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schedule Projet avenir — UrbaFlux est en cours de développement. Contactez-nous pour participer à son développement.
EN DÉVELOPPEMENT — PROJET URBANAPPSLAB

UrbaFlux — Mesure souveraine des flux urbains

Transformez d'anciens smartphones Android en capteurs intelligents de mobilité urbaine. Traitement local par edge AI, zéro vidéo transmise, infrastructure open source pour collectivités.

smartphoneAndroid recyclé · memoryEdge AI / TFLite · lockPrivacy by design · codeOpen source
Dashboard UrbaFlux — détection de flux de trafic urbain par edge AI
SCHÉMA DE PRINCIPE — PROTOTYPE
EDGE AI · 0 VIDÉO STOCKÉE
warning CONSTAT

La mesure du trafic urbain reste coûteuse et opaque

Les collectivités ont besoin de données fiables sur leurs flux de mobilité pour planifier, sécuriser et optimiser leur réseau de voirie. Les solutions actuelles créent des dépendances technologiques et budgétaires difficiles à assumer.

euro

Coût prohibitif des capteurs dédiés

Un comptage par tube pneumatique, boucle inductrice ou caméra dédiée représente entre 2 000 et 15 000 € par point d'installation. Le déploiement d'un réseau de mesure dense reste hors de portée pour la majorité des communes.

remove_circle Maintenance, remplacement et recalibration périodique nécessaires
lock_open

Dépendance aux solutions propriétaires

API fermées, formats non interopérables, contrats de maintenance imposés. La collectivité ne contrôle ni ses données ni son infrastructure. Tout changement de prestataire implique une rupture de continuité.

remove_circle Absence d'auditabilité du code et des traitements effectués
grid_off

Granularité insuffisante

Quelques points de comptage pour une ville entière ne permettent pas de caractériser finement les flux. La majorité des rues, carrefours et itinéraires alternatifs restent sans mesure. Les politiques de mobilité reposent alors sur des extrapolations.

remove_circle Zones scolaires, pistes cyclables, voiries secondaires non couvertes
delete

Smartphones en fin de vie inutilisés

Des millions de smartphones Android fonctionnels sont mis au rebut chaque année. La fabrication d'un appareil représente 70 à 80 % de son empreinte carbone totale. Le réemploi est le geste d'économie circulaire le plus impactant dans le numérique.

remove_circle Un Android 2019–2022 avec 2 Go de RAM est suffisant pour TFLite
lightbulb APPROCHE

Un réseau de capteurs souverains, sobre et résilient

UrbaFlux transforme des smartphones Android en fin de vie en capteurs de trafic autonomes. L'intelligence artificielle embarquée traite les images localement — aucun flux vidéo ne quitte l'appareil. La collectivité reste propriétaire de son infrastructure et de ses données.

memory

Edge AI embarquée

TensorFlow Lite tourne directement sur le smartphone. La détection, la classification et la pseudonymisation s'effectuent localement. Seules des métriques agrégées et anonymisées sont transmises au backend.

recycling

Réemploi de matériel

Tout Android 10+ avec caméra arrière et 2 Go de RAM est compatible. Les appareils mis en rebut par les agents territoriaux ou les parcs informatiques municipaux sont directement réutilisables.

cloud_off

Offline-first

Le capteur fonctionne sans connexion réseau permanente. Les données agrégées sont stockées localement et synchronisées dès qu'une connexion est disponible — Wi-Fi, 4G ou réseau filaire.

lock

Privacy by design

Aucune image ni vidéo n'est conservée ou transmise. La pseudonymisation des identifiants de flux s'effectue localement via HMAC-SHA256, avec un secret propre à chaque collectivité.

hub

Architecture distribuée

Chaque smartphone est un nœud indépendant. La panne d'un capteur n'affecte pas le reste du réseau. Le système monte en charge en ajoutant simplement des appareils supplémentaires.

wifi_tethering

Faible bande passante

Chaque capteur transmet moins de 10 Ko de données agrégées par heure. Déployable sur connexion 4G partagée ou Wi-Fi existant sans sur-dimensionnement de la bande passante.

memory EDGE AI — TRAITEMENT LOCAL

Le serveur ne voit jamais la vidéo.

