse en temps réel.