En France, 40 000 décès prématurés sont imputables chaque année aux particules fines, dont une grande part provient des émissions faites par les transports. Plan d’action national de réduction des émissions de polluants, ZFE, démarches de décarbonation des transports : les territoires agissent pour réduire l’impact négatif des transports sur la santé.
Parallèlement, les avancées récentes en intelligence artificielle érigent cette technologie comme un outil révolutionnaire dans la conception des villes du futur. L'IA façonne déjà les villes, l’offre de transport et les nouveaux services qui auront des impacts profonds sur la santé publique, l'économie, et l'environnement.
1) Collecte des données dans le domaine de la mobilité
a) Technologies
La gestion du trafic repose fortement sur des technologies avancées pour la collecte de données. Parmi les plus courantes, citons :
Caméras Intelligentes : l’IA appliquée sur les flux des
caméras ne se
contente pas de transformer une scène en
statistiques mobilité (débits, mode de transport, vitesse,
comportements). Avec les données collectées, l’IA mesure le
trafic, détecte différents types de phénomènes, des accidents aux
embouteillages.
Capteurs : Détecteurs de particules fines dans l’air, capteurs de
vitesse, capteurs d’hydrométrie... Ils sont souvent
installés à des points stratégiques pour recueillir des données en
continu.
Systèmes GPS : largement utilisées pour la collecte de données
trafics,
les données GPS fournissent des informations sur
la localisation, vitesse et itinéraires des véhicules. Ces données
aident à comprendre les habitudes de déplacements.
Ces technologies transforment la manière dont les données sont collectées et analysées pour des finalités telles que :
Exploitation du trafic : Les technos mentionnées ci-dessus
fournissent de
la data en temps réel, fiable et précise. Les
gestionnaires de trafic se basent donc sur la donnée pour agir
rapidement aux changements de conditions de circulation
et prendre des décisions éclairées. Ce type de donnée chaudes sert aussi
à déclencher des alertes pour agir comme un
agent d’aide à l’exploitation pour les responsables de CSU (centres de
supervision urbain).
Analyse des comportements : l’IA, appliqué sur différents types
de
signaux (image, onde…) permet d’identifier des
comportements, tels qu’une vitesse non-adaptée, un sens de circulation
interdit, ou un non-respect de signalisation. Cet
aspect aide notamment à identifier les comportements à risque et à
améliorer la sécurité routière.
b) Traitement et analyse des données par IA
L'IA joue un rôle fondamental dans l'interprétation des vastes quantités de données de trafic recueillies. Appliquée à du traitement d’images, elle permet :
D’analyser automatiquement : grâce à ses capacités d'analyse
avancées,
l’IA identifie des modèles et des tendances de
trafic. Elle peut, par exemple, déterminer les heures de pointe, les
routes les plus fréquentées, et les zones sujettes
à des embouteillages fréquents.
D’anticiper : les techniques d'analyse prédictive permettent à
l'IA
d’anticiper les changements dans les modèles et/ou
tendances de fréquentation. Cela inclut la prévision des augmentations
de trafic dues à des événements spéciaux, des
changements saisonniers, ou même l'impact des conditions
météorologiques.
2) Optimisation des flux de trafic grâce aux données
L'utilisation stratégique des données traitées par l'IA pour optimiser le trafic urbain s’illustre de manière concrète avec ces quelques cas d’usages :
Réduction de la congestion : en identifiant les embouteillages par
exemple.
Amélioration des temps de réponse des véhicules d'urgence : en
apprenant
aux algorithmes à reconnaitre les véhicules
d’urgence, il est possible de créer des couloirs dédiés pour ces
véhicules.
Gestion dynamique des feux : L'IA peut aider à ajuster les feux
en
fonction des conditions de trafic. L’adaptation
dynamique réduit le temps d'attente aux intersections par exemple.
3) Impacts
a) Economiques
L'application de l’IA dans la gestion du trafic urbain ne se limite pas à une meilleure circulation ; elle engendre également d'importants bénéfices économiques :
Optimisation des livraisons : En optimisant les parcours, les
entreprises
réalisent des économies significatives en
termes de carburant et de temps, et améliorent leur productivité.
Développement du commerce local : Une circulation fluide
favorise
l'accessibilité et stimule l'économie urbaine.
Réduction des coûts liés aux embouteillages : Les épisodes de
congestion
coûtent cher aux économies urbaines, non
seulement en termes de carburant mais aussi en termes de temps perdu.
L'IA aide à réduire ces coûts en améliorant
l'efficacité globale du trafic.
b) Environnementaux
Réduction de la consommation de carburant : Circulation fluide
rime avec
moins de bouchons et moins de CO2.
Diminution des émissions de GES : Une gestion efficace du trafic
entraîne une réduction des émissions polluantes des
véhicules, particulièrement importantes dans les zones urbaines.
Amélioration de la qualité de l’air : moins de particules fines
en
suspension signifie moins de troubles respiratoires,
cardiaques…
Amélioration de la santé : une planification urbaine
intelligente qui
intègre des espaces verts et des infrastructures
adaptées comme les pistes cyclables et les zones piétonnes, joue
un rôle
crucial dans la réduction de la sédentarité et
de l’obésité en encourageant l’activité physique
quotidienne.
Réduction de la pollution sonore : elle concerne plus de
20 % de la
population européenne. Le coût social du bruit en
France, est estimé à 147,1 milliards d’euros par an, dont 54.8%
est
attribué essentiellement au bruit routier (source :
étude ADEME 2021). Grâce à une circulation organisée par l'IA,
le bruit
ambiant dans les villes peut être
considérablement réduit, contribuant ainsi à réduire le nombre
de décès
prématurés et de maladies coronariennes.
L’IA commence ainsi à s’intégrer dans les processus de Smart City et permettra des transformations profondes de la ville, notamment pour combattre les défis environnementaux et de santé publique. L'intégration de l'IA dans la gestion du trafic urbain est prometteuse. Elle permet non seulement d'optimiser les flux de trafic, mais aussi de réduire significativement les polluants. L’IA, quand elle est bien appliquée, ouvre la voie à des villes plus optimisées, où l'équilibre entre environnement urbain et qualité de vie devient une réalité tangible.
