Na maioria das comunidades, o conhecimento da frequência ao ginásio é baseado em dados declarativos: folhas de frequência, feedback dos agentes, informações fornecidas por associações esportivas. Esses dados permitem estruturar a oferta e alocar slots, mas, por natureza, eles permanecem parciais.
Esses sistemas declarativos capturam efetivamente as reservas planejadas, a participação declarada por associações ou agentes de recepção e os slots teoricamente ocupados. Por outro lado, eles não documentam diferenças entre reserva e presença real, usos com acesso gratuito ou não supervisionado, períodos de subutilização real, apesar de uma reserva, ou fluxos fora do horário oficial de funcionamento.
Essa lacuna entre planejamento e uso real limita a capacidade de controlar com precisão o equipamento. Está ficando difícil saber se os slots estão realmente ocupados, identificar períodos de subutilização ou detectar usos não supervisionados. Parte do atendimento, especialmente com acesso gratuito ou na ausência de um agente, escapa dos sistemas tradicionais de monitoramento. Os gerentes gerenciam equipamentos caros com visibilidade parcial de sua ocupação real.
É nesse contexto que a Paris&Co, com o apoio da cidade de Paris como parte do programa Paris Challenges, conduziu um experimento com o objetivo de objetivar a frequência de suas instalações esportivas.
O experimento foi realizado de 14 de novembro de 2025 a 28 de fevereiro de 2026 em dez ginásios municipais de Paris. Os sensores térmicos estereoscópicos Kiomda foram instalados nas entradas de cada local, possibilitando a coleta de mais de 200.000 passagens no total, ou seja, uma frequência média de cerca de 500 passagens por dia e por local. Os dados, anonimizados e consolidados em incrementos de 15 minutos, oferecem uma leitura detalhada da dinâmica de atendimento: distribuição horária, pico de atendimento, taxa real de ocupação de vagas, diferenças entre dias úteis e finais de semana.
Além do volume de dados coletados, o experimento teve como objetivo confrontar duas fontes de informação: por um lado, dados da contagem automática contínua; por outro lado, dados internos existentes, construídos com base em declarações de agentes e cronogramas de reserva.
Essa comparação possibilitou lançar uma nova luz sobre os reais usos do equipamento:
Slots reservados não frequentados. Na prática, algumas vagas teoricamente reservadas por associações ou grupos parecem ser pouco frequentes ou até vazias.
Usos significativos do acesso aberto. Outros nichos, em acesso livre ou fora das praias supervisionadas, revelam atividades significativas que não foram documentadas nos sistemas de monitoramento convencionais. Esses usos, embora conhecidos empiricamente pelos agentes, não foram medidos sistematicamente.
Pico de atendimento imprevisto. A análise de fluxo possibilita identificar períodos de alto tráfego fora dos horários tradicionalmente considerados movimentados, especialmente no final do dia ou no fim de semana em determinados locais.
Essas diferenças levantam questões operacionais concretas:
Assim, os dados objetivos se tornam uma ferramenta de tomada de decisão para ajustar a oferta o mais próximo possível das práticas reais.
Uma das principais contribuições da experimentação está na capacidade de observar situações que antes eram difíceis de objetivar. Os slots sem moldura, em particular, constituem um ponto cego para dispositivos de monitoramento tradicionais.
Em vários sites, os sensores revelaram uma participação significativa fora dos horários reservados ou durante o horário livre. Esses usos, muitas vezes tolerados ou incentivados em uma lógica de abertura de equipamentos, não foram quantificados de forma sistemática.
Exemplo concreto: um ginásio registra uma frequência de 80 a 100 vezes por dia com acesso gratuito nos finais de semana, enquanto os dados declarativos capturam apenas vagas reservadas. Essas informações permitem entender melhor o uso real do equipamento e adaptar adequadamente os serviços (segurança, manutenção, horário de funcionamento).
Em um caso particular, a detecção de passagens noturnas levantou questões. Após a análise, era um uso real que não estava documentado (intervenção de manutenção, segurança) ou um caso específico que exigia uma verificação de campo.
Essa capacidade de revelar situações inesperadas ilustra o valor da medição contínua e objetiva: ela permite que você faça perguntas que os sistemas declarativos não permitem formular.
