Big Data et IA dans les transports intelligents

Les feux contrôlés par l'IA adaptent dynamiquement les temps de vert en fonction du trafic en temps réel. Le système Surtrac de Pittsburgh utilise des caméras et des radars à chaque intersection pour détecter les véhicules approchants et exécuter des modèles prédictifs qui optimisent instantanément les plans de feux. Les intersections communiquent entre elles afin que les feux en aval sachent quand le trafic arrive.

Les modèles d'apprentissage automatique prévoient où et quand des goulots d'étranglement se formeront en analysant les schémas historiques, la météo et les événements spéciaux. Les systèmes d'IA peuvent « voir » les problèmes à l'avance et permettre aux urbanistes de dévier le trafic ou d'ajuster les péages avant l'apparition des bouchons.

Des études indiquent que les algorithmes d'IA entraînés sur des caméras de trafic et des données GPS prédisent les congestions futures bien mieux que les méthodes manuelles, donnant aux autorités le temps de réagir de manière proactive.

Les applications de navigation exploitent le big data pour proposer en temps réel des itinéraires plus rapides. Google Maps et Waze collectent d'énormes trajectoires de véhicules et des rapports d'incidents utilisateurs, puis appliquent l'IA pour combiner des profils de vitesse historiques avec les conditions en direct. L'application suggère des déviations si un embouteillage prédit se forme, et certains systèmes envoient des alertes d'itinéraires alternatifs à des milliers de véhicules simultanément.

L'IA analyse les flux de caméras et les données de capteurs pour repérer instantanément accidents ou conditions dangereuses. Les algorithmes de vision par ordinateur détectent les véhicules à l'arrêt, les débris, les nids-de-poule, les zones verglacées ou les piétons sur la chaussée et transmettent immédiatement des alertes aux conducteurs et aux opérateurs.

Le laboratoire trafic de Dubaï va plus loin en identifiant les emplacements propices aux accidents afin que les autorités puissent déployer des mesures préventives à l'avance. Les rapports d'incidents participatifs sont regroupés pour confirmer les dangers plus rapidement que les appels traditionnels d'urgence.

Le big data améliore les bus, métros et réseaux vélo. L'IA affine les horaires des bus en fonction des schémas d'achalandage et des prévisions de trafic. À Londres, des caméras et capteurs pilotés par IA ont été testés pour gérer les flux de passagers et accélérer les portiques jusqu'à 30 %.

Les analyses synchronisent bus et trains avec les feux de circulation et entre eux, réduisant les temps d'attente. Les agences de transport analysent l'utilisation des vélos en libre-service et des trottinettes électriques (via les données des applications mobiles) pour planifier de nouvelles pistes cyclables et optimiser les réseaux multimodaux.

Les flottes de camions et de livraison utilisent des analyses de trafic en temps réel pour optimiser les itinéraires et la consommation de carburant. Les plateformes big data ingèrent des flux de trafic en direct pour réacheminer les véhicules de fret autour des retards, réduisant significativement les coûts. Les entrepôts utilisent des modèles prédictifs pour programmer les expéditions lors de fenêtres hors-pointe, et l'optimisation dynamique des itinéraires par IA est désormais standard dans les logiciels logistiques modernes.

La collecte et la centralisation des données de mouvement soulèvent des préoccupations en matière de vie privée. Les autorités doivent veiller à anonymiser et protéger les informations de déplacement personnelles.

Des mesures de cybersécurité sont essentielles pour prévenir tout accès non autorisé aux systèmes de contrôle du trafic.

Les systèmes intelligents nécessitent un matériel étendu – des capteurs omniprésents aux communications à haute vitesse (réseaux 4G/5G) et à une infrastructure de calcul puissante. Mettre à niveau les équipements de trafic hérités coûte cher, et la maintenance continue n'est pas négligeable, surtout pour les villes aux infrastructures vieillissantes.

Les données de trafic proviennent de nombreuses agences et entreprises privées. Fusionner le streaming GPS des téléphones avec des détecteurs à boucle hérités ou des bases d'agences est complexe. Les différences de formats, les lacunes de couverture et les capteurs bruyants posent des défis techniques.

De nombreuses villes achètent désormais des données GPS à Google/Waze pour compléter leurs propres capteurs, mais aligner ces sources exige une ingénierie des données robuste et une validation rigoureuse.

Les décisions d'IA doivent être justes et équitables. Si les priorités des feux favorisent certaines routes ou quartiers, des problèmes d'équité surviennent. Les systèmes doivent être réglés pour desservir tous les usagers de manière équitable.

Les responsables des transports doivent veiller à ce que l'IA ne désavantage pas involontairement les cyclistes, les piétons ou les zones défavorisées. Singapour, par exemple, insiste sur la supervision humaine pour prévenir les biais et garantir des résultats équitables.

Les modèles d'IA peuvent échouer dans des conditions inhabituelles (météo extrême, incidents majeurs). Les planificateurs insistent pour que ces outils complètent, et non remplacent, les opérateurs humains. Comme le chef du trafic de Séoul l'a noté, l'IA devrait fonctionner comme « un assistant » des décideurs humains.