Nella maggior parte delle comunità, la conoscenza della frequenza in palestra si basa su dati dichiarativi: schede delle presenze, feedback degli agenti, informazioni fornite dalle associazioni sportive. Questi dati consentono di strutturare l'offerta e di assegnare gli slot, ma per loro natura rimangono parziali.
Questi sistemi dichiarativi registrano efficacemente le prenotazioni pianificate, le presenze dichiarate dalle associazioni o dagli agenti di accoglienza e gli slot teoricamente occupati. D'altra parte, non documentano le differenze tra prenotazione e presenza effettiva, usi con accesso gratuito o senza supervisione, periodi di effettivo sottoutilizzo nonostante una prenotazione o flussi al di fuori degli orari di apertura ufficiali.
Questo divario tra pianificazione e uso reale limita la capacità di controllare con precisione le apparecchiature. Sta diventando difficile sapere se gli slot sono effettivamente occupati, identificare i periodi di sottoutilizzo o rilevare usi non supervisionati. Una parte delle presenze, soprattutto con accesso gratuito o in assenza di un agente, sfugge quindi ai tradizionali sistemi di monitoraggio. I manager si ritrovano a gestire apparecchiature costose con una visibilità parziale sulla loro reale occupazione.
È in questo contesto che Paris&Co, con il sostegno della Città di Parigi nell'ambito del programma Paris Challenges, ha condotto un esperimento volto a oggettivare la frequenza dei suoi impianti sportivi.
L'esperimento si è svolto dal 14 novembre 2025 al 28 febbraio 2026 in dieci palestre municipali di Parigi. I sensori termici stereoscopici Kiomda sono stati installati agli ingressi di ogni sito, consentendo di raccogliere più di 200.000 passaggi in totale, ovvero una frequenza media di circa 500 passaggi al giorno e per sito. I dati, resi anonimi e consolidati in incrementi di 15 minuti, offrono una lettura dettagliata delle dinamiche delle presenze: distribuzione oraria, picchi di frequenza, tasso di occupazione reale delle fasce orarie, differenze tra giorni feriali e fine settimana.
Oltre al volume di dati raccolti, l'esperimento mirava a confrontare due fonti di informazione: da un lato, i dati provenienti dal conteggio automatico continuo; dall'altro, i dati interni esistenti, costruiti sulla base delle dichiarazioni degli agenti e dei programmi di prenotazione.
Questo confronto ha permesso di gettare nuova luce sugli usi reali delle apparecchiature:
Slot riservati non frequentati. In pratica, alcuni slot teoricamente riservati da associazioni o gruppi sembrano poco frequenti o addirittura vuoti.
Importanti utilizzi ad accesso aperto. Altre nicchie, in libero accesso o al di fuori delle spiagge sorvegliate, rivelano un'attività significativa che non è stata documentata nei sistemi di monitoraggio convenzionali. Questi usi, sebbene empiricamente noti agli agenti, non sono stati misurati sistematicamente.
Picchi di frequenza imprevisti. L'analisi dei flussi consente di identificare i periodi di traffico elevato al di fuori degli orari tradizionalmente considerati affollati, soprattutto alla fine della giornata o nel fine settimana su determinati siti.
Queste differenze sollevano questioni operative concrete:
I dati oggettivi diventano così uno strumento decisionale per adeguare l'offerta il più vicino possibile alle pratiche reali.
Uno dei maggiori contributi della sperimentazione risiede nella capacità di osservare situazioni che prima erano difficili da oggettivare. Gli slot privi di cornice, in particolare, costituiscono un punto cieco per i dispositivi di monitoraggio tradizionali.
In diversi siti, i sensori hanno rilevato una partecipazione significativa al di fuori degli slot riservati o durante le ore libere. Questi usi, spesso tollerati o incoraggiati in una logica di apertura delle apparecchiature, non sono stati quantificati in modo sistematico.
Esempio concreto: una palestra registra una frequenza da 80 a 100 volte al giorno con accesso gratuito nei fine settimana, mentre i dati dichiarativi registravano solo gli slot riservati. Queste informazioni consentono di comprendere meglio l'uso reale delle attrezzature e di adattare di conseguenza i servizi (sicurezza, manutenzione, orari di apertura).
In un caso particolare, l'individuazione di passaggi notturni ha sollevato interrogativi. Dopo l'analisi, si trattava di un uso reale non documentato (intervento di manutenzione, guardia di sicurezza) o di un caso specifico che richiedeva un controllo sul campo.
Questa capacità di rivelare situazioni inaspettate illustra il valore della misurazione continua e oggettiva: consente di porre domande che i sistemi dichiarativi non consentono di formulare.