L'analyse est réalisée entièrement sur le smartphone. Seules des métadonnées numériques agrégées — comptages, classes, horodatages — transitent vers le backend. La bande passante requise est inférieure à 10 Ko par heure et par capteur.

checkAucun flux vidéo transmis
checkConfidentialité by design
checkFaible bande passante
checkCompatible réseau 4G partagé

Flux de traitement — on device

smartphone Smartphone — caméra (image brute)
│  ↓  traitement local TFLite
memory Détection & classification (edge AI)
│  ↓  agrégation + pseudonymisation
data_object Métadonnées uniquement (< 10 Ko/h)
│  ↓  sync REST/MQTT chiffrée TLS
dns Backend analytique (zéro vidéo)

L'image brute est détruite en mémoire après analyse. Elle n'est jamais écrite sur le stockage interne ni transmise sur le réseau.

featured_play_list FONCTIONNALITÉS

Mesure complète des flux de mobilité

Chaque capteur UrbaFlux produit des données structurées exploitables directement par les services techniques de la collectivité.

directions_car

Comptage automatique

Comptage en temps réel de tous les usagers de la voirie : voitures, camions, bus, deux-roues, vélos et piétons. Données agrégées par tranches horaires paramétrables.

category

Classification du trafic

Identification automatique de la catégorie de chaque usager par le modèle TFLite embarqué : véhicule léger, poids lourd, deux-roues motorisé, vélo, trottinette, piéton.

swap_horiz

Détection du sens de circulation

Analyse du vecteur de déplacement de chaque objet détecté. Permet de distinguer flux entrants et sortants, de détecter les contresens et de qualifier les mouvements à un carrefour.

query_stats

Statistiques temporelles

Profils horaires, quotidiens et hebdomadaires des flux. Identification des heures de pointe, détection des anomalies de trafic et suivi des tendances sur plusieurs semaines ou mois.

dashboard

Dashboard temps réel

Interface React cartographiant l'ensemble des capteurs déployés avec leurs métriques en direct. Export CSV/JSON et accès API REST pour intégration dans les SIG existants.

sensors

Supervision des capteurs

Monitoring de l'état de chaque nœud : niveau de charge, connectivité, version du modèle IA, dernière synchronisation. Alertes automatiques en cas d'indisponibilité.

cloud_sync

Synchronisation différée

Stockage local des métriques agrégées pendant les coupures réseau. Synchronisation automatique au backend à la reconnexion, sans perte de données historiques.

route

Analyse des flux urbains

Corrélation entre capteurs pour reconstituer les itinéraires typiques (origine/destination pseudonymisée). Identification des flux dominants et des points de congestion récurrents.

speed

Estimation de la vitesse

Estimation de la vitesse de passage à partir du analyse de trajectoires entre images consécutives. Indicateur de fluidité du trafic et d'adéquation aux limitations, sans équipement radar dédié.

fingerprint IDENTIFICATION PSEUDONYMISÉE

Corrélation des flux sans conservation de données personnelles

UrbaFlux permet d'associer des événements de passage entre capteurs — sans conserver ni transmettre de données source. Le système applique une pseudonymisation forte reposant sur un secret cryptographique maîtrisé localement par la collectivité.

PIPELINE DE PSEUDONYMISATION — ON DEVICE

Caméra (image brute)
Extraction locale (données source)
HMAC-SHA256(données_source, secret_collectivité)
Vehicle Hash (identifiant anonyme)
Plaque source (suppression immédiate)
Transmission au backend :
{ hash, timestamp, classe, vitesse }

Le secret de collectivité n'est jamais transmis. Deux collectivités ne peuvent pas croiser leurs données. La clé est renouvelable à tout moment.

no_photography

Zéro image conservée

Chaque image est traitée en mémoire vive, analysée par le modèle, et immédiatement supprimée. Aucune image n'est écrite sur le stockage interne de l'appareil.

videocam_off

Zéro vidéo transmise

Le flux vidéo ne quitte jamais le smartphone. Le backend ne reçoit que des métriques numériques : comptages, hashes pseudonymisés, horodatages, vitesses estimées.

shuffle

Hash irréversible

HMAC-SHA256 avec un secret propre à la collectivité empêche la ré-identification directe sans accès au secret cryptographique. La corrélation d'événements entre capteurs est possible ; la ré-identification sans ce secret est techniquement bloquée.

manage_accounts

Maîtrise collective des secrets

Chaque collectivité génère et gère son propre secret cryptographique. Les données de deux territoires distincts ne peuvent être corrélées entre elles — l'architecture est fédérée et cloisonnée par construction. La rotation périodique (recommandée tous les 90 jours) invalide les corrélations historiques.

