La transformation numérique des villes européennes s’accélère, et le stationnement intelligent émerge comme un pilier fondamental de cette révolution urbaine. Face aux défis environnementaux croissants et aux exigences de mobilité durable, les municipalités découvrent dans les technologies connectées une solution prometteuse pour optimiser l’usage de l’espace urbain. Les systèmes de stationnement intelligent ne se contentent plus de faciliter la recherche d’une place : ils repensent entièrement la gestion des flux de circulation et participent activement à la réduction de l’empreinte carbone urbaine. Cette approche technologique transforme progressivement nos centres-villes en écosystèmes plus respirables et plus efficaces.
Capteurs IoT et infrastructure technologique du stationnement intelligent
L’architecture technologique du stationnement intelligent repose sur un écosystème complexe de capteurs et de systèmes de communication interconnectés. Cette infrastructure constitue la colonne vertébrale des villes intelligentes modernes, permettant une gestion en temps réel des espaces de stationnement urbain. Les technologies employées varient selon les contraintes budgétaires et les objectifs spécifiques de chaque municipalité.
Capteurs magnétiques et détection par ultrasons dans les places de parking
Les capteurs magnétiques représentent la technologie la plus répandue dans les déploiements de stationnement intelligent européens. Installés sous le bitume, ces dispositifs détectent les variations du champ magnétique terrestre causées par la présence d’un véhicule. Leur autonomie énergétique remarquable, pouvant atteindre 10 ans avec une seule batterie, explique leur popularité auprès des gestionnaires municipaux.
Les capteurs à ultrasons offrent une alternative intéressante pour les parkings couverts et les zones où l’installation souterraine s’avère complexe. Positionnés en hauteur, ils mesurent la distance jusqu’au sol pour détecter la présence d’un véhicule. Cette technologie présente l’avantage d’une installation simplifiée et d’une maintenance réduite, bien que sa précision puisse être affectée par les conditions météorologiques extrêmes.
Systèmes de reconnaissance automatique de plaques d’immatriculation (ALPR)
Les systèmes ALPR (Automatic License Plate Recognition) révolutionnent la gestion du stationnement payant en automatisant l’identification des véhicules. Ces dispositifs combinent des caméras haute définition avec des algorithmes de reconnaissance optique de caractères, permettant une surveillance continue des zones de stationnement réglementées.
L’intégration de l’intelligence artificielle dans ces systèmes améliore constamment leur taux de reconnaissance, qui dépasse désormais 95% dans des conditions optimales. Les données collectées alimentent en temps réel les bases de données municipales, facilitant la gestion des contraventions et l’optimisation des politiques tarifaires. Cette technologie s’avère particulièrement efficace dans les centres historiques où l’installation de capteurs au sol peut endommager le patrimoine architectural.
Architecture réseau LoRaWAN et connectivité 5G pour la transmission de données
La transmission des données constitue un défi majeur dans les déploiements de stationnement intelligent à grande échelle. Le protocole LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) s’impose comme une solution de référence pour les capteurs IoT urbains. Cette technologie offre une portée exceptionnelle pouvant atteindre 10 kilomètres en milieu urbain, tout en conservant une consommation énergétique minimale.
L’arrivée de la 5G transform
e également la donne pour le stationnement intelligent. Grâce à son très faible temps de latence et à ses débits élevés, la 5G permet de traiter en quasi temps réel de grands volumes de données issus des capteurs, caméras et systèmes de reconnaissance de plaques. Là où LoRaWAN privilégie la sobriété énergétique et les échanges intermittents, la 5G devient le support idéal pour les cas d’usage à forte intensité de données, comme le guidage dynamique ou la vidéo analytique.
Dans la pratique, la plupart des projets combinent plusieurs couches de connectivité. Les capteurs de présence remontent leurs informations via LoRaWAN ou NB-IoT, tandis que les caméras et systèmes ALPR utilisent la 4G/5G ou la fibre. Cette architecture hybride offre un meilleur équilibre entre coût d’exploitation, robustesse et performance. Elle permet aussi de préparer progressivement la ville à d’autres services connectés, au-delà du seul stationnement intelligent.
