Souhaitez-vous savoir comment « l’IA prédit les embouteillages aux heures de pointe » ? Explorons cet article avec INVIAI pour trouver la réponse !

Dans les grandes villes, les autoroutes et les rues se transforment souvent en parkings aux heures de pointe – un problème frustrant et coûteux. Des études estiment que la congestion routière coûte à de nombreuses économies environ 2 % du PIB. Aux États-Unis, par exemple, le conducteur moyen perd environ 43 heures par an coincé dans les embouteillages.

Ce temps perdu représente aussi des milliards de dollars en productivité perdue, une consommation supplémentaire de carburant, ainsi qu’une augmentation de la pollution et du stress pour la santé des personnes.

Pour y remédier, les planificateurs des transports se tournent vers l’intelligence artificielle. En prévoyant où et quand les embouteillages se produiront, les systèmes d’IA visent à fluidifier le trafic avant même qu’un ralentissement ne commence.

Les prévisions modernes de trafic basées sur l’IA reposent sur les mégadonnées. Elles collectent d’immenses flux d’informations sur les routes : comptages et vitesses provenant de capteurs et caméras, traces GPS issues des smartphones et véhicules, ainsi que des facteurs externes comme la météo ou les événements spéciaux.

Par exemple, les caméras de circulation et les dispositifs GPS fournissent des données en temps réel que l’IA analyse en parallèle avec les schémas historiques des mêmes routes.

Cela permet au modèle de « savoir » qu’un tronçon d’autoroute ralentit habituellement les matins en semaine, ou qu’un concert en centre-ville entraînera un afflux supplémentaire de voitures sur certaines rues. En pratique, des systèmes comme Google Maps combinent les données de trafic en temps réel avec des tendances passées sur plusieurs années pour prévoir les conditions 10 à 50 minutes à l’avance.

En effet, l’IA se demande : « Étant donné ce qui se passe maintenant et ce qui se produit habituellement à cette heure, à quoi ressemblera le trafic dans un futur proche ? »

Les principales sources de données pour les modèles de trafic IA comprennent :

• Données historiques de trafic : vitesses et volumes sur chaque route selon l’heure du jour et le jour de la semaine.
• Flux en direct : comptages et vitesses des véhicules en temps réel provenant des capteurs routiers, caméras de circulation et dispositifs équipés de GPS.
• Informations externes : bulletins météorologiques, alertes d’accidents ou de travaux, et calendriers d’événements spéciaux.
• Algorithmes d’apprentissage automatique : modèles (comme les réseaux neuronaux) qui apprennent des schémas complexes à partir de toutes ces données.

Les modèles d’IA traitent ces données avec des techniques avancées. Les méthodes statistiques traditionnelles peinent face à l’ampleur et à la variabilité du trafic urbain, c’est pourquoi les chercheurs utilisent désormais le deep learning.

Par exemple, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) ou convolutionnels peuvent saisir les évolutions du trafic dans le temps, tandis que les réseaux neuronaux graphiques (GNN) exploitent explicitement la structure du réseau routier.

Dans le système de Google, les segments routiers proches sont regroupés en « supersegments » et un GNN est entraîné sur les données de trafic pour prédire les temps de parcours de chacun. Les temps de parcours prédits (ETA) sont ensuite utilisés pour classer les itinéraires possibles. Le schéma ci-dessous illustre ce processus :

Processus de prévision du trafic de Google : les données anonymisées d’itinéraires et de vitesses sont regroupées en supersegments, traitées par un réseau neuronal graphique pour prédire les temps de parcours, puis utilisées pour classer les itinéraires selon l’ETA.

Applications concrètes

La prédiction du trafic par IA est déjà utilisée par des entreprises technologiques et des villes dans le monde entier. Par exemple, Google Maps intègre des données utilisateurs en direct et des modèles d’IA pour prévoir la congestion.

Il « se souvient » qu’une certaine autoroute ralentit habituellement entre 6h et 7h, puis combine cet historique avec les vitesses en temps réel pour prédire les conditions futures.

DeepMind (le laboratoire d’IA de Google) rapporte que des modèles d’apprentissage automatique améliorés (utilisant des GNN) ont augmenté la précision des ETA jusqu’à 50 % dans des villes comme Taichung et Sydney. Après cette amélioration, plus de 97 % des ETA étaient très précis.

Autrement dit, si l’IA prédit que votre trajet prendra 30 minutes, elle a presque toujours raison.

D’autres plateformes commerciales utilisent des idées similaires. La société d’analyse du trafic INRIX affirme que son IA peut « prédire les vitesses de circulation en temps réel sur toutes les routes » en exploitant des décennies de données.