info

Qualification RGPD

Cette approche s'inspire des recommandations de pseudonymisation forte décrites par la CNIL. Le système ne traite pas de données biométriques au sens du RGPD. La qualification juridique finale relève de l'analyse de chaque DPO sur la base de la documentation technique disponible et du contexte de déploiement propre à la collectivité.

info Les modalités de déploiement doivent être adaptées au cadre réglementaire applicable et aux politiques locales de protection des données. UrbaFlux est un prototype de recherche — tout déploiement opérationnel requiert une analyse de risques préalable.

verified_user GARANTIES TECHNIQUES

Ce que le système garantit par architecture

videocam_off

Aucune vidéo stockée

no_photography

Aucune image transmise

memory

Traitement local edge

code

Architecture open source auditable

dns

Hébergement souverain possible

https

Chiffrement TLS bout en bout

key

Secrets maîtrisés par la collectivité

sync_lock

Synchronisation sécurisée

Ces garanties sont vérifiables dans le code source publié. Elles concernent l'architecture du système et non une certification réglementaire. Chaque collectivité est invitée à faire auditer le dispositif par son RSSI ou son prestataire de confiance.

hub ARCHITECTURE

Pipeline de données — du capteur au dashboard

Chaque composant de la chaîne est open source, auditable et remplaçable. L'architecture suit le principe de séparation stricte entre le traitement edge (sur le capteur) et le traitement analytique (sur le backend).

smartphone CAPTEUR Android 10+ Caméra + CPU TFLite + OCR
Local
seulement
memory EDGE AI TensorFlow Lite Détection objets OCR + HMAC
JSON
REST/MQTT
api BACKEND FastAPI Authentification Agrégation
SQL
async
storage BASE DE DONNÉES TimescaleDB Séries temporelles Compression auto
API
REST
dashboard DASHBOARD React Cartographie Export CSV/JSON
smartphone
CAPTEUR

Smartphone Android 10+

Tout appareil Android avec caméra arrière, 2 Go RAM et processeur ARM64 est compatible. Alimentation secteur via câble USB-C. Installation de l'APK UrbaFlux en mode kiosque.

memory
INFERENCE

TensorFlow Lite

Modèle de détection d'objets optimisé pour mobile (EfficientDet ou YOLO quantifié). Inférence à 15–30 images/seconde selon l'appareil. Modèle mis à jour via déploiement OTA.

document_scanner
EXTRACTION LOCALE (OPTIONNEL)

ML Kit — pseudonymisation on-device

Module optionnel d'extraction locale de données sources, haché immédiatement en mémoire via HMAC-SHA256. Aucune donnée source n'est stockée ni transmise. Activable uniquement sur décision de la collectivité.

api
BACKEND

FastAPI (Python)

API REST asynchrone pour la réception des métriques. Authentification par clé d'API par capteur. Documentation OpenAPI auto-générée. Déployable sur serveur de la collectivité ou hébergement souverain.

storage
BASE DE DONNÉES

TimescaleDB

Extension PostgreSQL optimisée pour les séries temporelles. Compression automatique des données anciennes, requêtes analytiques performantes, compatible avec les outils SIG standards.

dashboard
INTERFACE

Dashboard React

Interface cartographique (Leaflet/OpenStreetMap) avec graphiques temporels, vue par capteur et exports de données. Intégration possible dans les portails de données des collectivités.

shield SÉCURITÉ & CONFORMITÉ

Cybersécurité et conformité RGPD

L'architecture UrbaFlux est conçue pour respecter les recommandations de l'ANSSI en matière de sécurité des systèmes d'information des collectivités territoriales, et les exigences RGPD applicables aux traitements de données de mobilité.

https

Chiffrement en transit

check_circle Toutes les communications capteur–backend chiffrées TLS 1.3
check_circle Certificat serveur vérifié par le capteur (certificate pinning)
check_circle Authentification mutuelle par clé d'API par appareil
check_circle Révocation de clé possible sans interruption de service
privacy_tip

Privacy by design

check_circle Aucune donnée personnelle non pseudonymisée n'atteint le réseau
check_circle Minimisation des données : seules les métriques utiles sont transmises
check_circle Durées de conservation paramétrables et appliquées automatiquement
check_circle Approche inspirée des recommandations de pseudonymisation forte de la CNIL
gpp_good

