Il est toujours difficile d'inciter les navetteurs à changer leurs habitudes. Une nouvelle option doit donc être suffisamment convaincante pour les inciter à modifier leur mode de fonctionnement.
"Je n'ai rencontré personne qui aime vraiment la circulation", déclare Karina Ricks, de l'Administration fédérale des transports.
À l'exception, peut-être, des professionnels qui, comme elle, sont chargés de la réduire.
Karina Ricks a fait carrière en se souciant des schémas de circulation. Avant d'occuper son poste actuel d'administratrice associée pour la recherche, l'innovation et la démonstration à la FTA, elle était directrice de la mobilité et des infrastructures pour la ville de Pittsburgh, en Pennsylvanie. Elle a passé d'innombrables heures à réfléchir aux voitures, aux transports en commun, aux routes et aux piétons - et à la manière de rendre tout cela plus fluide.
"Lorsque vous êtes aux heures de pointe pour les déplacements, lorsque le système est si plein, il suffit d'une petite perturbation pour causer des problèmes vraiment importants", explique Mme Ricks. "Le travail consiste à repérer rapidement ces perturbations et à réorganiser rapidement le système pour qu'il fonctionne autour d'elles."
Ce que Ricks cherche à optimiser concerne toute personne se déplaçant d'un point A à un point B, notamment dans les villes. Elle explique que les embouteillages sont le problème numéro un en matière de circulation, et qu'ils sont monnaie courante dans les zones métropolitaines. Si l'on ajoute à cela le nombre de variables à tout moment, notamment les conducteurs de véhicules et la géographie, on obtient un casse-tête époustouflant à résoudre.
S'il existait un moyen facile de réduire le trafic, il aurait été mis en œuvre au cours des 50 dernières années, a-t-elle déclaré. Au lieu de cela, elle, les organisations gouvernementales et les start-ups dans ce domaine, comme Lyt, examinent toutes une immense quantité de données sur le trafic disponibles - des capteurs de trafic aux données de covoiturage et même aux données sur les vélos et les scooters provenant des smartphones - et les utilisent pour prendre des décisions sur la manière d'amener les gens au travail, à la maison et à l'épicerie de manière sûre et rapide.
Cette solution fait appel à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique.
"Il y a des tâches pour lesquelles les humains ne sont tout simplement pas bons que les machines le sont, et c'est la reconnaissance des modèles", explique Tim Menard, fondateur et directeur général de Lyt, une plateforme technologique logicielle fournissant des solutions de mobilité pour les villes. "L'I.A. est une excellente technologie à utiliser, car elle permet d'examiner toutes les parties du système. Vous pouvez commencer à lui fournir différentes informations, et vous pouvez les intégrer dans un système qui peut apporter des changements opérationnels."
Menard a créé Lyt après avoir étudié les systèmes de transport intelligents pendant plus de 13 ans. Son entreprise utilise les données des véhicules pour résoudre les problèmes de circulation, notamment en ce qui concerne l'efficacité des transports en commun. Pour Menard, l'objectif final est de "rendre plus de villes équitables en rendant les transports en commun fiables, prévisibles et plus rapides."
Ricks et Menard sont tous deux convaincus que le moyen de réduire le trafic est de faire en sorte que davantage de personnes utilisent les transports en commun, tels que les bus, les métros et les trains légers. Les transports publics sont le mode de transport de surface le plus sûr, avec moins de blessures et de décès. C'est aussi un moyen plus rapide de déplacer un grand nombre de personnes.
M. Ricks explique que la plupart des embouteillages sont causés par des "véhicules à faible volume", c'est-à-dire des voitures à un seul occupant. Ces conducteurs sont humains ; certains conduisent plus vite, d'autres plus lentement ; certains changent souvent de file, d'autres s'arrêtent brusquement lorsqu'un feu de circulation passe du jaune au rouge. Parce que les humains se comportent si différemment, il y a un certain niveau d'imprévisibilité dans le système de circulation. Une grande partie de son travail vise à rendre les transports en commun plus attrayants pour les navetteurs.
"Vous réduisez le taux d'accidents qui pourraient se produire lorsque vous réduisez le nombre de véhicules présents", ajoute M. Ricks.