Intégration des caméras intelligentes et vision par ordinateur
Les caméras intelligentes, couplées aux techniques de vision par ordinateur, prennent une place croissante dans les projets de stationnement connecté. Contrairement aux capteurs ponctuels, elles permettent de couvrir une zone entière – rue, parking en ouvrage, carrefour – et d’identifier à la fois l’occupation des places, les flux de véhicules et parfois même les infractions. Les algorithmes de détection d’objets reconnaissent les silhouettes des véhicules, mesurent leur position et leur durée de présence, puis transmettent ces informations aux plateformes de gestion.
Cette approche présente un avantage majeur : une seule caméra peut remplacer des dizaines de capteurs physiques, avec une installation limitée aux points stratégiques. Les progrès de l’IA embarquée autorisent désormais un traitement local des images, sans envoi vidéo permanent vers le cloud, ce qui réduit les besoins en bande passante et améliore la confidentialité. Bien sûr, ces systèmes posent aussi des questions en matière de protection des données personnelles : les villes doivent s’assurer que les images sont floutées, anonymisées ou immédiatement transformées en données statistiques, conformément au RGPD.
Dans les parkings souterrains ou à étages, la vision par ordinateur permet, par exemple, d’indiquer précisément au conducteur le nombre de places disponibles par niveau ou par allée, grâce à des panneaux à LED. Dans la rue, ces mêmes technologies facilitent la supervision à distance : les opérateurs visualisent en un coup d’œil les zones saturées, les anomalies (véhicule en double file, stationnement hors zone) et peuvent adapter les contrôles. En un sens, la caméra intelligente devient l’« œil numérique » de la ville, à condition d’être utilisée avec transparence et parcimonie.
Plateformes de gestion et applications mobiles dédiées au stationnement urbain
La brique technologique ne suffit pas à rendre une ville plus fluide : encore faut-il que les données collectées soient exploitées par des plateformes de gestion performantes et proposées aux usagers via des applications mobiles intuitives. Le stationnement intelligent repose donc sur un socle logiciel capable d’agréger les informations issues des capteurs, caméras et horodateurs, de les croiser avec les règles tarifaires et de les restituer sous forme de services concrets. C’est là qu’interviennent les solutions de type ParkWhiz, SpotHero, EasyPark ou Parkopedia, qui préfigurent l’écosystème numérique du stationnement urbain de demain.
Solutions ParkWhiz et SpotHero : analyse comparative des fonctionnalités
Aux États-Unis, ParkWhiz et SpotHero se sont imposées comme deux références de la réservation de stationnement. Leur promesse est simple : permettre aux automobilistes de trouver et réserver une place de parking à l’avance, souvent à un tarif préférentiel par rapport au paiement sur place. Pour les exploitants de parkings et les villes, ces plateformes constituent un canal de commercialisation supplémentaire, capable de lisser la fréquentation et d’améliorer le taux d’occupation global.
ParkWhiz se distingue par son intégration poussée avec les parkings privés et les parkings d’événements (stades, salles de spectacle, centres de congrès). L’utilisateur peut filtrer selon la proximité, le prix, la hauteur maximale autorisée ou encore la présence de bornes de recharge pour véhicules électriques. SpotHero, de son côté, met davantage l’accent sur la flexibilité de l’offre et sur les abonnements récurrents pour les navetteurs quotidiens. Les deux solutions intègrent des fonctionnalités de guidage vers l’entrée du parking, de gestion de QR codes ou de reconnaissance de plaques pour automatiser l’accès.
Cette logique est en train de se diffuser en Europe, où des acteurs locaux adaptent ce modèle aux contraintes réglementaires et aux politiques de mobilité durable. Les collectivités peuvent, par exemple, réserver une partie des capacités à des usages prioritaires (riverains, covoitureurs, livreurs bas carbone) tout en ouvrant le reste à la réservation via des opérateurs privés. L’enjeu, pour les villes, est de garder la main sur la donnée et sur la cohérence globale de la politique de stationnement, tout en tirant parti de ces plateformes pour améliorer le service rendu aux usagers.
API de géolocalisation et algorithmes de prédiction de disponibilité
Derrière l’écran de votre smartphone, ce sont des API de géolocalisation et des algorithmes sophistiqués qui orchestrent l’expérience de stationnement intelligent. En s’appuyant sur les données GPS, les cartes numériques et les historiques d’occupation des parkings, ces systèmes sont capables de proposer en quelques secondes les options de stationnement les plus pertinentes à proximité de votre destination. L’objectif ? Réduire au maximum le « trafic de recherche » et guider le conducteur vers une place disponible ou très probable.