Sécurité du backend

check_circle Déployable sur infrastructure hébergée en France (HDS, SecNumCloud)
check_circle Isolation des environnements par collectivité (multi-tenant)
check_circle Journalisation des accès avec horodatage infalsifiable
check_circle Mises à jour de sécurité publiées sur le dépôt public
key

Gestion des secrets

check_circle Secret HMAC généré et stocké localement par la collectivité
check_circle Rotation recommandée tous les 90 jours
check_circle Dérivation de sous-clés par capteur pour limiter l'impact d'une compromission
check_circle Procédure de rotation sans interruption documentée
account_balance

Référentiel ANSSI

L'architecture UrbaFlux s'appuie sur les principes du guide ANSSI de sécurisation des systèmes industriels et des équipements connectés : cloisonnement réseau, authentification forte par dispositif, mise à jour sécurisée des firmwares et auditabilité complète du code source. Le projet est entièrement open source et auditable par toute collectivité ou organisme de certification.

eco SOBRIÉTÉ NUMÉRIQUE

Une infrastructure de mesure sobre et circulaire

UrbaFlux applique les principes d'éco-conception numérique à l'infrastructure de mesure urbaine : réemploi matériel, traitement edge, absence de cloud computing intensif.

phone_android

Réemploi de smartphones

Un Android de 2019–2022 fonctionnel est directement réutilisable comme capteur. Durée de vie prolongée de 3 à 5 ans supplémentaires.

delete_sweep

Réduction des e-déchets

Éviter la fabrication d'un capteur dédié neuf représente 70 à 150 kg CO₂eq économisés. Le smartphone réemployé remplace un équipement dont la production est évitée.

cloud_off

Sobriété cloud & réseau

Le traitement edge supprime tout flux vidéo vers le cloud. La charge réseau est inférieure à 10 Ko/h par capteur — compatible 4G partagée. Infrastructure légère, sans data-center dédié.

bolt

Consommation réduite

Un smartphone en mode capteur consomme 3 à 5 W. Un serveur de caméra de vidéosurveillance dédié consomme 15 à 40 W. L'empreinte énergétique par point de mesure est divisée par 5 à 8.

compare Comparaison avec les alternatives

Capteur radar dédié Caméra cloud UrbaFlux
Coût matériel 3 000–15 000 € 800–3 000 € 0–50 € (réemploi)
CO₂ fabrication 70–150 kg CO₂eq 30–80 kg CO₂eq ~0 (réemploi)
Vidéo transmise Non Oui Non
Open source Non Non Oui
location_city CAS D'USAGE

Applications concrètes pour les collectivités

UrbaFlux répond à des besoins réels d'observation de la mobilité, à toutes les échelles territoriales.

traffic

Intersections urbaines

Comptage permanent des flux entrants et sortants à chaque branche d'un carrefour. Qualification des mouvements tournants. Identification des heures de saturation.

school

Zones scolaires

Mesure des flux piétons et véhicules aux heures d'entrée et de sortie d'école. Évaluation de l'efficacité des aménagements de sécurisation : dos d'âne, zones 30, plots.

pedal_bike

Pistes cyclables

Fréquentation horaire et saisonnière des voies douces. Distinction vélos, trottinettes, piétons. Données utiles pour justifier la création ou l'extension d'infrastructures cyclables.

route

Analyse origine–destination

Reconstitution pseudonymisée des itinéraires entre capteurs. Identification des flux dominants, des itinéraires de délestage spontanés et des points d'entrée/sortie de la zone d'étude.

local_parking

Parkings de dissuasion

Comptage des entrées et sorties de parking. Mesure du taux de rotation et d'occupation. Données pour optimiser l'offre et piloter les reports modaux vers les transports en commun.

science

Recherche en mobilité

Jeu de données ouvert pour les laboratoires, universités et bureaux d'études. Protocole de déploiement documenté, API publique, formats d'export standardisés (CSV, GeoJSON, GTFS-like).

map FEUILLE DE ROUTE

Du prototype au déploiement collectivités

UrbaFlux suit un développement ouvert et itératif. Chaque étape est documentée publiquement sur le dépôt GitHub.

