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Transit vous localise dans le métro, sans GPS ou données

Pierre Dandumont

vendredi 15 novembre 2024 à 17:00 • 15

App Store

Les développeurs de Transit viennent de détailler une nouvelle fonction pour cette application qui permet de suivre les horaires des transports en commun facilement. Elle offre la possibilité de vous localiser dans le métro, même dans ceux où il n'y a ni données mobiles ni Wi-fi (et encore moins de réception GNSS). Le fonctionnement est ingénieux, sans être totalement nouveau1 : il repose sur l'accéléromètre des smartphones.

Un suivi de mouvements dans les transports, totalement hors ligne. Image Transit.

L'idée, expliquée dans un post de blog, a nécessité plusieurs étapes. La première a été longue : enregistrer les données dans de nombreux scénarios pour arriver à déterminer si une personne est dans un métro. Il a fallu discriminer les vibrations issues d'un métro de celles mesurées sur le quai, celles d'une rame arrêtée de celles d'un escalier mécanique, etc. La seconde étape est proche, mais a nécessité d'effectuer les mesures dans différentes villes, pour prendre en compte le fait qu'une rame du métro parisien n'est pas la même qu'à New York, par exemple.

Le système détecte vos mouvements. Image Transit.

La troisième a été de développer un modèle capable de fonctionner sans connexion à Internet — c'est le cas de nombreux réseaux de métro — pour déterminer si l'utilisateur est en mouvement et s'il se trouve (par exemple) dans le métro. La dernière a consisté à croiser les données avec des prédictions, en prenant en compte la dernière position connue (qui permet de déterminer la station), les horaires et le temps écoulé. Les développeurs indiquent que la précision est de l'ordre de 90 %, ce qui est une valeur impressionnante.

Un peu d'entraînement dans le métro. Image Transit.

Pour profiter de cette fonction, il suffit d'activer la fonction Go dans l'application, et vous pourrez ensuite suivre vos trajets sur la carte de l'application.


  1. Quelques récepteurs GPS de voitures dans les années 2000 utilisaient le même type de données pour estimer la position dans un tunnel.  ↩︎

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