Le smartphone est devenu un véritable couteau suisse technologique. Par le biais des capteurs de plus en plus sophistiqués embarqués dans les dernières générations d'appareils, les ingénieurs sont à même de trouver de plus en plus d'utilisations différentes, corollaires, à l'utilisation de smartphone. En l'occurrence une équipe d'universitaires d'Helsinki a réussi 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. Trivial? Loin de là. 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 des ses répercussions sur les plans d'urbanisme.
Accéléromètre
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, du notamment au fait que celui-ci n'est pas immobile mais peut être manipulé par l'utilisateur durant les mesures, intégrant des données non 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.
Aller plus loin
Ces informations peuvent se révéler cruciale 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. Le Professeur Petteri Nurmi de l'Université de Helsinki ajoute ainsi "Notre travail permet un modelage fin des comportements humain en termes de transport et peut s'avérer une base de construction importante pour la nouvelle génération d'applications mobiles."