Les algorithmes de prédiction de disponibilité combinent plusieurs sources : données temps réel des capteurs, historiques d’occupation par créneau horaire, événements ponctuels (match, concert, marché), météo ou encore tendance générale du trafic. Ils fonctionnent un peu comme une application météo, mais appliquée au stationnement : plutôt que d’indiquer uniquement la situation actuelle, ils anticipent le niveau de saturation dans 10, 20 ou 30 minutes. Cette capacité prédictive permet aux usagers de décider en amont s’il vaut mieux viser un parking relais, un parking souterrain ou une place de voirie plus éloignée couplée à une mobilité douce.
Pour les municipalités, ces API et modèles prédictifs constituent un outil de pilotage précieux. Ils peuvent, par exemple, simuler l’impact d’un changement tarifaire, d’une piétonnisation ou de la création d’une nouvelle ligne de tram sur l’occupation des parkings. En croisant ces projections avec leurs objectifs de mobilité durable, les décideurs disposent d’une boussole pour ajuster leurs politiques publiques. Là encore, la qualité des résultats dépend directement de la richesse et de la fiabilité des données collectées sur le terrain.
Systèmes de paiement mobile intégrés et portefeuilles numériques
Un stationnement véritablement intelligent ne se limite pas à la recherche de place : il simplifie aussi le paiement, qui reste pour beaucoup d’usagers une source de friction. Les systèmes de paiement mobile intégrés – via application, QR code ou NFC – permettent de démarrer, prolonger ou arrêter une session de stationnement en quelques secondes, sans chercher de monnaie ni revenir à l’horodateur. Les portefeuilles numériques (Apple Pay, Google Pay, PayPal, etc.) s’intègrent désormais nativement à ces applications, rendant le règlement quasi transparent.
Pour les villes, ce passage au paiement dématérialisé présente plusieurs avantages. D’abord, il réduit les coûts de maintenance des horodateurs physiques et la gestion des espèces. Ensuite, il facilite le contrôle, puisque les agents peuvent vérifier en temps réel, via leur terminal, si un véhicule est en règle. Enfin, il ouvre la porte à des politiques tarifaires plus fines : tarification dynamique selon l’heure et la zone, tarifs préférentiels pour les résidents, forfaits multi-usages combinant stationnement et transport public.
On voit également émerger des logiques de « portefeuille mobilité », où le stationnement, la recharge électrique, le vélo en libre-service et le bus peuvent être payés depuis un même compte. Pour l’usager, cela revient à disposer d’un abonnement global à la mobilité urbaine, comparable à un forfait télécom multi-services. Pour la collectivité, c’est un outil puissant pour inciter aux comportements vertueux : par exemple, proposer des crédits de stationnement à tarif réduit pour les conducteurs qui pratiquent régulièrement le covoiturage ou l’autopartage.
Interfaces utilisateur et expérience client des applications EasyPark et parkopedia
La qualité de l’interface utilisateur joue un rôle déterminant dans l’adoption des solutions de stationnement intelligent. EasyPark et Parkopedia en sont deux illustrations emblématiques en Europe. EasyPark se concentre principalement sur le paiement du stationnement sur voirie et en ouvrage. L’application propose une interface épurée qui met en avant trois actions clés : choisir la zone, lancer la session et l’arrêter. Des fonctions avancées – comme la mémorisation des zones favorites ou les notifications de fin de stationnement – améliorent progressivement l’expérience sans la complexifier.
Parkopedia, souvent surnommée le « Wikipédia du parking », adopte une approche plus encyclopédique. L’application agrège des millions de places de stationnement dans le monde, avec des informations détaillées sur les tarifs, les horaires, la hauteur, les services disponibles (bornes de recharge, surveillance vidéo, etc.) et parfois les avis d’autres utilisateurs. Cette richesse d’information est particulièrement précieuse pour les conducteurs qui se rendent dans une ville inconnue ou qui possèdent un véhicule électrique et doivent anticiper leur recharge.
