The Impact of AI in Transportation on Our Everyday Lives

Summary

Tout comme les vaisseaux sanguins transportent des nutriments vitaux dans tout le corps, les routes et les systèmes de circulation transportent des personnes, des marchandises et des informations dans les villes et les pays modernes. Leur fonctionnement efficace est essentiel au bien-être de ces sociétés.

Les transports sont constamment influencés par des facteurs externes, notamment :

  • Comportement humain,
  • accidents,
  • les fluctuations économiques
  • les changements saisonniers.

Pour naviguer efficacement dans cet environnement dynamique, les entreprises de transport se tournent de plus en plus vers l'intelligence artificielle (IA), qui constitue un puissant outil d'aide à la décision. La capacité de l'IA à analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources permet aux fournisseurs de transport d'anticiper les perturbations potentielles, d'optimiser l'affectation des ressources et d'améliorer l'efficacité globale du système.

L'Union internationale des transports publics (UITP) a récemment indiqué que 86 % des entreprises de transport public sont activement engagées dans des partenariats visant à développer et à mettre en œuvre des solutions basées sur l'IA. Cette adoption généralisée reflète la reconnaissance par l'industrie du potentiel de l'IA à relever les défis multiformes auxquels sont confrontés les systèmes de transport et à ouvrir la voie à un avenir plus durable, plus efficace et plus sûr en matière de transport.

L'IA dans les transports a de nombreuses utilisations pratiques, notamment grâce à des services de vision tels que le repérage ou le suivi d'objets. Si les applications tape-à-l'œil de l'IA dans les transports, telles que les voitures autonomes et les autoroutes intelligentes, retiennent beaucoup l'attention, il existe d'autres applications moins tape-à-l'œil mais très utiles.

Par exemple, Ai surveille les intersections et les chemins empruntés par les piétons et les cyclistes afin de détecter les accidents et d'améliorer la sécurité.

En outre, l'IA dans le domaine des transports étudie les schémas de circulation pour comprendre les raisons des retards ou des embouteillages.

Véhicules auto-conduits

Les dispositifs modernes d'aide à la conduite, tels que le stationnement automatique, la reconnaissance de la voie de circulation et le régulateur de vitesse adaptatif, font désormais partie de l'équipement de série de nombreux véhicules neufs. Si certains d'entre eux, comme le régulateur de vitesse avancé de Hyundai, ont été largement adoptés, il est essentiel de noter qu'ils ne remplacent pas totalement le rôle du conducteur.

Bien que les véhicules autonomes soient une réalité, l'obtention d'une capacité de conduite autonome complète est une tâche complexe qui exige des efforts considérables et une quantité importante de données. Tout écart dans la transmission et le traitement des données en temps réel peut avoir de graves conséquences, ce qui rend difficile le déploiement universel de ces projets.

À Tokyo, des taxis autonomes devraient circuler sur certaines routes au printemps 2023. Toutefois, les grands constructeurs automobiles japonais, comme Toyota et Nissan, ne se sont pas engagés à respecter un calendrier précis pour l'intégration de l'IA dans leurs véhicules à conduite autonome. Malgré des ressources importantes, les progrès en matière de capteurs et de logiciels se font toujours attendre.

Aux États-Unis, Waymo a lancé le développement de véhicules autoguidés en 2010 et a commencé à tester des camions et des minivans sur la voie publique en 2018, mais la production de masse n'a pas encore commencé.

Ensuring the safety of passengers in autonomous vehicles is a time-consuming process. Yet, as technology advances, self-driving cars will become more dependable and widespread. The integration of sensors, cameras, and GPS in conjunction with artificial intelligence is poised to significantly impact public transportation.

La technologie de l'IA a le potentiel de réduire les taux d'erreur humaine et de faire respecter les règles de sécurité, atténuant ainsi les risques liés à la conduite.

Détection des piétons

Détection des piétons

La conduite de nuit représente un défi considérable pour de nombreux automobilistes. La capacité des systèmes informatiques à identifier automatiquement les piétons dans les images et les vidéos offre une solution prometteuse grâce aux voitures dotées de l'intelligence artificielle. Cette technologie améliore non seulement la sécurité, mais ouvre également la voie à des fonctions telles que les pilotes automatiques et, à l'avenir, les véhicules entièrement autonomes.

Ces progrès pourraient permettre aux conducteurs de s'adonner à des activités telles que dormir ou discuter sans risquer de provoquer des accidents de la circulation.

La détection des piétons, qui est un point central de la vision par ordinateur et de la reconnaissance des formes, présente des défis uniques en raison du comportement imprévisible des piétons, qui se traduit par une multitude de cas limites dans les données.