Inrix tire parti des avancées en IA et en cloud computing pour couvrir même les rues plus petites que les capteurs traditionnels ne détectent pas.

Les applications de navigation comme Waze (de Google) et Apple Maps utilisent également le GPS participatif et l’IA pour alerter les conducteurs des ralentissements à venir, suggérant parfois des itinéraires alternatifs avant la formation d’un embouteillage.

Les villes et agences de transport déploient aussi l’IA. À Bellevue, Washington, par exemple, des caméras à 40 intersections transmettent des vidéos en direct à une IA qui détecte en temps réel les points de congestion.

Au Danemark, les systèmes urbains utilisent l’IA pour analyser les volumes de trafic et ajuster automatiquement les temps de feu (feux verts) en fonction du flux actuel.

Même les feux de circulation classiques deviennent plus intelligents : Pittsburgh et Los Angeles disposent désormais de feux adaptatifs pilotés par IA qui s’ajustent en temps réel, réduisant les temps d’attente et fluidifiant la circulation. Des projets de recherche sont également en cours à l’échelle mondiale.

Une collaboration Europe–Japon teste un système de deep learning appelé TRALICO qui prédit la congestion et contrôle les feux à Istanbul.

Toutes ces mises en œuvre visent à prévoir la congestion à l’avance pour que les planificateurs puissent agir avant que les bouchons ne se forment.

Avantages pour les conducteurs et les villes

Les bénéfices des prévisions précises du trafic sont considérables. Pour les usagers, l’IA garantit des temps de trajet plus fiables et moins de temps perdu dans les embouteillages.

Les applications peuvent vous avertir avant votre départ si une route va bientôt se congestionner, ou vous rediriger pour éviter les ralentissements.

Les études suggèrent que cela pourrait faire gagner plusieurs heures par semaine aux conducteurs. L’IA permet aussi de réduire la consommation de carburant – plus d’attente inutile aux feux ou d’avancement au pas sur l’autoroute signifie moins de carburant brûlé.

Un projet IA de Google rapporte une réduction de 30 % des arrêts de véhicules et de 10 % des émissions de carburant aux intersections très fréquentées.

Au niveau des villes, une circulation plus fluide se traduit par une baisse de la pollution et des gains économiques. Moins de temps passé dans les embouteillages signifie une productivité accrue, un stress réduit lors des trajets et un air plus pur.

En résumé, les prévisions pilotées par IA aident les usagers à mieux choisir leurs itinéraires et les villes à concevoir des réseaux routiers plus efficaces.

Défis et perspectives d’avenir

La mise en place de prévisions de trafic par IA n’est pas sans obstacles. Collecter et traiter autant de données peut être coûteux – les villes doivent investir dans des capteurs, caméras et infrastructures informatiques.

Intégrer l’IA dans les systèmes de trafic existants est complexe, et le personnel doit être formé à l’utilisation de ces nouveaux outils.

Des préoccupations subsistent également concernant la confidentialité des données et les biais. Les vastes ensembles de données de localisation doivent être sécurisés, et les modèles peuvent faillir si leurs données d’entraînement présentent des lacunes (par exemple, le manque de données sur les routes rurales est un point faible connu).

La cybersécurité est un autre enjeu : les systèmes de trafic connectés peuvent être la cible de piratages, d’où la nécessité de protections robustes.

Malgré ces défis, les experts restent optimistes. L’IA dans la gestion du trafic en est encore à ses débuts, avec un fort potentiel de développement. Les chercheurs envisagent des pistes prometteuses, comme des modèles capables de s’adapter en temps réel à des événements soudains (par exemple, la fin d’un match sportif) et l’extension des solutions aux zones rurales.

Une idée innovante consiste à utiliser des grands modèles de langage (comme ceux derrière ChatGPT) pour enrichir les prévisions. Par exemple, une nouvelle méthode permet à une IA de « comprendre » des informations écrites sur des fermetures de routes ou des événements et de les intégrer dans ses prévisions.

Dans un avenir proche, les systèmes d’IA pourraient intégrer des rapports de trafic issus des réseaux sociaux ou des flux d’actualités en direct, rendant les prévisions encore plus intelligentes.

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En résumé, l’intelligence artificielle transforme notre manière de gérer les embouteillages aux heures de pointe. En apprenant à partir de vastes tendances historiques et des conditions routières en temps réel, les systèmes d’IA peuvent anticiper et estimer où la congestion surviendra.

Cela offre aux conducteurs et aux villes une précieuse avance : ajuster les feux, rediriger les véhicules ou modifier les horaires avant que les bouchons ne se forment.

Avec des progrès continus et une mise en œuvre rigoureuse, la prévision du trafic pilotée par IA promet de rendre nos trajets plus courts, plus propres et moins stressants.