La population des grandes villes est de plus en plus attirée par les centres urbains, ce qui présente à la fois des défis et des opportunités. Parmi les problèmes les plus urgents, on peut citer les embouteillages, qui nécessitent des solutions immédiates alors que la densité urbaine ne cesse d’augmenter.

Quelles mesures sont prises pour que la croissance démographique n’ait pas d’impact négatif sur l’environnement ? L’intelligence artificielle (IA), qui va bien au-delà de l’architecture et de l’urbanisme, constitue une approche prometteuse. L’IA pourrait être la clé pour améliorer la gestion du trafic urbain, optimiser les transports publics et rendre les zones urbaines plus efficaces et plus durables.

Parallèlement, le Big Data est depuis longtemps un outil essentiel pour les agences de transport qui cherchent à analyser et à résoudre les problèmes de circulation. Mais aujourd’hui, l’IA joue un rôle de plus en plus important dans la prévision des schémas et des résultats de la circulation, permettant aux villes de mettre en œuvre des solutions proactives plutôt que réactives.

Introduction aux défis de la circulation urbaine

Alors que les populations urbaines continuent de croître, la congestion du trafic est devenue un problème de plus en plus urgent. Une première analyse du problème peut être divisée en trois domaines clés :

• L’augmentation de la densité du trafic : les zones urbaines sont de plus en plus encombrées, ce qui entraîne une augmentation du nombre de véhicules sur les routes.
• inefficacité des transports publics : de nombreux systèmes de transport en commun ne sont pas suffisamment structurés pour répondre à la demande croissante des populations urbaines, ce qui entraîne des problèmes de surcharge et de retards.
• des niveaux de pollution : l’augmentation du trafic entraîne une augmentation des émissions, ce qui contribue à des problèmes environnementaux et de santé publique. Selon une étude de Yale, une exposition prolongée aux polluants réglementés par l’EPA (à l’exception du monoxyde de carbone et du plomb) peut entraîner une hyperréactivité des voies respiratoires. À long terme, cette exposition peut augmenter les infections respiratoires, exacerber les symptômes et altérer la fonction pulmonaire, en particulier chez les enfants.

En plus de ces défis, le manque d’analyse en temps réel des mégadonnées rend difficile pour les villes la mise en œuvre de plans efficaces de gestion du trafic et la réaction rapide aux changements de conditions.

Le rôle des mégadonnées dans la gestion du trafic

La disponibilité croissante des données, combinée à la synergie entre l’intelligence artificielle (IA) et le Big Data, joue un rôle crucial dans le développement de systèmes de gestion du trafic intelligents. Ces technologies optimisent la planification, la prévision et la gestion du trafic, réduisant ainsi les coûts de transport tout en améliorant les performances dans les secteurs des transports publics, du covoiturage et du smart parking.

Les systèmes exploitant l’IA et le Big Data peuvent améliorer les environnements urbains en fournissant des ajustements en temps réel et des analyses prédictives. Cela est rendu possible par l’intégration de dispositifs IdO, de capteurs et d’infrastructures connectées, permettant une prise de décision basée sur les données qui favorise l’innovation, l’investissement et le développement urbain durable.

À l’avenir, cette évolution technologique ouvre la voie à la mobilité connectée et automatisée (MCA), un avenir où les véhicules autonomes et connectés fonctionneront sans intervention humaine. En améliorant les normes de sécurité et en développant les services de mobilité partagée, la MCA a le potentiel d’optimiser davantage la gestion du trafic urbain et l’efficacité globale.

Applications de l’intelligence artificielle dans le contrôle et l’optimisation du trafic

Les systèmes de gestion du trafic basés sur l’IA exploitent des données historiques et en temps réel pour effectuer des analyses prédictives précises, permettant aux autorités de gérer, de rediriger et d’optimiser efficacement la circulation. En surveillant en permanence les schémas de circulation, ces systèmes fournissent des solutions proactives pour prévenir les embouteillages.

