Algorithmes, open data et connectivité : pour en finir avec les bouchons

Temps, argent, accidents, stress : et si la technologie et les données nous permettaient de mettre fin au fléau de la congestion des grandes villes ?

Des millions d’heures perdues, des travailleurs en retard et stressés, une pollution sonore et chimique envahissantes, et des pertes économiques démesurées pour toutes les entreprises dont l’activité repose en partie ou en totalité sur la route.

Fléaux des temps modernes, les embouteillages menacent chaque jour un peu plus les usagers du réseau routier, en particulier ceux qui évoluent en milieu urbain. La contrainte augmente, pour une raison simple. Comme le révèle l’étude Data-driven cities de PwC, « plus de 67 % de la population sera concentrée dans les villes d'ici 2050. Les villes jouent un rôle de premier plan dans l'économie mondiale et cette tendance ne fera qu'augmenter ». Ces citadins toujours plus nombreux ont des besoins en matière de mobilité, mais les infrastructures ne peuvent pas s’étendre à volonté : impossible de pousser les immeubles ou de superposer les chaussées pour faire face à la circulation motorisée.

Si le développement d’autres modes de déplacement urbains, parmi lesquels les transports en commun et le vélo, est devenu une évidence, de nombreuses alternatives permettent d’envisager le maintien d’un trafic automobile, tout en réduisant drastiquement le niveau de congestion actuel qui touche les principales métropoles.

Des algorithmes anti-congestion

La plupart des voitures sont aujourd’hui dotées d’un système de navigation qui propose une information trafic en temps réel, permettant déjà de déterminer avec précision les temps de trajet et, surtout, de modifier le parcours en fonction des évènements : incidents, travaux, intempéries, bouchons… Mais les systèmes de navigation actuels présentent encore un inconvénient : ils routent souvent l’ensemble des usagers du service sur le même itinéraire alternatif, ce qui contribue parfois à créer un second encombrement… 

Une équipe de chercheurs singapouriens et chinois a ainsi mis au point « un algorithme de routage intelligent pour minimiser l'occurrence de bouchons, en modifiant l'itinéraire de plusieurs véhicules de façon coopérative. Cette approche est applicable à des réseaux de trafic réels ». La conclusion de leur étude permet de mesurer l’intérêt de leurs travaux : il suffirait que 10 % des véhicules suivent la stratégie de routage de cet algorithme pour atténuer la probabilité d'occurrence de congestion du trafic. Cette solution purement logicielle a l’avantage de pouvoir être facilement déployée sur les systèmes de navigation à venir.

Un autre chercheur, japonais, est allé jusqu’à mettre au point un algorithme de prédiction des bouchons qui se base sur le modèle de communication des phéromones : il annonce que ses travaux permettent de « répondre de manière adaptative à la congestion qui se produit de façon dynamique et prévoir des embouteillages quelques minutes à l'avance ».

Prévoir les évènements pour mieux les éviter, c’est aujourd’hui l’ambition des constructeurs et spécialistes de la navigation. Grâce au système de navigation prédictive de la nouvelle Audi A8, conçu avec Here, « la voiture apprend les habitudes de conduite et recommande automatiquement les itinéraires, en tenant compte des conditions routières réelles ».

« Et avec l’horizon électronique, le système transforme les informations de la cartographie enrichie et les informations issues du cloud, telles que les limites de vitesse modifiées, en données exploitables pour les systèmes ADAS* du véhicule »

Entreprise Here

Le régulateur de vitesse adaptatif peut ainsi modifier son paramétrage avant même que les capteurs du véhicule ne détectent un ralentissement ou un obstacle.

Une équipe turque propose une solution complémentaire pour réguler le trafic et réduire la congestion : elle a mis au point un algorithme avec une tarification de péage dynamique. « Nous proposons de modifier les prix de la route en fonction des statistiques d'utilisation passées de la route pour prévoir une éventuelle congestion. Les résultats de simulation de notre algorithme de tarification routière montrent que l'encombrement du trafic est limité sur l'ensemble du réseau et que les densités de trafic des routes sont homogénéisées », assure l’équipe de chercheurs.