L'imprévisibilité introduit des complexités dans la prédiction du comportement, ce qui constitue un obstacle important au succès des voitures auto-conduites.

Au-delà des défis comportementaux, de nombreux obstacles doivent être surmontés en ce qui concerne les données d'entraînement. Des facteurs tels que les conditions d'éclairage variables et les diverses poses ou choix vestimentaires des piétons contribuent à la complexité.

Pour surmonter ces difficultés, les systèmes d'IA ont besoin d'un grand nombre de données d'entraînement, un processus qui nécessite un investissement important en temps.

Gestion des feux de circulation et des panneaux de signalisation

Traffic lights detection AI

To optimize traffic flow, the implementation of artificial intelligence in traffic management is crucial for creating smarter and more environmentally friendly roads. Imagine a world where unnecessary stops and starts become a thing of the past!

Grâce à l'apprentissage automatique de la vision par ordinateur, l'IA gère et affine les nombreuses données recueillies par un réseau de capteurs et de caméras installés sur les routes. L'IA et les systèmes de big data analysent méticuleusement ces informations pour dévoiler des schémas de circulation complexes.

Les informations qui en résultent sont précieuses pour les systèmes intelligents, car elles permettent d'établir des prévisions de trafic précises et d'identifier les blocages routiers potentiels. L'intelligence artificielle, forte de ces connaissances, reconnaît et prévoit de manière proactive les problèmes susceptibles d'entraîner des embouteillages.

On ne saurait trop insister sur l'importance de la signalisation routière et de la technologie des systèmes de transport intelligents pour assurer la sécurité routière. La synchronisation et la configuration des feux de circulation jouent un rôle essentiel, comme en témoignent des ajustements tels que l'allongement des intervalles pour les piétons afin de permettre un signal "marche" plusieurs secondes avant que le feu vert ne soit donné aux véhicules qui tournent.

Cela permet non seulement d'améliorer la sécurité des piétons en leur donnant une longueur d'avance, mais aussi d'accroître la visibilité, réduisant ainsi le risque d'accident. Siemens Mobility a introduit un système innovant basé sur l'intelligence artificielle qui surveille le trafic à l'aide de caméras et ajuste dynamiquement les feux de circulation en fonction de la situation routière en temps réel afin de réduire les embouteillages.

Les solutions innovantes d'IA s'étendent aux systèmes intelligents de surveillance et de contrôle du trafic, supervisant la gestion de la vitesse, émettant des avertissements de sortie de voie et facilitant l'échange d'informations avec les systèmes de contrôle du trafic urbain. Les véhicules d'aujourd'hui interagissent entre eux et avec l'infrastructure routière par l'intermédiaire de systèmes de transport intelligents coopératifs (C-ITS). Cette interaction permet le partage de données avec les gestionnaires du trafic, en utilisant les canaux de communication véhicule-véhicule et véhicule-infrastructure.

Ces canaux servent différents objectifs, notamment les avertissements de freinage d'urgence, la détection de distance, la détection de conduite inappropriée, les systèmes d'évitement des collisions, les avertissements de dérapage liés aux conditions météorologiques et la gestion optimisée des intersections. Le résultat est un système complet et interconnecté qui contribue à un environnement de circulation plus sûr et plus efficace.

Prévisions de temps de trajet

Les retards dans les transports, en particulier dans les transports aériens, représentent un défi important, qui pourrait coûter jusqu'à 32,9 milliards de dollars rien qu'aux États-Unis, selon l'Université de Californie à Berkeley. La mise en œuvre de l'IA offre une solution, en prédisant les effets à court terme tels que les conditions météorologiques ou les problèmes techniques susceptibles d'entraîner des retards. En traitant les données des avions en temps réel, les enregistrements historiques et les informations météorologiques, l'IA alimentée par l'apprentissage automatique révèle des modèles, fournissant des informations précieuses à l'industrie du transport aérien pour atténuer les retards.

Google Flights utilise l'IA pour prévoir les retards et les systèmes de vision par ordinateur peuvent surveiller les véhicules, en prévoyant les retards de manière déployable et maintenable.

Les vidéos offrent des informations claires, contrairement à d'autres technologies de collecte de données numériques. En outre, l'IA, formée à partir de données historiques et en temps réel, affine les prévisions d'heure d'arrivée. Par exemple, le moteur de routage d'Uber combine des mesures du trafic en temps réel et des données cartographiques pour prédire les heures d'arrivée prévues, qui sont ensuite affinées par l'apprentissage automatique pour obtenir des résultats précis.