A exploração de dados também destacou a dificuldade de consolidar fontes heterogêneas. A interseção entre os dados do sensor e os dados declarativos requer um trabalho de alinhamento e interpretação.
Diferentes formatos de dados. Os cronogramas de reserva, o feedback do agente e os fluxos de sensores não usam as mesmas unidades de medida ou as mesmas granularidades temporais. Harmonizar essas fontes requer um esforço estruturante.
Interpretação contextual necessária. Uma discrepância entre dados declarativos e dados reais não significa automaticamente um mau funcionamento. Isso pode refletir práticas legítimas (atraso na chegada de um grupo, partida antecipada, uso compartilhado de um nicho). A análise deve integrar o contexto do campo.
Habilidades analíticas a serem desenvolvidas. A produção de dados confiáveis não é suficiente por si só; ela deve ser acompanhada por recursos de análise apropriados para serem totalmente explorados. As comunidades precisam de ferramentas de visualização e painéis que automaticamente cruzem as fontes e destaquem diferenças significativas.
Esse ponto é uma lição importante da experimentação. Medir a frequência é um pré-requisito, mas o desafio central é transformar esses dados em alavancas de gerenciamento operacional.
Em um nível técnico, os resultados obtidos pareceram sólidos, com um taxa de confiabilidade superior a 95% na maioria dos sites.
Os dez ginásios representavam configurações variadas: entradas únicas ou múltiplas, fluxos canalizados ou livres, equipamentos de alta capacidade ou pequenas salas especializadas, presença de agentes ou acesso gratuito automatizado. As configurações mais complexas, especialmente aquelas que envolvem várias entradas ou fluxos mal canalizados, possibilitaram identificar limites operacionais e refinar as condições de implantação.
O ambiente interno apresenta desafios específicos em comparação às instalações externas: menores variações de temperatura (menos contraste térmico), iluminação artificial, superfícies refletivas (espelhos, janelas), proximidade de paredes.
Os sensores térmicos estereoscópicos Kiomda demonstraram sua capacidade de operar de forma confiável nessas condições, com uma precisão comparável à observada em instalações externas (vias verdes, áreas naturais).
O experimento confirmou a facilidade de implementação do dispositivo.
Os sensores foram fixados em mastros, paredes ou suportes existentes, sem a necessidade de uma conexão elétrica, graças à operação com bateria. A instalação foi realizada em 30 minutos por local, e alguns agentes puderam intervir diretamente na instalação dos sensores após o suporte inicial.
A aceitabilidade no terreno provou ser geralmente boa. As equipes perceberam rapidamente as vantagens do sistema, em particular em vista de:
Para a cidade de Paris, essa abordagem abre caminho para uma melhor compreensão dos usos reais dos equipamentos esportivos, além das ferramentas existentes. Ele destaca o valor de uma abordagem baseada na medição, em particular para analisar nichos mal supervisionados e ajustar a oferta o mais próximo possível das práticas, bem como para identificar equipamentos subutilizados ou saturados.
Para Kiomda, esse experimento é uma validação importante da capacidade da tecnologia de funcionar em ambientes internos, caracterizados por fluxos irregulares e configurações variadas.
Além do campo esportivo, esse experimento abre perspectivas de aplicação em outras instalações públicas abertas ao público:
Em todos esses casos, a capacidade de medir de forma contínua, anônima e confiável constitui uma alavanca de gerenciamento estratégico.
De forma mais geral, esse feedback destaca uma evolução nas práticas de gerenciamento de instalações públicas. A questão não é mais apenas planejar usos, mas observá-los e entendê-los com base em dados objetivos.
Em um contexto de maiores restrições orçamentárias, fortes expectativas dos cidadãos sobre a acessibilidade dos serviços públicos e a necessidade de otimizar a alocação de recursos, a capacidade de medir fluxos de forma confiável e contínua se torna uma alavanca estruturante.
As instalações públicas não são mais apenas infraestruturas planejadas: elas estão se tornando espaços movidos por dados, onde cada decisão de ajuste pode ser baseada em uma observação factual de usos reais.
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