01
architecture

Recherche & architecture

En cours
  • Sélection du modèle TFLite (EfficientDet / YOLO)
  • Définition du pipeline de pseudonymisation
  • Choix du protocole de synchronisation
  • Benchmark de compatibilité matérielle
02
smartphone

Application Android — MVP

Démarré
  • Intégration TFLite + pipeline caméra
  • Implémentation HMAC-SHA256 local
  • Mode kiosque Android
  • Stockage local et synchronisation REST
03
science

Tests terrain — pilotes

À venir
  • Déploiement sur 3–5 points de comptage
  • Validation des comptages vs. données terrain
  • Test de résistance météorologique
  • Retours terrain et ajustements du modèle
04
model_training

IA avancée

À venir
  • Fine-tuning sur données françaises (conditions nocturnes, météo)
  • Classification étendue (engins de chantier, véhicules de livraison)
  • Amélioration de l'estimation de vitesse
  • Déploiement OTA des modèles
05
dashboard

Dashboard & API publique

À venir
  • Interface cartographique React / Leaflet
  • Export CSV, GeoJSON, open data
  • Documentation API OpenAPI
  • Connecteur QGIS / SIG collectivité
06
location_city

Déploiement multi-villes

À venir
  • Partenariats collectivités pilotes
  • Documentation déploiement clés en main
  • Gouvernance open source & contributions
  • Publication open data agrégées
code OPEN SOURCE

Un bien commun numérique, auditable et contributif

UrbaFlux est développé sous licence open source. L'ensemble du code — application Android, backend FastAPI, schémas de base de données, dashboard — est publié et auditable par toute collectivité, chercheur ou prestataire.

code

Dépôt GitHub

Code source complet de l'application Android, du backend FastAPI et des scripts de déploiement. Licence MIT. Issues et pull requests ouvertes.

Accéder au dépôt arrow_forward
menu_book

Documentation technique

Guide d'installation, référence API, documentation du pipeline de pseudonymisation et procédure de déploiement pour les collectivités.

Consulter la documentation arrow_forward
api

API publique & open data

Spécification OpenAPI complète. Données agrégées et anonymisées exportables en CSV, GeoJSON. Compatible portails open data et SIG.

Voir la spécification arrow_forward
fact_check AUDITABILITÉ

Un système vérifiable de bout en bout

UrbaFlux est un prototype open source de recherche appliquée. Chaque composant — application Android, backend, schéma de base de données, modèles IA — est publié sous licence libre et vérifiable par tout acteur technique : RSSI, DPO, prestataire de confiance ou équipe interne.

L'architecture ne crée aucune dépendance à un service cloud propriétaire. Elle est déployable sur infrastructure maîtrisée par la collectivité (serveur interne, hébergeur souverain certifié SecNumCloud).

check_circle

Code source publié

Application Android, backend FastAPI, scripts de déploiement — tout est lisible et auditable.

check_circle

Composants standards

TFLite, FastAPI, TimescaleDB, React — technologies matures, documentées, sans dépendance propriétaire.

check_circle

Hébergement maîtrisable

Déployable sur serveur de la collectivité ou hébergeur souverain. Aucune donnée ne transite par un tiers imposé.

check_circle

Projet de recherche appliquée

Prototype évolutif en phase d'expérimentation. Non certifié industriellement — audit préalable recommandé avant tout déploiement en production.

ÉTAT DU PROJET

Où en est le projet

UrbaFlux est un prototype open source en phase d'expérimentation territoriale. Aucun déploiement réseau n'est actif à ce stade. L'objectif est de co-construire avec des collectivités pionnières une infrastructure de mesure sobre, auditable et adaptable.

Architecture système définie

Stack validée : Android + TFLite + FastAPI + TimescaleDB + React. Pipeline de pseudonymisation spécifié.

En cours

Benchmark modèles TFLite

Évaluation EfficientDet-Lite et YOLO quantifié sur appareils Android Android 10–13. Mesures de performance et de consommation.

En cours

Prototype application Android

Première version de l'APK avec pipeline caméra → TFLite → agrégation locale. Tests sur banc en intérieur.

Démarré

Synchronisation offline/online

Implémentation du stockage local Room (SQLite) et de la file de synchronisation REST vers le backend FastAPI.

Démarré

Dashboard React — prototype

Interface de visualisation cartographique et graphiques temporels. Connexion à l'API FastAPI.

À venir

Déploiement collectivité pilote

Premier déploiement terrain avec une collectivité partenaire. Validation en conditions réelles : nuit, pluie, contre-jour.

À venir
mail CONTACT

Proposer votre collectivité ou contribuer

Collectivité intéressée par un déploiement pilote, développeur souhaitant contribuer, chercheur ou bureau d'études — décrivez votre contexte et nous reviendrons vers vous.