Lo sfruttamento dei dati ha inoltre evidenziato la difficoltà di consolidare fonti eterogenee. L'intersezione tra dati provenienti da sensori e dati dichiarativi richiede un lavoro di allineamento e interpretazione.
Diversi formati di dati. I piani di prenotazione, il feedback degli agenti e i flussi dei sensori non utilizzano le stesse unità di misura o le stesse granularità temporali. L'armonizzazione di queste fonti richiede uno sforzo di strutturazione.
È richiesta l'interpretazione contestuale. Una discrepanza tra dati dichiarativi e dati reali non significa automaticamente un malfunzionamento. Può rispecchiare pratiche legittime (arrivo ritardato di un gruppo, partenza anticipata, uso condiviso di una nicchia). L'analisi deve integrare il contesto del campo.
Capacità analitiche da sviluppare. La produzione di dati affidabili non è sufficiente di per sé; deve essere accompagnata da adeguate capacità di analisi per essere sfruttati appieno. Le comunità hanno bisogno di strumenti di visualizzazione e dashboard che facciano automaticamente riferimenti incrociati alle fonti ed evidenziino le differenze significative.
Questo punto è una lezione importante tratta dalla sperimentazione. La misurazione delle presenze è un prerequisito, ma la sfida principale è trasformare questi dati in leve di gestione operativa.
A livello tecnico, i risultati ottenuti sono apparsi solidi, con un tasso di affidabilità superiore al 95% sulla maggior parte dei siti.
Le dieci palestre rappresentavano varie configurazioni: ingressi singoli o multipli, flussi canalizzati o liberi, attrezzature ad alta capacità o piccoli locali specializzati, presenza di agenti o accesso automatico gratuito. Le configurazioni più complesse, in particolare quelle che comportano ingressi multipli o flussi scarsamente canalizzati, hanno permesso di identificare i limiti operativi e perfezionare le condizioni di dispiegamento.
L'ambiente interno presenta sfide specifiche rispetto alle installazioni esterne: variazioni di temperatura inferiori (minore contrasto termico), illuminazione artificiale, superfici riflettenti (specchi, finestre), vicinanza alle pareti.
I sensori termici stereoscopici Kiomda hanno dimostrato la loro capacità di funzionare in modo affidabile in queste condizioni, con una precisione paragonabile a quella osservata nelle installazioni all'aperto (strade verdi, aree naturali).
L'esperimento ha confermato la facilità di implementazione del dispositivo.
I sensori sono stati fissati a tralicci, pareti o supporti esistenti, senza richiedere un collegamento elettrico grazie al funzionamento a batteria. L'installazione è stata effettuata in 30 minuti per sito e alcuni agenti sono stati in grado di intervenire direttamente sull'installazione dei sensori dopo il supporto iniziale.
L'accettabilità sul campo si è dimostrata generalmente buona. I team hanno subito percepito i vantaggi del sistema, in particolare in considerazione di:
Per la città di Parigi, questo approccio apre la strada a una migliore comprensione degli usi reali delle attrezzature sportive, oltre agli strumenti esistenti. Sottolinea il valore di un approccio basato sulla misurazione, in particolare per analizzare nicchie scarsamente sorvegliate e adattare l'offerta il più vicino possibile alle pratiche, nonché per identificare le attrezzature sottoutilizzate o sature.
Per Kiomda, questo esperimento è un'importante convalida della capacità della tecnologia di funzionare in ambienti interni, caratterizzati da flussi irregolari e configurazioni variegate.
Oltre al campo sportivo, questo esperimento apre prospettive di applicazione in altre strutture pubbliche aperte al pubblico:
In tutti questi casi, la capacità di misurare in modo continuo, anonimo e affidabile costituisce una leva di gestione strategica.
Più in generale, questo feedback evidenzia un'evoluzione nelle pratiche di gestione delle strutture pubbliche. Il problema non è più solo pianificare gli usi, ma osservarli e comprenderli sulla base di dati oggettivi.
In un contesto caratterizzato da crescenti vincoli di bilancio, forti aspettative dei cittadini sull'accessibilità dei servizi pubblici e necessità di ottimizzare l'allocazione delle risorse, la capacità di misurare i flussi in modo affidabile e continuo diventa una leva strutturante.
Le strutture pubbliche non sono più solo infrastrutture pianificate: stanno diventando spazi guidati dai dati, in cui ogni decisione di adeguamento può basarsi su un'osservazione fattuale degli usi reali.
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Misura la frequenza di un'attrezzatura (stadio, palestra, mediateca, piscina) per fasce orarie per anticipare i picchi, dimensionare l'operazione e giustificare le tue decisioni.
