Congestion routière
Les modèles de données Insights de gestion des routes pour la durée et la vitesse des trajets 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 tendances historiques du trafic. Cela permet au système de 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 les commentaires des utilisateurs de Maps en temps réel signalant des incidents tels que des accidents ou des travaux.
L'IA combine ces sources d'informations pour comprendre les conditions actuelles grâce aux données en temps réel et pour fournir des prédictions de référence grâce aux 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 la 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 tendances historiques.
- Les routes avec des signaux en temps réel limités s'appuient davantage sur leurs données historiques pour prédire les ralentissements.
les tables BigQuery
Pour interroger les données cumulées sur la durée et la vitesse des trajets, consultez la table historical_travel_time dans BigQuery.