Dataviz : radars pédagogiques de Bordeaux

Ce projet est disponible ici : https://radars.loicgombeaud.com

Motivation

Depuis quelques décennies, les rues ont changé de fonction : d'un lieu d'échange, de convivialité, et de création de valeur, elles sont devenues des tuyaux à véhicules motorisés, où l'humain peine à trouver sa place.

La majorité de l'espace est en effet dédié aux véhicules motorisés, que ce soit pour leur circulation ou pour leur stationnement ; les piétons sont relégués à des trottoirs souvent minuscules, et fréquemment envahis d'obstacles en tout genre (poubelles, boitiers techniques, véhicules garés sauvagement, etc.).

Un des leviers pour inverser cette tendance est la réduction de la vitesse des véhicules motorisés : la vitesse tue ; la réduire, c'est rendre aux piétons le droit de circuler en sécurité. Cela contribue également à leur confort en réduisant le volume sonore des rues.

En 2022, la ville de Bordeaux a réduit la vitesse maximale autorisée dans la grande majorité des rues, de 50 km/h à 30 km/h. Des panneaux "30" ont été plantés un peu partout, des radars pédagogiques ont été installées ; mais les conducteurs ont-ils vraiment adapté leur comportement en conséquence ?

Planter des petits panneaux, installer des radars inoffensifs, est-ce vraiment suffisant ? Ou faut-il également modifier en profondeur le profil des rues, afin de rendre physiquement impossible les dépassements de vitesse excessifs ?

Ce projet vise à répondre à ces deux questions, en présentant conjointement les vitesses mesurées à différents endroits de la ville, et une photo de l'endroit où ces mesures ont été effectuées.

Architecture technique

Les quatres composants de ce projet sont les suivants :

• etl : ce module, dont le nom est issu de l'anglais "Extract, Transform, Load", est exécuté une fois par jour, et se charge d'extraire les données brutes depuis la plateforme d'Open Data de Bordeaux Métropole, de les transformer en statistiques exploitables, puis de les charger dans la base de données interne du projet ; il est codé en Python et utilise la librairie NumPy
• back : ce module expose une API REST, qui permet au front d'accéder simplement à la base de données des statistiques journalières et horaires ; il est codé en Python, avec le framework FastAPI
• front : partie visible de l'iceberg, le front présente les données visuellement, plaçant les radars sur une carte pour permettre à chacun de consulter les vitesses pratiquées dans son quartier ; il est codé en Vue.js 3 / Vite
• deploy : mécanisme de déploiement et mise à jour ; ce projet étant hébergé sur un cluster Kubernetes, il s'agit d'un chart helm

Reste à faire

Améliorations futures :

• (front) meilleur affichage sur mobile
• (front) explication de la motivation du projet
• (front, back) historique sur N jours
• (deploy) mise en place de CI/CD (par exemple GitHub Actions)