Surveillance de l'état des routes

Il est essentiel de surveiller l'état des routes, surtout si l'on considère que les dommages causés par les nids-de-poule coûtent aux automobilistes américains plus de 3 milliards de dollars par an. Malgré la pression exercée par l'opinion publique sur les gouvernements, les nids-de-poule persistent, semblant apparaître du jour au lendemain.

L'IA des transports, alimentée par la vision par ordinateur, offre une solution. Cette technologie permet d'identifier les défauts des routes et d'évaluer les changements d'infrastructure en analysant la surface de la route.

Les algorithmes de vision par ordinateur permettent non seulement d'identifier l'étendue des dommages subis par les routes, mais aussi d'alerter les autorités pour qu'elles procèdent à un entretien rapide. Ces algorithmes traitent des images ou des données vidéo pour détecter et classer automatiquement les fissures, ouvrant ainsi la voie à une remise en état ciblée et à un entretien préventif sans intervention humaine.

La détection automatisée de la dégradation des chaussées améliore l'efficacité de l'entretien des routes et la sécurité, et fournit des mises à jour en temps réel pour accélérer les réparations, ce qui permet en fin de compte d'économiser du temps et de l'argent. EyeVi, par exemple, utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour détecter les dégradations de la chaussée dans les transports.

Gestion des parkings par vision artificielle

Gestion des parkings par vision artificielle

La gestion des parkings par vision artificielle est sur le point de révolutionner la tâche fastidieuse qui consiste à trouver des places de stationnement, une difficulté même reconnue par les lauréats du prix Nobel qui se lamentent avec humour : "L'univers est en expansion, mais où dois-je me garer ?".

La recherche d'un parking, souvent stressante et peu respectueuse de l'environnement, contribue à la congestion du trafic.

Pour relever ce défi, les parkings équipés de capteurs mesurant la distance entre les voitures peuvent surveiller les places disponibles. Toutefois, pour améliorer ce système, les caméras, les parcmètres et la vision artificielle entrent en jeu. La reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation par intelligence artificielle permet d'identifier les véhicules stationnés et de suivre leur temps de stationnement prépayé.

Ces données sont ensuite utilisées pour mettre à jour de manière dynamique une carte en temps réel présentant toutes les places de stationnement libres et bientôt disponibles. Les conducteurs peuvent accéder facilement à cette carte sur leurs appareils mobiles, ce qui leur permet de localiser rapidement les places vacantes à faible taux d'occupation et de gagner un temps précieux.

Détection automatique des incidents de la circulation et application de la loi

La détection des incidents de circulation est l'un des domaines les plus étudiés dans le cadre de l'IA des transports, l'objectif premier étant de minimiser les perturbations des flux de circulation.

Historiquement, la vidéosurveillance a été un outil puissant pour surveiller les réseaux routiers et les intersections en temps réel. Cependant, les limites humaines ont entravé son efficacité, car une personne ne pouvait pas surveiller simultanément plusieurs caméras avec la même efficacité, ce qui faisait que des incidents cruciaux échappaient à la vigilance.

La détection automatique des incidents, grâce à la vision par ordinateur, permet de combler cette lacune. En surveillant constamment toutes les caméras, elle recherche les incidents, les files d'attente et les conditions de circulation inhabituelles. Motorola Solutions, par exemple, propose une interface utilisateur basée sur l'IA pour garantir des réponses rapides aux événements critiques, et l'IA dans les transports peut même prédire les difficultés de circulation imminentes.

Des efforts de collaboration, tels que MindTitan avec l'administration routière estonienne, ont permis de produire un modèle de prévision des accidents de la circulation. Utilisant des données sur les infractions, les accidents, les conditions météorologiques et les détails des patrouilles de police, ce modèle prévoit le risque, la gravité et la cause première des accidents de la route, contribuant ainsi à améliorer la sécurité routière.

À Bellevue (WA), un projet d'IA remarquable a utilisé plus de 5 000 heures de séquences vidéo pour identifier les facteurs prédictifs d'accidents aux intersections. En traitant les données des caméras de circulation haute définition, le modèle d'IA identifie les points chauds de la circulation en analysant des facteurs tels que les volumes de trafic, les vitesses et les indicateurs d'accidents évités de justesse.

Une autre application de l'IA dans les transports est le maintien de l'ordre. Les systèmes intelligents peuvent détecter les comportements dangereux au volant, comme l'envoi de SMS ou la consommation d'alcool, et alerter les agents qui se trouvent à proximité pour qu'ils interviennent et préviennent les accidents avant qu'ils ne se produisent. En outre, ces systèmes peuvent prédire le placement optimal des patrouilles, comme l'a démontré le travail de MindTitan avec la police estonienne et le conseil des gardes-frontières, en prévoyant les appels d'urgence sur la base de données historiques et de facteurs environnementaux.

