Roadaware, outil open source de cartographie moto

Point de départ

Roadaware est né d’un besoin simple, mais rarement bien adressé par les outils existants : quand on roule à moto, on ne cherche pas toujours l’itinéraire le plus rapide.

Ce qui compte souvent davantage, c’est de pouvoir repérer une zone intéressante au bon moment, comprendre rapidement son niveau d’agrément, anticiper certains risques, et choisir en connaissance de cause.

Nous avons donc conçu Roadaware comme un projet open source, gratuit et sans inscription, centré sur un usage direct : cibler un secteur, lire plusieurs calques thématiques, puis décider si les conditions sont réunies pour rouler.

Un outil pensé pour un usage réel

Roadaware a été pensé d’abord comme un outil utile à une communauté d’usage, pas comme un simple exercice technique.

L’ambition était de proposer une lecture plus intelligible d’un territoire de roulage, en réunissant dans une seule interface des signaux qui restent habituellement dispersés.

Le projet repose sur quelques convictions fortes :

• une approche statique-first peut rester très performante sur un produit cartographique ;
• l’open data peut devenir un vrai support de décision si elle est nettoyée, croisée et hiérarchisée intelligemment ;
• une expérience utile ne dépend pas forcément d’un compte utilisateur, d’un tracking permanent ou d’un backend applicatif complexe.

Architecture applicative

La base logicielle repose sur React 19, TypeScript et l’écosystème TanStack.

Cette stack nous a permis de construire une application capable de pré-rendre les pages statiques et les contenus éditoriaux, tout en gardant une expérience de navigation très fluide côté client.

Pour la cartographie, nous avons intégré MapLibre GL JS 5.x avec une logique de chargement différé afin de ne pas alourdir inutilement l’entrée sur la landing page.

L’architecture suit un principe volontairement sobre :

• pages statiques pré-rendues pour les contenus et la découverte ;
• cartographie vectorielle chargée au moment utile ;
• absence de backend applicatif traditionnel ;
• données complexes persistées sous forme de fichiers statiques ;
• flux météo traités directement côté client.

Ce modèle nous a permis de garder une expérience rapide sur mobile tout en limitant presque totalement les coûts d’infrastructure.

Le cœur technique du projet

La vraie densité technique de Roadaware se situe dans le pipeline d’ingestion et de transformation des données.

Nous avons développé en Node.js une chaîne offline chargée de consommer, nettoyer et croiser plusieurs sources d’open data françaises avant le build.

Le pipeline couvre notamment :

• l’analyse des accidents impliquant des deux-roues à partir des données BAAC ;
• le croisement avec le TMJA pour produire un indicateur de criticité plus exploitable ;
• le recalage géométrique sur le réseau OpenStreetMap ;
• le calcul d’indicateurs métier comme la sinuosité et le relief ;
• l’interpolation spatiale de données météo afin de produire un score de roulabilité sur les prochaines heures.

L’objectif n’était pas d’empiler des couches de données, mais de produire une lecture synthétique, utile et intelligible pour l’utilisateur final.

Ce que le projet nous a permis d’explorer

Roadaware nous a permis de travailler des sujets particulièrement intéressants à l’intersection du produit, de la donnée et de la cartographie :

• synchronisation de l’état applicatif dans l’URL ;
• optimisation de payloads géospatiaux ;
• arbitrages entre précision, poids de données et fluidité mobile ;
• hiérarchisation visuelle de calques hétérogènes ;
• transformation d’open data brute en signal réellement exploitable.

C’est exactement le type de projet où passion et ingénierie se rejoignent : une idée née d’un usage réel, poussée jusqu’à une exécution technique exigeante.

Résultat

Roadaware s’inscrit aujourd’hui comme un outil communautaire open source, gratuit et directement exploitable, pensé pour aider à mieux lire les conditions de roulage avant de prendre la route.

Le projet montre qu’un outil ambitieux peut rester léger dans son exploitation, riche dans sa logique métier et crédible dans son exécution, tout en gardant une vraie utilité concrète pour ses utilisateurs.