Dans les deux cas, le défi consiste à présenter des données complexes – règles locales de stationnement, grilles tarifaires, restrictions temporaires – de manière compréhensible et actionnable. L’usage de codes couleurs, de pictogrammes standardisés et de parcours guidés permet de limiter la charge cognitive pour l’utilisateur. On peut faire le parallèle avec un GPS automobile : plus l’interface est claire et prévisible, plus l’usager lui fait confiance et modifie ses habitudes en conséquence.
Réduction des émissions de CO2 et optimisation des flux de circulation
L’un des principaux arguments en faveur du stationnement intelligent est son impact potentiel sur la réduction des émissions de CO2 et l’optimisation des flux de circulation. En ville dense, jusqu’à 30 % du trafic peut être lié à la seule recherche d’une place de stationnement, avec à la clé une surconsommation de carburant et des émissions polluantes concentrées dans les quartiers déjà les plus exposés. En rendant l’information disponible et en guidant les conducteurs, les systèmes de stationnement connecté s’attaquent directement à ce « trafic inutile ».
Diminution du trafic de recherche et impact sur la pollution atmosphérique
Les études menées dans plusieurs métropoles européennes montrent qu’un automobiliste urbain consacre en moyenne entre 15 et 20 minutes à chercher une place de stationnement, surtout aux heures de pointe. En réduisant ce temps de recherche de 20 à 30 %, les solutions de stationnement intelligent permettent mécaniquement de diminuer la distance totale parcourue à vide et donc les émissions associées. Certaines plateformes estiment ainsi qu’un usager régulier peut éviter l’émission de 1 à 2 kg de CO2 par jour grâce à une meilleure information en temps réel.
Au-delà du seul CO2, la réduction du trafic de recherche a un effet direct sur les polluants locaux (NOx, particules fines) et sur le bruit, deux enjeux majeurs de santé publique. Moins de véhicules en boucle autour des mêmes îlots signifie aussi moins de situations dangereuses pour les piétons et les cyclistes. On observe par exemple que dans les quartiers où le stationnement est mieux régulé et mieux signalé, les manœuvres en double file et les arrêts intempestifs devant les passages piétons diminuent significativement.
Pour les villes, ces gains contribuent aux objectifs des Zones à Faibles Émissions (ZFE) et aux plans climat-air-énergie territoriaux. Le stationnement intelligent devient alors un levier complémentaire aux mesures plus structurelles (renforcement des transports collectifs, développement des pistes cyclables, régulation de la logistique urbaine). Il permet de montrer rapidement des résultats tangibles, ce qui facilite l’acceptabilité des politiques de mobilité durable auprès des habitants et des acteurs économiques.
Algorithmes d’optimisation des itinéraires et réduction des temps de trajet
Les algorithmes d’optimisation des itinéraires jouent un rôle clé dans cette diminution des émissions. Plutôt que de laisser le conducteur tourner de manière aléatoire, les applications de stationnement intelligent calculent en temps réel le meilleur compromis entre distance à parcourir, probabilité de trouver une place et temps de marche résiduel jusqu’à la destination. C’est un peu comme si vous disposiez d’un « copilote numérique » qui connaît par cœur les habitudes de la ville et ses points de tension habituels.
Ces algorithmes s’intègrent de plus en plus aux systèmes de navigation existants (Waze, Google Maps, GPS embarqués). À terme, on peut imaginer un parcours complet, de porte à porte, qui inclut non seulement l’itinéraire routier optimisé, mais aussi la réservation de la place de stationnement, le paiement et, si nécessaire, la correspondance avec un mode de transport doux ou collectif. Pour les flottes professionnelles – livreurs, artisans, VTC – ce type d’optimisation se traduit par des gains de productivité significatifs et une meilleure maîtrise de l’empreinte carbone des déplacements.
La réduction des temps de trajet ne concerne pas seulement les automobilistes. En fluidifiant le trafic global, le stationnement intelligent améliore également la régularité des bus et des tramways, souvent pénalisés par la congestion routière et le stationnement gênant. L’ensemble du système de mobilité urbaine en ressort plus performant, ce qui renforce à son tour l’attractivité des alternatives à la voiture individuelle.
Analyse des données de mobilité et modélisation prédictive du trafic
Chaque session de stationnement, chaque réservation et chaque paiement mobile génèrent des données de mobilité précieuses. Agrégées et anonymisées, ces informations forment une base de connaissance inédite pour les services techniques des villes. Ils peuvent y lire, quasiment en temps réel, les rythmes de fréquentation des quartiers, les heures de pointe, les effets des événements ponctuels et l’impact d’une nouvelle mesure réglementaire ou tarifaire.