Reconnaissance automatisée des plaques d'immatriculation

La reconnaissance automatisée des plaques d'immatriculation fait appel à des systèmes de vision artificielle qui analysent les vidéos des caméras de surveillance des autoroutes et des rues pour détecter les numéros de plaques d'immatriculation, l'emplacement du marquage, la date et l'heure.

Un serveur central traite ces images et utilise la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour identifier les chiffres et les lettres.

Principalement utilisé par la police pour la localisation des véhicules, il permet de déterminer rapidement si une voiture se trouvait sur une scène de crime.

En outre, il facilite la gestion du trafic, des parkings et des péages en identifiant les schémas de déplacement.

Malgré son utilité, la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation est controversée en raison des problèmes de protection de la vie privée. Ses détracteurs affirment qu'elle peut révéler des informations privées sur la vie d'un conducteur, ce qui incite à une utilisation prudente de cette technologie.

Surveillance des conducteurs

En 2020, les États-Unis ont enregistré 633 décès dus à des accidents liés à la somnolence au volant, ce qui met en évidence un problème critique, comme le reconnaît le gouvernement britannique. Bien que l'accent soit mis sur la responsabilité personnelle, les statistiques révèlent qu'il n'est pas suffisant de s'appuyer uniquement sur la vigilance du conducteur.

Pour y remédier, les entreprises déploient la vision artificielle dans les véhicules, en améliorant la surveillance à l'aide d'équipements vidéo dans les cabines des voitures. Cette technologie utilise la détection des visages et l'estimation de la pose pour reconnaître les signes de somnolence et les états émotionnels, ce qui permet d'alerter les conducteurs en temps réel. En les incitant à s'arrêter et à se reposer, l'IA peut prévenir de nombreux accidents et décès, garantissant ainsi des routes plus sûres pour tous les voyageurs.

Le même système émet des alertes en cas de distraction du conducteur et intervient lorsque des perturbations, telles que l'utilisation d'un appareil mobile, se produisent. Il détecte efficacement les autres distractions, telles que les conversations avec les passagers arrière, ce qui permet au conducteur de rester concentré sur la route.

Avantages de l'IA dans le secteur des transports

L'IA a eu un impact considérable sur l'industrie des transports et constitue un élément clé des villes intelligentes, qui visent à utiliser la technologie numérique et le partage des connaissances pour améliorer le bien-être et la productivité de la population.

La liste des avantages est déjà longue, mais l'IA continue de se développer, et les avantages le seront également.

1. Réduire les coûts de main-d'œuvre

En automatisant les tâches répétitives et chronophages, l'IA permet aux travailleurs humains de se concentrer sur des activités plus stratégiques et à plus forte valeur ajoutée. Cela permet de réduire les coûts de main-d'œuvre et d'augmenter les bénéfices.

2. Amélioration de la sécurité

Les capacités de l'IA s'étendent à la surveillance et à la prévision des accidents de la circulation, à la prévention des incidents et à l'amélioration de la fluidité du trafic. Dans les industries à haut risque telles que l'industrie manufacturière et l'énergie, elle peut également contribuer à l'amélioration de la sécurité globale.

3. Rationalisation de la logistique

L'optimisation des itinéraires de transport, la réduction des temps d'attente et l'amélioration de la gestion des stocks sont des domaines dans lesquels l'IA peut être appliquée aux entreprises. Cette optimisation permet d'accroître l'efficacité et la rentabilité.

4. Amélioration de la gestion du trafic

Les capacités prédictives de l'IA s'étendent aux embouteillages, permettant aux villes et aux autorités de transport de prendre des mesures proactives pour atténuer les problèmes potentiels.

Conclusion

L'intégration de l'IA dans les transports a apporté de nombreux avantages, allant de l'amélioration de la gestion du trafic et de la sécurité à la réduction des émissions de carbone. Grâce à sa capacité à traiter de grandes quantités de données et à automatiser des tâches, telles que la surveillance continue du trafic, elle offre aux usagers de la route une attention exceptionnelle pour prévenir les problèmes et renforcer la sécurité.

Dans le secteur de l'aviation, les systèmes pilotés par l'IA peuvent prédire des schémas dans les données de trafic, telles que les conditions météorologiques et les retards, afin d'améliorer les revenus grâce à une gestion intelligente de la flotte.

Cependant, étant donné la complexité du secteur des transports, il est essentiel de se concentrer sur des défis spécifiques et de travailler avec une équipe d'experts en apprentissage automatique pour développer des solutions efficaces.

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