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Le Bluetooth révèle la dynamique des foules au Paléo Festival

© 2013 EPFL - Herzog

22.07.13 - SÉRIE D'ÉTÉ (4) - Une étudiante en Master de l’EPFL a développé une approche innovante, mêlant données mobiles et statistiques, afin de suivre les mouvements de foule.

Tracer des individus au cœur d’une marée humaine s’avère une gageure, qu’il s’agisse de bipèdes ou de fourmis. En combinant les signaux émis par les téléphones portables et une bonne dose de statistiques, Elisaveta Kondratieva a développé une méthode permettant comprendre le comportement d’individus dans une foule et elle a analysé le potentiel, mais aussi les limites de cette approche. Dans le cadre de son projet de semestre, l’étudiante a analysé un nombre important de données collectées durant le festival Paléo en 2010 dans une campagne planifiée par les équipes de Patrick Thiran et Martin Vetterli, en collaboration avec Oliviers Dousse chez Nokia. 

Chaque année, le Paléo attire quotidiennement plus de 40’000 amateurs de musique. La plupart portent sur eux des cellulaires avec le Bluetooth activé. En 2010, dix "agents" se sont mêlés aux spectateurs, munis de portables configurés pour identifier l’ensemble des appareils Bluetooth détectables aux alentours. Les données fournissaient une liste de tous les dispositifs bluetooth détectables par les agents mobiles, à n’importe quel moment de la soirée.

Dans la plupart des cas, ces données étaient insuffisantes pour différencier deux lieux très proches. Les personnes mangeaient-elles au stand asiatique ou buvaient-elle un verre au bar voisin? Etaient-elles en route vers leur prochain concert? En effet, les signaux Bluetooth transmettent la position du téléphone – et donc de son propriétaire - avec une marge d’erreur de 10 à 20 mètres. Il faut encore y ajouter 10 mètres d’imprécision, liés au GPS de l’agent mobile. En outre, de nombreux appareils n’ont été détectés qu’à de rares reprises dans la soirée.

C’est là que les statistiques entrent en jeu. «On peut affiner ce résultat en ayant recours à une approche basée sur la statistique bayésienne, c’est-à-dire en prenant en compte d’autres informations disponibles», explique Elizaveta. L’horaire des concerts, un plan détaillé du festival et des sources tierces peuvent aider à combler les lacunes entre des détections sporadiques. De la sorte, l’étudiante pouvait estimer de manière plus précise la position des propriétaires de téléphone.

Une telle approche nécessite évidemment qu’une importante proportion du public ait activé le bluetooth sur son téléphone mobile. C’était heureusement le cas durant le festival. Des détecteurs placés aux portes du festival ont en effet repéré pas moins de 3’300 dispositifs – soit un peu plus de 8% des 40’500 personnes attendues au festival à cette date.

La qualité des résultats dépend évidemment largement de l’efficacité avec laquelle les agents se dispersent sur le site du festival. «Deux d’entre eux ont passé la quasi-totalité de la soirée ensemble, si bien que leurs données se chevauchent, explique l’étudiante. De même, aucun ne s’est rendu jusqu’aux scènes les plus éloignées. » Afin de remédier à ce problème, de futures campagnes pourraient utiliser plus de détecteurs fixes et d’agents mobiles, et avoir recours à une méthode similaire basée sur le WiFi.

  • Auteur:
  • Jan Overney
  • Source:
  • Mediacom
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Alumni
Olivier Glauser
Diplôme
Master en Informatique et systèmes de communication 1994
Parcours
1994 - 1996 HP
1996 - 1998 Phillippe Moris
1998 - 2005 MBA Universite de Harvard
2005 - 2009 ROTH Cl Partners
Fonction
Directeur général de Streamboat Ventures, Pékin

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