La modélisation prédictive du trafic s’appuie sur ces données pour simuler des scénarios et anticiper les points de congestion. Par exemple, avant d’organiser un grand événement sportif, une ville peut analyser les comportements de stationnement lors d’édition précédentes, identifier les parkings les plus sollicités et proposer des mesures d’accompagnement (parkings relais, navettes, tarification incitative). Cet usage proactif de la donnée permet de passer d’une logique de gestion de crise à une logique de prévention.
À mesure que les bases de données s’enrichissent, les modèles deviennent plus précis, un peu comme un système immunitaire qui apprend de chaque « épisode » pour mieux réagir la fois suivante. Bien sûr, cette puissance analytique pose des questions de gouvernance des données : qui y a accès, à quelles fins, avec quelles garanties pour les citoyens ? Les collectivités ont tout intérêt à encadrer clairement ces usages, à documenter leurs modèles et à associer les habitants aux grandes orientations, afin de construire la confiance nécessaire à la généralisation du stationnement intelligent.
Cas d’étude : déploiements réussis dans les métropoles européennes
De nombreuses métropoles européennes expérimentent déjà le stationnement intelligent à grande échelle, avec des approches variées selon leur contexte urbain, leurs contraintes patrimoniales et leurs ambitions environnementales. Ces retours d’expérience offrent des enseignements précieux pour les villes qui envisagent à leur tour de franchir le pas. Ils montrent surtout qu’il n’existe pas de « solution miracle » universelle, mais plutôt un éventail de combinaisons possibles à adapter localement.
À Londres, par exemple, le borough de Westminster a déployé dès 2014 plusieurs milliers de capteurs dans la chaussée pour informer en temps réel les conducteurs sur la disponibilité des places. Couplé à une politique tarifaire différenciée selon les zones et les horaires, ce dispositif a permis de réduire significativement le temps de recherche et de mieux répartir les véhicules sur l’ensemble du quartier. Les données collectées servent également à ajuster régulièrement les tarifs, en fonction des objectifs de réduction de trafic et de qualité de l’air.
Dans les villes françaises, plusieurs initiatives méritent également d’être citées. À Grenoble, la mise en place d’un schéma directeur des parcs relais, associé à la Zone à Faibles Émissions, illustre la manière dont le stationnement peut soutenir une stratégie globale de report modal. Les parkings en entrée d’agglomération sont équipés de systèmes de comptage et de guidage, et reliés aux transports en commun via des billettiques intégrées. À Paris, le réaménagement du parking de l’avenue Foch en hub logistique pour une livraison du dernier kilomètre décarbonée montre comment les ouvrages souterrains peuvent être réinventés pour répondre à la fois aux besoins de mobilité et de logistique urbaine.
D’autres villes misent davantage sur la mutualisation des places existantes. À Bruxelles ou Amsterdam, des plateformes de partage de parkings privés (bureaux, hôtels, logements) permettent de valoriser des millions de places inoccupées chaque jour, tout en réduisant la pression sur la voirie. Cette logique d’« économie circulaire du stationnement » s’appuie sur des solutions numériques de réservation et de contrôle d’accès, et contribue à limiter la construction de nouveaux parkings en surface, coûteux et consommateurs d’espace foncier.
Défis techniques et obstacles à l’adoption du stationnement connecté
Si le potentiel du stationnement intelligent est indéniable, son déploiement à grande échelle se heurte encore à plusieurs défis techniques, organisationnels et sociaux. Pour les collectivités comme pour les opérateurs privés, il ne s’agit pas seulement de poser des capteurs ou de lancer une application, mais de s’inscrire dans une transformation plus large des politiques de mobilité et de l’espace public. Les résistances peuvent être fortes, qu’il s’agisse de contraintes budgétaires, de complexité technologique ou d’acceptabilité sociale.
Sur le plan technique, la robustesse des capteurs et des réseaux de communication reste un enjeu majeur. Les équipements doivent fonctionner de manière fiable dans des environnements parfois hostiles : variations de température, humidité, vandalisme, travaux de voirie. Un taux de défaillance trop élevé nuit rapidement à la confiance des usagers, qui se détournent des applications jugées peu fiables. Les villes doivent donc anticiper les besoins de maintenance, prévoir des contrats de service adaptés et choisir des solutions évolutives, capables de s’intégrer à d’autres briques numériques au fil du temps.
