La fréquentation des sites touristiques tels que les réserves naturelles, monuments historiques, stations balnéaires est en grande partie
influencée par les conditions météorologiques, le calendrier (saisons, jours fériés, dates d'événements exceptionnels ...)
et éventuellement d'autres conditions environnementales (horaires des marées, pollution ...).
Prédire les flux de visiteurs, et en particulier les pics, est un défi important pour:
Quantifier la notoriété et les retombées économiques
Trouver les mesures appropriées pour réduire les impacts environnementaux
Dimensionner les infrastructures (parkings, sentiers de randonnée, pistes cyclables et autres aménagements)
Anticiper les besoins d'entretien pour les équipes techniques
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En exploitant les observations passées sur les flux touristiques avec les données météorologiques, environnementales et calendaires, nous créons des modèles permettant de mieux comprendre les comportements des visiteurs, de prédire leur nombre et dans certains cas d'agir sur la fréquentation. Cette approche a été utilisée avec succès sur différents sites touristiques.
Les données brutes peuvent avoir des origines très différentes:
Compteurs automatiques sur les routes ou les sentiers de randonnée ...
Entrées payantes (musées, attractions, ...), nuitées dans les hôtels, tickets de bus ...
Observations locales par les enquêteurs, les équipes techniques ...
Données mobiles, trafic Internet ou tout autre capteur ou objet connecté.
Dans tous les cas, il est crucial de corréler toutes ces données avec les observation réelles !
Ce type d'approche permet d'obtenir des estimations précises non seulement dans le temps mais aussi dans l'espace
(il est par exemple possible d'estimer les flux de visiteurs dans de très petites zones ou des réseaux complexes de pistes adjacentes).
Nous fournissons des tableaux de bord en ligne pour visualiser les prévisions des flux de visiteurs dans l'espace et le temps
mis à jour avec les dernières données météo.
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