Société

Un logiciel de simulation pour prédire le trafic routier et adapter la durée des feux de signalisation

Temps de lecture : 2 min

Les Champs-Elysées le 21 novembre 2012. REUTERS/Gonzalo Fuentes
Les Champs-Elysées le 21 novembre 2012. REUTERS/Gonzalo Fuentes

Un feu rouge, puis un autre et encore un autre. Chaque conducteur a été frustré par ces enchaînement de feux rouges en ville qui donne l’impression qu’un piéton irait plus vite.

De nouveaux algorithmes d'une chercheuse du MIT aux Etats-Unis pourraient bien aider à changer cela. Carolina Osorio, jeune professeure d’ingénierie civile et environnementale, a en effet mis en place un logiciel de simulation qui promet de rendre le trafic plus fluide en jouant sur la durée des feux de signalisation. Les résultats de ses simulations réduiraient les temps de trajet de 22% aux heures de pointe, rapporte le Smithsonian.

Aujourd’hui, les feux peuvent fonctionner de deux manières: dans une grande ville ou à l'échelle d'une région, le système est basé sur la circulation passée. Autre possibilité: à une plus petite échelle, les feux peuvent prendre en compte les actions et les habitudes de chaque conducteur. Les simulateurs de Carolina Osorio agissent ensuite comme une intelligence artificielle pour aider à prédire comment les automobilistes vont se comporter et comment leur itinéraire pourrait changer en fonction des conditions de trafic.

La chercheuse explique:

«La plupart des systèmes de signalisation sont fondés sur des comportements actuels ou passés mais ils ne prennent pas en compte comment les trajets peuvent changer.»

Si un conducteur a le choix entre prendre la route A et la route B, par exemple. La plupart du temps, disons qu’il prend la route A. Mais, un jour, la durée des feux change, il décide donc de prendre la route B. Non seulement, la densité du trafic a changé sur la route A mais ceux qui avaient pour habitude de prendre la route B peuvent alors reconsidérer ce choix. Tous ces changements possibles compliquent le trafic et peuvent avoir des incidences sur toute une région.

La solution pourrait être de combiner les deux modèles pour prévoir tous les scénarios. Mais tout simuler n’est pas faisable, cela demanderait à des ordinateurs de simuler en permanence, ce qui serait très coûteux. Carolina Osorio a plutôt combiné le meilleur des deux modèles. Les meilleures configurations de circulation observées par le passé et les comportements des automobilistes seulement sur ces scénarios.

Si, à une intersection, le trafic est plus dense sur les axes nord-sud, il pourrait être facile de penser qu’il faut que les feux verts durent plus longtemps dans ce sens-là, davantage que dans les directions est-ouest. Ces simulations peuvent permettre de savoir combien de temps les feux doivent rester verts et en prédire les conséquences.

Les villes à l'essai fournissent elles-même les données de conditions de circulation en tenant compte du recensement. Elles donnent ensuite les résultats de leurs tests avec toutes les métadonnés sur les infrastructures de la ville, les destinations prisées, le nombre de piétons et leur façon d'évoluer et toute autre précision qui pourrait aider à la chercheuse.

Carolina Osorio a ainsi expérimenté ce système à Lausanne en Suisse. A partir des données collectées sur 47 routes dont 15 carrefours (et 9 avec des feux), elle a appliqué son algorithme à l’heure de pointe le matin. Les simulations faisaient diminuer le temps de trafic des automobilistes de 25%.

Ce système est transposable dans toutes les villes en fonction de leurs règles de circulation. Par exemple, à Manhattan, il y a des restrictions sur la durée au cours de laquelle les piétons ont le droit de passage.

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Si le modèle de Carolina Osorio a été testé dans plusieurs villes, il n’est encore appliqué nulle part. Une chercheuse à Toronto, avec une autre démarche, avait obtenu une réduction de 40% du temps de trafic sur le centre-ville. Beaucoup de recherches sont faites, au MIT notamment, pour réduire les bouchons mais, pendant ce temps-là, ils continuent.

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