C'est dans cet esprit que M. Menard a commencé à s'intéresser à l'Internet des objets pour sa plateforme en nuage, en extrayant des données des smartphones, des capteurs automobiles, des journaux de bord des transports publics et des véhicules de livraison pour comprendre les schémas de circulation à différents moments de la journée ainsi que lors d'événements spéciaux ponctuels, comme un match de sport dans un stade local. Il a expliqué que le premier obstacle était d'opérer à partir d'une information connue plutôt que de deviner ; dans le passé, a-t-il expliqué, il fallait qu'un être humain regarde un écran vidéo pendant des heures et des heures pour commencer à estimer les prochaines étapes.
Il s'est lancé à San Jose, en Californie, où, depuis trois ans, il collabore avec la ville pour optimiser les itinéraires des bus de 20 %, réduisant ainsi la consommation de carburant de 14 % et les émissions aux carrefours de 12 %. À l'aide d'une estimation prédictive de l'heure d'arrivée à chaque feu de circulation, sa plateforme a réduit le temps de trajet entre les arrêts de bus en optimisant les couloirs de bus et les feux de circulation afin que les bus puissent circuler le plus efficacement possible sans perturber le reste du trafic. Il travaille désormais dans d'autres villes du nord de la Californie, notamment dans d'autres villes de la Bay Area et à Sacramento, ainsi que dans le nord-ouest du Pacifique : Seattle et Portland, Ore.
M. Menard se penche également sur la circulation des cyclistes et des piétons, un aspect qui, selon lui, intéresse de nombreuses autorités chargées des transports en commun et constitue une priorité pour elles. Il s'est efforcé de rendre le cyclisme plus sûr en créant des pistes cyclables réservées et bordées, dotées de leurs propres feux de circulation synchronisés avec ceux des véhicules, afin d'éviter les collisions entre voitures et vélos. Pour les piétons, M. Ricks a expliqué que le trafic piétonnier utilise des capteurs et des commandes adaptatives pour ajuster les paramètres en temps réel en fonction des besoins - un moment où l'algorithme de l'IA et les données en temps réel se croisent.
Un autre avantage de la technologie de l'I.A. pour les modèles de circulation concerne les premiers intervenants. M. Menard a utilisé l'apprentissage automatique pour analyser les données des véhicules d'urgence, comme les ambulances et les camions de pompiers, afin d'améliorer la vitesse. Il a fait remarquer que, dans de nombreux environnements urbains, les embouteillages et les schémas de circulation empêchent les premiers intervenants d'arriver rapidement sur les lieux ou à l'hôpital dans une situation de vie ou de mort. À Sacramento, en Californie, il s'est attaqué à ce problème.
"La situation s'est littéralement améliorée de jour comme de nuit en moins de 15 minutes", a-t-il déclaré après avoir examiné les données recueillies auprès de tous les acteurs concernés de la ville. Il a ainsi amélioré la vitesse des 10 % de véhicules d'urgence les plus lents de plus de 10 miles par heure, ce qui leur a permis d'arriver 70 % plus vite sur les lieux d'une intervention. Même les 10 % de véhicules les plus performants ont vu leur vitesse s'améliorer de 6 miles par heure.
Pour chaque voiture individuelle qui passe aux transports en commun, il y a un véhicule de moins sur la route qui cause des embouteillages. M. Menard rappelle régulièrement aux gens que lorsqu'ils sont assis dans leur voiture, coincés dans les embouteillages, ils sont entourés de nombreuses autres personnes qui font exactement la même chose. S'ils passaient à un véhicule partagé - un mode de transport en commun à occupation élevée - ils pourraient accélérer très rapidement.
Mais il est toujours difficile d'inciter les navetteurs à changer leurs habitudes. La nouvelle option doit donc être suffisamment convaincante pour les inciter à modifier leur mode de fonctionnement. "Ce que vous voulez dans un système de transport en commun, c'est vous présenter maintenant [et] qu'il y ait un bus prêt à vous prendre en temps voulu", a déclaré Ricks. "Nous devons nous occuper de la circulation pour que le transport en commun soit une solution attrayante. Il y a encore pas mal de travail à faire."