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    BuzzWebzine » Auto / Moto » Intelligence artificielle : la solution pour lutter contre les embouteillages ?

    Intelligence artificielle : la solution pour lutter contre les embouteillages ?

    Nick OlaizolaPar Nick Olaizola10 octobre 20228 MinutesAucun commentaireMis à jour le3 novembre 2023
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    Comment lutter contre la congestion routière dans les villes ? C’est la question que plusieurs start-ups et villes dans le monde tentent de résoudre. Actuellement, l’intelligence artificielle semble être la solution la plus prometteuse pour une plus grande mobilité routière.

    intelligence artificielle pour lutter contre les embouteillages

    Le but est d’améliorer le contrôle du trafic, notamment dans les villes hautement peuplées. Le développement d’un pays repose beaucoup sur la gestion du trafic. Si la circulation est fluide, les différents acteurs, entre autres économiques, peuvent être plus efficaces. Au contraire, les embouteillages augmentent considérablement les dépenses. Pourtant, il y a souvent une congestion lors des heures de pointes, surtout dans les grandes villes. L’un des principaux problèmes se trouve dans les feux de circulation qui n’ont aucune capacité d’adaptation. C’est là que l’intelligence artificielle (IA) et l’Internet des objets (IoT) entrent en jeu.

    Dans cet article :

    • L’évolution des feux de circulation
    • NoTraffic exploite l’intelligence artificielle et l’IoT
    • Traffic21, l’intelligence artificielle ne suffit pas
    • Un fléau de plus que l'Intelligence Artificielle pourrait résoudre

    L’évolution des feux de circulation

    Les routes ont depuis longtemps permis à l’être humain d’accroître sa mobilité. Malheureusement, les personnes qui les empruntent se font de plus en plus nombreux, ce qui engendre des embouteillages. D’ailleurs, le trafic ne concerne pas uniquement les véhicules. En effet, les piétons et les cyclistes sont également impliqués dans ce problème de circulation.

    Si les véhicules n’ont eu de cesse d’évoluer en cent ans, le contrôle du trafic, lui, peine à suivre le rythme. Le premier feu de signalisation électrique a vu le jour en 1914 dans la région de Cleveland. En ce temps, il ne présentait que deux couleurs : le rouge et le vert. La couleur jaune ou orange ne fît son apparition qu’en 1920. Elle a pour but de donner aux conducteurs un instant pour pouvoir s’arrêter. Cet ajout a ainsi permis de favoriser la sécurité sur la route.

    Par la suite, les feux de signalisation ont reçu un minuteur. Bien sûr, cette innovation a supprimé le travail de plusieurs agents. Toutefois, la ville de New York a réussi à réaffecter la majorité de ses 6 000 agents de la circulation. Sans compter que cette innovation a permis à la ville d’économiser 12 millions de dollars américains au cours des années 1920.

    feux de signalisation

    En 1964, le monde voit la naissance des feux tricolores commandés par ordinateur. C’est la ville de Toronto a pris les devants en l’adoptant en premier. Les avantages de cette technologie ont permis de favoriser le développement de plusieurs pays.

    Malheureusement, cette signalisation routière informatisée a une limite. Cette dernière se manifeste entre autres aux heures où la route est quasiment déserte. En effet, les feux continuent de virer au rouge bien qu’il n’y ait qu’une seule voiture qui circule.

    Dans les faits, la gestion du trafic sur route n’a pas réellement profité des progrès de la technologie. Heureusement, cela va bientôt changer grâce au développement de technologies permettant d’avoir des signalisations intelligentes dans les villes.

    NoTraffic exploite l’intelligence artificielle et l’IoT

    Parmi ces entreprises figurent NoTraffic qui est une start-up israélienne. Comme son nom l’indique, elle a pour but d’améliorer le contrôle du trafic. Selon le magazine Time, elle serait parmi les 100 sociétés les plus influentes de cette année 2022.

    Pour réaliser son objectif, NoTraffic se munit essentiellement de l’intelligence artificielle et de l’internet des objets. Concrètement, la société a créé une plateforme qui exploite des capteurs IoT afin de catégoriser les usagers de la route.

    Avec les données provenant des capteurs, l’IA de NoTraffic les classe par catégorie. Piéton, cycliste, motocycliste et voiture sont des exemples de catégories. Bien sûr, transport en commun, véhicule d’urgence et poids lourd y ont aussi leur place. Avec cette technologie, les véhicules « connectés » sont un plus, car ils peuvent s’intégrer directement sur la plateforme.

    intelligence artificielle

    « Les appareils IoT traitent toutes les données en temps réel à l’aide d’algorithmes d’IA, avec pour résultat final d’accroître la sécurité et l’efficacité des déplacements. »

    Tal Kreisler, cofondateur et PDG de NoTraffic

    M. Kreisler a ajouté que le système qu’utilise son entreprise réalise des choix en temps réel. Pour fonctionner, il n’a nullement besoin d’une assistance humaine. Quoique, les responsables peuvent lui imposer une priorité. De cette manière, les signalisations lumineuses tricolores peuvent privilégier une classe en particulier, comme les véhicules d’urgence ou les piétons.

