Il existe un véritable problème en matière de transports en commun en Algérie qui se pose aussi bien dans les grandes agglomérations que dans les villes dites périphériques. L’intelligence artificielle peut aider à mieux gérer les flux de circulation, contribuant ainsi à améliorer ainsi le bien-être des citoyens outre leur productivité.
Dans les grandes villes, les lignes de transport sont sujettes à des embouteillages quotidiens, on note également le manque de lignes directes donc rapides entre les différents quartiers et le non-respect des horaires fixés par les autorités compétentes, hormis les nouveaux moyens de transports tels que le tramway et le métro dont les lignes sont très restreintes.
Dans nombre de villes algériennes, on constate peu de lignes de transports ou, carrément, leur absence. Pourtant, les transports en commun représentent un véritable enjeu en termes de développement et d’amélioration de la qualité de vie des citoyens. Étant donné que l’État Algérien est en train de débourser des sommes faramineuses pour la modernisation et l’amélioration des transports en commun afin de fluidifier la circulation dans les grandes villes et les désengorger, d’améliorer les prestations en matière de transports et mieux desservir les petites villes, les villages et les hameaux. Pour mener à bien une politique de «leap frogging», il est nécessaire, sinon indispensable d’exploiter les nouvelles technologies dans la mise en place des nouveaux moyens de transports. Grâce aux nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle, les objets connectés (l’internet des objets Iot), le transport va subir une réelle révolution. En commençant d’abord par l’une des problématiques majeures en Algérie que sont les embouteillages dans les grandes villes. Ces derniers peuvent être réduits par les systèmes de gestion de trafic qui se basent sur l’intelligence artificielle pour prédire et donc empêcher les embouteillages de se former sur les routes.
À titre d’exemple, «Google Maps» a mis en place ce genre de systèmes prédictif des embouteillages et cela, en collaborant avec une filiale spécialisée en intelligence artificielle (Deeping), afin de rendre les prédictions de trajets plus précises. En Chine et à Singapour, les systèmes prédictifs sont à même de proposer aux conducteurs des trajets optimaux selon différents critères, notamment celui d’éviter les embouteillages. D’autres systèmes permettent de gérer d’une façon optimale les feux de circulation placés aux intersections et cela en gérant le flux de véhicules à un niveau décentralisé, capable de s’adapter en fonction du contexte en temps réel plutôt que de faire partie d’un système générique centralisé.
Penser les transports autrement
Ce genre de systèmes en temps réel étant capable de prendre en compte des éléments basée sur les historiques mais aussi sur les évènements en temps réel tels que le flux de véhicules, la présence d’un accident de la route, de verglas, etc., permettra ainsi de fluidifier la circulation, voire d’éviter les potentiels embouteillages.
L’intelligence artificielle pourra être utilisée en amont lors de la mise place des nouveaux modes de transport pour résoudre les problématiques liés à la répartirions urbaine atypique des grandes villes comme c’est le cas à Alger et ainsi penser les transports d’une manière singulière et adaptée. L’un des sujets phares de la mobilité via l’intelligence l’artificielle est celui des véhicules autonomes. Mais qu’est-ce qu’un véhicule autonome ? Il existe cinq niveaux d’autonomie pour ce type de véhicules. Les véhicules de niveau 4 sont des véhicules totalement autonomes mais le passager peut reprendre la conduite à tout moment contrairement au niveau 5 où le passager n’a aucun moyen de le faire car la machine ne dispose ni de volant ni de pédales. Ces véhicules sont totalement indépendants, automatisés et connectés, ils disposent d’un ensemble de capteurs placés tout autour tels que les caméras RGB pour la vision diurne, les caméras thermiques pour la vision nocturne, des capteurs longues distances tels que les Lidars et Radars, et des capteurs de courte distance pour le stationnement tels que les ultrasons. Un calculateur embarqué dans le véhicule autonome intégrant des solutions logicielles à base d’algorithme d’intelligence artificielle va permettre de traiter les données issues de ces capteurs, les fusionner pour percevoir l’environnement et prendre des décisions sur la trajectoire, les dépassements et les freinages qui seront par la suite exécutés mécaniquement. Cela signifie que le passager est juste spectateur et pourra profiter des paysages sans subir le stress de la conduite. Il pourra reprendre la conduite dans le cas de véhicule de niveau 4 et bénéficiera d’un système de surveillance du conducteur censé évaluer la qualité de reprise de la conduite en termes de concentration, état de fatigue, etc. afin de l’assister et prévenir tout comportement dangereux de conduite.
Différents véhicules de niveau 4 sont sortis des usines et sont en phase d’essais et prototypage. Parmi les plus connus, les véhicule autonome Tesla, Uber, Google mais aussi Ford, Volkswagen, Renault, PSA qui sont en cours de production.
Des applications à l’infini
Actuellement en Europe, les niveaux 4 et 5 ne sont pas autorisés par la législation et la réglementation, des questions majeures sont posées telles de savoir à qui revient la responsabilité en cas d’accident et qui s’occupe de l’indemnisation etc. Ces technologies sont aussi appliquées dans les moyens de transports en commun tels que les bus et les trains. Pour les trains, les niveaux d’autonomies sont réduits à 4 et les contraintes sont différentes du contexte routier. Par exemple, la distance de freinage est d’environ 1km pour les trains, contrairement aux véhicules où elle est moins importante. Ce qui contraint à utiliser des capteurs tels que des caméras RGB qui permettent d’avoir des informations pertinentes depuis cette distance.
Contrairement au véhicules autonome, il existe très peu de prototypes de trains autonomes de niveau 3 et 4 en cours de production qui se résument principalement aux trains de France, Allemagne, Chine et Russie. Dans la même perspective de mise en circulation de véhicules autonomes électriques et écologiques, l’évolution des autoroutes devient nécessaire. Une autoroute du futur plus écologique mais également avec des marquages au sol par une peinture luminescente qui capte la lumière la journée et la restitue la nuit permettent d’éliminer l’éclairage nocturne sur les autoroutes (projet en cours aux Pays-Bas).
Couvrir toutes les autoroutes par des panneaux solaires transparents inclinés permettant à la pluie de se déverser sur le côté de l’autoroute assurent une meilleure sécurité en roulant à sec. Mais également recharger la voiture électrique avec des voies électromagnétiques grâce à l’induction (projet d’autoroute du futur Allemagne).
L’Algérie étant un grand pays en termes de superficie, son important réseau de transport routier et par voies ferroviaires a fini à asphyxier plusieurs villes par les embouteillages. Une politique économique dite de «leap frogging» devrait être menée en utilisant les nouvelles technologies, en premier lieu l’intelligence artificielle, pour améliorer et faire évoluer les transports en Algérie. Et par la même, améliorer la qualité de vie du citoyen algérien et donc sa productivité. Les décideurs et les start-up algériennes ont vraiment du pain sur la planche.
Ahlam Ouaddah
Docteur en intelligence artificielle