Un ex-ingénieur de Mountain View révèle les secrets de Google Maps pour prédire la durée de nos trajets

Pour faire un voyage Paris-Moscou en voiture, Google Maps estime qu’il faut 27 heures. Pour marcher de Paris à Lyon, le service de cartographie du géant du web considère qu’il faut 95 heures. Mais comment Google arrive-t-il à de tels chiffres ? Comment calcule-t-il la durée de ces transports ? Une question qui vient de trouver une réponse. En effet, dans un billet publié sur le site Quora, et repéré par Business Insider, Richard Russell, ancien ingénieur de Google, donne quelques explications sur la manière dont l’entreprise américaine détermine la durée de nos itinéraires.

"Comme de nombreux produits similaires, Google Maps utilisent des logiciels pour estimer votre heure probable d’arrivée. Cela regroupe les limitations de vitesse officielles, les vitesses recommandées, les données de vitesse moyenne ou encore, pour être encore plus précis celles à certaines heures de la journée" écrit Richard Russell dans son post. Mais ce n’est pas tout, cet ancien ingénier explique que Google prend en compte dans son calcul "les temps de déplacement réels des utilisateurs récents, l’information trafic en temps réel". En clair, "Google Maps mélange les données de n’importe quelle source dont il dispose pour en tirer la meilleure prédiction possible" assure Richard Russell.

Il existe donc une tonne de données utilisées par Google pour vous dire que vous arrivez à destination dans moins de dix minutes. Mais le géant du web se sert aussi de la géolocalisation des téléphones. Ainsi, selon Dave Barth, chef de produit chez Google Maps et cité dans Business Insider, "il nous est possible d’avoir une bonne image des conditions de trafic en temps réel grâce à la combinaison de la vitesse de déplacements des milliers de téléphones présents sur les routes".

Cependant, les heures probables d’arrivée ne sont pas nécessairement proches de la réalité. En effet, "la circulation est imprévisible par nature" explique l’ancien ingénieur de Google. Ainsi, Richard Russell explique que "malgré l’utilisation d’algorithmes et de toutes les données délivrées en temps réel, malgré la connaissance des conditions de circulation en direct et des prévisions futures (travaux routiers, fin d’un match de foot, par exemple) il n’y a rien qui permet de prédire un accident de voiture ou le passage d’un camion qui ralentirait le trafic".