    Par ailleurs, si la confidentialité est extrêmement importante à l’ère du numérique, NoTraffic assure qu’elle en a conscience. Apparemment, les caméras ne recueillent aucune information personnelle. Concrètement, le système n’effectue pas de reconnaissance faciale ni d’identification de numéro d’immatriculation.

    En outre, le système s’intègre facilement aux feux de circulation déjà existants. Il suffit de l’installer au niveau de leurs armoires de commande. De là, la technologie de NoTraffic réalise des calculs, en fonction des données qu’elle reçoit, pour gérer le trafic. Par ailleurs, les systèmes de chaque intersection partagent les informations qu’ils reçoivent afin d’avoir une meilleure vue d’ensemble. Cela permet à la technologie d’avoir une plus grande capacité d’adaptation.

    Traffic21, l’intelligence artificielle ne suffit pas

    Traffic21 est un groupe de recherche sur le transport qui est basé à l’université Carnegie Mellon à Pittsburgh. Tout comme NoTraffic, il a développé une technologie fonctionnant à l’aide d’une intelligence artificielle afin de réduire les embouteillages. Le groupe a baptisé son système « Surtrac » pour désigner Scalable Urban Traffic Control.

    Un embouteillage

    Il convient de noter que l’efficacité n’est pas l’unique critère à prendre en compte dans ce nouveau marché. L’accessibilité et l’aisance à installer le système dans une ville sont de même d’importants critères. Sans quoi, une entreprise ne peut pas se développer du fait de la concurrence.

    Par conséquent, le groupe a mis au point une technologie relativement abordable. Son système est non seulement facile à mettre en place, mais aussi facile à entretenir. Par ailleurs, Surtrac exploite les dispositifs déjà présents dans les villes, comme les caméras des lampadaires, pour collecter des données. 

    Selon le journaliste Peter Simek de Popular Science, 22 villes profitent déjà de la solution que propose Traffic21. Parmi elles figurent l’Atlanta et de nombreuses villes de la Nouvelle-Angleterre. Par ailleurs, Surtrac s’intègre dans les armoires de commande des feux tricolores. Grâce aux données qu’il reçoit des caméras de la ville, le système peut prendre des décisions temps réel. Ainsi, Surtrac peut ajuster les signalisations lumineuses selon le trafic dans la ville.

    De cette façon, Surtrac a réussi à réduire significativement les embouteillages ainsi que les temps d’attente. Malheureusement, le système a encore des lacunes. Bien que sa gestion intelligente de la circulation routière soit hautement efficace, c’est au détriment des piétons et des cyclistes.

    Des piétons

    Concrètement, les outils, qui servent à collecter les informations, favorisent les moyens de transport motorisés. Les caméras qui identifient automatiquement les véhicules en sont la principale cause. Par conséquent, les cyclistes et les piétons sont forcés d’attendre plus longtemps au niveau des intersections.

    Pour résoudre ce problème, Traffic21 travaille dans la reprogrammation des outils d’analyse. Le but est qu’ils prennent aussi en compte les piétons et les cyclistes. En outre, le groupe compte également exploiter les données que les applications mobiles et les GPS des vélos fournissent. De même, les informations provenant des véhicules, comme les voitures connectées, seront aussi utilisées pour améliorer la mobilité, notamment en zone urbaine. En fait, Traffic21 compte exploiter les avantages du numérique et de l’Internet des objets pour être plus efficace.

    VOIR AUSSI : Top 10 des choses que l’Intelligence Artificielle fait mieux que les humains

    Un fléau de plus que l’Intelligence Artificielle pourrait résoudre

    La congestion routière est un fléau, non seulement pour les conducteurs, mais aussi pour le pays lui-même. À l’échelle d’un pays, ils impactent négativement l’économie, la santé de la population ainsi que l’environnement.

    La consommation en plus de carburant est l’une des nombreuses conséquences des embouteillages. Ainsi, les bouchons engendrent plus de dépenses en carburant et plus de pollution par la combustion de ce dernier.

    Un embouteillage monstre générant de la pollution

    En 2019, il a été estimé qu’un résident moyen du Royaume-Uni perdait environ 115 heures par an dans les embouteillages. À cela s’ajoutait également une perte annuelle de 894 livres sterling (environ 1.000 euros), principalement due au gaspillage de carburant.

    En Californie, une étude menée dans la ville de Redlands a démontré que la plateforme de NoTraffic pouvait réduire de moitié la congestion à une intersection. La gestion intelligente du trafic évite pareillement l’émission de 33 tonnes de dioxyde de carbone. Sans oublier le temps et l’énergie que chaque personne peut économiser.

    Bien sûr, les résultats varient selon la ville et les technologies mises en œuvre. D’ailleurs, l’intelligence artificielle n’est certainement pas la méthode miracle pour éradiquer les embouteillages. Toutefois, elle permet de réduire significativement la densité du trafic. 

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