L’Autorité des transports terrestres de Singapour (LTA) a mis en place un système d’apprentissage automatique pour prévoir les conditions de circulation et modifier les itinéraires de manière dynamique. Ce système collecte des données en temps réel à partir de véhicules équipés de GPS, de caméras de circulation et même des réseaux sociaux, offrant aux conducteurs des itinéraires alternatifs moins encombrés.

Des feux de circulation intelligents, alimentés par l’IA, analysent les données provenant de capteurs, de caméras et d’appareils GPS, permettant un contrôle adaptatif de la circulation. En ajustant en permanence la synchronisation des signaux en fonction des conditions en temps réel, ils améliorent l’efficacité de la circulation. Le système Smart Traffic Control de San Diego, qui utilise les mégadonnées des véhicules connectés pour optimiser la coordination des feux de circulation, en est un exemple.

Dans les transports publics, l’IA aide déjà à déterminer les itinéraires, les horaires et les capacités de transport les plus efficaces, tout en signalant les perturbations et les accidents en temps réel. Elle améliore la surveillance de la sécurité en détectant les passagers trop près des bords des quais, en identifiant les personnes en détresse et en permettant une intervention rapide du personnel. Les systèmes d’IA aident également à détecter la fraude, les objets abandonnés, les armes et d’autres menaces potentielles pour la sécurité.

En outre, l’IA est étudiée pour améliorer les infrastructures cyclables urbaines. Transport for London (TfL) utilise des analyses basées sur l’IA pour évaluer et améliorer l’utilisation des pistes cyclables, encourageant ainsi les solutions de mobilité durable.

Défis et limites

Si l’intelligence artificielle et le big data offrent un potentiel de transformation pour la gestion du trafic, plusieurs défis et préoccupations restent en suspens.

L’éthique est un enjeu majeur. Ces technologies sont conçues pour sauver et améliorer des vies, mais dans des cas extrêmes, les systèmes basés sur l’IA pourraient être confrontés à des difficultés morales. Par exemple, comment un véhicule autonome déciderait-il entre deux collisions inévitables ? Le cadre éthique guidant ces décisions reste une préoccupation majeure.

La cybersécurité représente un autre risque important. Les véhicules connectés et les systèmes de contrôle du trafic basés sur l’IA sont vulnérables au piratage. Un système compromis pourrait permettre un contrôle non autorisé des véhicules ou des infrastructures, ce qui constituerait une menace sérieuse pour la sécurité publique. En outre, les violations de la confidentialité des données pourraient exposer des informations sensibles sur les passagers, perturber les réseaux de transport et éroder la confiance du public dans les solutions de mobilité basées sur l’IA.

Enfin, les coûts élevés restent un obstacle. La mise en œuvre d’une gestion du trafic basée sur l’IA nécessite des investissements substantiels, ce qui pourrait désavantager les régions économiquement plus faibles. Les pays en développement pourraient avoir du mal à se payer ces systèmes avancés, ce qui creuserait le fossé technologique en matière de mobilité urbaine.

Tendances futures de la gestion intelligente du trafic

Malgré ces défis, les solutions de mobilité basées sur l’IA se développent rapidement. Un rapport McKinsey prévoit que l’intégration de l’IA dans les transports urbains pourrait réduire le temps de trajet de 20 %, augmenter la ponctualité des arrivées de 10 % et réduire le temps d’attente des passagers de 15 %.

À l’avenir, l’intégration de la technologie 5G à l’IA devrait révolutionner la mobilité urbaine. Les capacités de la 5G en matière de haut débit et de faible latence permettront une surveillance du trafic en temps réel, ce qui permettra une prise de décision instantanée dans des environnements urbains complexes.

En outre, l’optimisation du trafic par l’IA réduira la consommation de carburant et minimisera les émissions de gaz à effet de serre, ce qui permettra de lutter contre la pollution et de réduire le risque de maladies respiratoires. En assurant une circulation plus fluide, l’IA peut contribuer à des réseaux de transport urbain plus durables et plus efficaces.