(*Advanced Driver Assistance Systeme, c’est-à-dire système avancé d’assistance à la conduite)

Open data : des données pour fluidifier la circulation

L’expression anglaise « open data » désigne les données dites « ouvertes », c’est-à-dire qui sont librement accessibles et utilisables par les usagers. Elles peuvent être issues d’entités publiques ou d’entreprises privées. Et si les transports génèrent aujourd’hui des quantités dantesques de données, ces dernières seront à même d’améliorer l’efficacité, le coût et l’usage de ces mêmes transports. En premier lieu pour les automobilistes. Un exemple : depuis la mi-2016, les Audi A4 et Q7 commercialisées aux États-Unis sont capables de repérer en temps réel la couleur des feux de circulation de plusieurs grandes villes, lorsqu’ils sont communiqués par les centres municipaux de gestion du trafic. Le tableau de bord indique au conducteur combien de secondes le séparent du passage au vert. Cela permet d’assurer une conduite plus souple, et d’accroître la fluidité et la sécurité de la circulation.

« Dans nos tests, le nombre de voitures qui ont dû freiner jusqu’à l'arrêt a chuté d'environ 20 pour cent. Cela a permis de gagner du temps pour le conducteur et de réaliser des économies de carburant d'environ 15 % »

Michael Zweck, chef de projet chez Audi

Permettant non seulement d’améliorer les conditions de circulation, l’utilisation des données ouvertes pourrait également permettre de réduire considérablement le nombre de véhicules en circulation. En utilisant l’open data et en analysant 5 millions de trajets, une étude montre que près de la moitié des trajets réalisés en taxi dans la ville de New York pourraient être jumelés : cela profiterait à la fois aux utilisateurs (prix de la course réduit), et permettrait de réduire, la pollution automobile en milieu urbain, la congestion… Et pour les taxis, le temps de trajet serait réduit de 22 % grâce à la circulation fluidifiée.

Les données recueillies par le trafic peuvent également permettre d’identifier les temps de parcours entre deux zones, afin de mieux guider les urbanistes, les gestionnaires d’infrastructures ou les développeurs d’applications liées au trafic. Et si les services publics sont souvent enclins - ou parfois tenus par la législation locale - à communiquer de façon ouverte leurs données, certaines entités privées n’hésitent pas à dévoiler des montagnes de données. Uber a lancé une plateforme open data qui révèle les temps de parcours précis au sein de plusieurs métropoles (dont Paris, depuis peu), en utilisant les données issues de 2 milliards de courses réalisées par les chauffeurs de l’entreprise.

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La Banque Mondiale s’y met aussi…

La Banque Mondiale s’est alliée avec trois entreprises spécialisées dans le covoiturage, présentes dans 30 pays et qui totalisent plusieurs millions de clients pour une initiative à la portée encore plus prometteuse : « rendre publiques les données de trafic dérivées des flux GPS de leurs conducteurs via une licence de données ouverte ». La Banque Mondiale explique que « la collaboration permettra aux organismes de transport à ressources limitées de développer de meilleures solutions, basées sur des faits, pour résoudre les problèmes de circulation et de sécurité routière ». Enfin, une équipe chinoise est parvenue, en traitant les données ouvertes issues de nombreuses sources (cartographie web, médias sociaux, évènements locaux et sites web sur la météo) avec une méthode d’apprentissage automatique (deep learning), à mettre au point un système capable de prédire les conditions de circulation et la congestion. Autant d’initiatives qui vont se multiplier avec la mise à disposition, par les gouvernements et organismes de transports, de données ouvertes. De nombreuses grandes villes sont déjà converties à la démarche : New York, Londres, Berlin, Tokyo, Paris...

De nouveaux usages pour un meilleur partage

La mise à disposition de données ouvertes, le développement d’algorithmes de routage et la généralisation de la conduite connectée et autonome vont considérablement améliorer les conditions de circulation, mieux répartir les flux de trafic et contribuer à apaiser la conduite tout en faisant chuter l’accidentalité. Mais en même temps que se dessine un accroissement de l’urbanisation, un autre bouleversement s’annonce: la fin du tout-voiture en ville, et la prééminence de l’usage sur la possession.

Grâce au développement de réseaux de transports en commun étendus, d’infrastructures cyclables confortables et sécurisées, et de réseaux de vélos en libre-service d’un côté, et grâce au passage à une autre façon de consommer l’automobile d’un autre côté : la location longue durée prend déjà le pas sur l’achat, et d’autres formes se développent, en grande partie grâce aux outils numériques : covoiturage, autopartage, location entre particuliers…

Dans cet environnement bousculé par des mutations sociales, technologiques et industrielles, PwC dispose de toutes les compétences pour accompagner les acteurs publics et entreprises privées, et développer leurs activités en tirant profit de ces nouvelles opportunités

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