L’interopérabilité constitue un autre point sensible. Entre les capteurs, les horodateurs, les plateformes de paiement, les applications de navigation et les systèmes de gestion municipaux, les interfaces sont nombreuses. Sans standards ouverts ni gouvernance claire des données, le risque est de créer des « silos numériques » qui limitent les bénéfices du stationnement intelligent. C’est pourquoi de plus en plus de collectivités exigent des architectures ouvertes, basées sur des API publiées et des formats de données normalisés, afin de garder la possibilité de changer de prestataire ou d’ajouter de nouveaux services sans tout reconstruire.
Enfin, l’acceptabilité sociale ne doit pas être sous-estimée. Le stationnement touche au quotidien des habitants, des commerçants et des salariés, et toute évolution – notamment tarifaire – peut être perçue comme une contrainte supplémentaire. Pour éviter les crispations, les villes ont intérêt à associer en amont les parties prenantes, à expliquer les objectifs (qualité de l’air, sécurité, attractivité commerciale) et à démontrer concrètement les bénéfices pour chacun : moins de temps perdu, plus de visibilité sur l’offre de stationnement, amélioration de la qualité de vie en centre-ville. Des phases d’expérimentation, accompagnées d’évaluations transparentes, peuvent aider à franchir ce cap.
ROI et modèles économiques pour les municipalités et opérateurs privés
La question du retour sur investissement (ROI) est au cœur des décisions de déploiement du stationnement intelligent. Les infrastructures IoT, les plateformes logicielles et les services d’exploitation représentent des coûts non négligeables pour les municipalités et les opérateurs privés. Comment s’assurer que ces dépenses se traduisent par des bénéfices tangibles, au-delà du seul confort pour les automobilistes ?
Pour les villes, le premier levier de ROI réside dans une meilleure maîtrise du stationnement payant. La digitalisation du paiement et du contrôle réduit la fraude, optimise la rotation sur les emplacements les plus demandés et permet d’ajuster en finesse les politiques tarifaires. De nombreuses collectivités constatent ainsi une augmentation des recettes de stationnement après modernisation, sans forcément augmenter les tarifs, simplement en appliquant plus justement les règles en vigueur. Ces revenus supplémentaires peuvent ensuite être réinvestis dans les transports en commun, les aménagements cyclables ou la végétalisation de l’espace public.
Les bénéfices économiques ne se limitent pas aux finances publiques. En réduisant la congestion et en améliorant l’accessibilité des centres-villes, le stationnement intelligent soutient l’attractivité commerciale des quartiers. Moins de temps passé à tourner signifie plus de temps disponible pour consommer et profiter des services locaux. Pour les entreprises, notamment celles qui disposent de parkings privés, la mise en place de solutions de « smart parking » améliore aussi la Qualité de Vie au Travail (QVT) des collaborateurs et peut devenir un argument de marque employeur, dans un contexte de forte concurrence pour attirer les talents.
Côté opérateurs privés, plusieurs modèles économiques coexistent. Certains misent sur des abonnements SaaS facturés aux gestionnaires de parkings ou aux villes, d’autres sur une commission prélevée sur chaque transaction de réservation ou de paiement. Des schémas hybrides apparaissent également, combinant licence logicielle, partage de revenus et prestations de conseil en stratégie de stationnement. Pour que ces modèles soient durables, il est essentiel qu’ils s’alignent sur les objectifs de mobilité durable des territoires : par exemple, en valorisant la mutualisation des places existantes plutôt que la seule construction de nouvelles infrastructures.
Au final, le ROI du stationnement intelligent ne se mesure pas uniquement en euros. Il englobe aussi des gains environnementaux (réduction des émissions de CO2 et des polluants), sociaux (meilleure accessibilité, moindre stress, espace public apaisé) et urbains (libération de surface au profit des piétons, des vélos et des espaces verts). Pour les décideurs, l’enjeu est de chiffrer au mieux ces bénéfices, afin de les intégrer dans une vision globale de la ville durable et de justifier, auprès des citoyens comme des partenaires financiers, les investissements consentis dans ces nouvelles infrastructures connectées.