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[Anthony]

Le projet "Green Light" de Google, alimenté par l'IA, fluidifie la circulation, et réduit la consommation de carburant ainsi que les émissions de carbone

Green Light est une initiative de Google alimentée par l'IA qui vise à réduire les émissions dues au trafic dans les villes en optimisant les feux de circulation. Le programme s'appuie sur l'IA et les données de Google Maps pour modéliser des schémas de circulation et formuler des recommandations intelligentes à l'intention des ingénieurs chargés de la circulation dans les villes. Actuellement opérationnel au niveau de 12 villes du monde entier, Google indique aujourd'hui son souhait d'étendre le projet à d'autres villes à partir de 2024.

Le "Project Green Light" de Google utilise l'apprentissage automatique sur les données de Maps pour optimiser la durée des feux verts, "réduisant les temps morts ainsi que la quantité de freinage et d'accélération que les véhicules doivent effectuer à cet endroit".

Lorsque le programme a été annoncé pour la première fois en 2021, il n'avait été testé que dans quatre intersections en Israël, en partenariat avec la Société des routes nationales d'Israël, mais Google aurait observé une "réduction de 10 à 20 % du carburant et du temps de retard aux intersections" au cours de ces tests. Le programme pilote s'est développé depuis, s'étendant à une douzaine de villes partenaires dans le monde, dont Rio de Janeiro (Brésil), Manchester (Angleterre) et Jakarta (Indonésie). "Aujourd'hui, nous sommes heureux de vous annoncer que nous prévoyons d'étendre le programme à d'autres villes en 2024", a déclaré Yael Maguire, vice-présidente de Google chargée de la géodurabilité, lors d'une conférence de presse organisée la semaine dernière. "Les premiers chiffres indiquent une réduction potentielle de 30 % des arrêts...."

Mme Maguire a également indiqué que le test de Manchester avait permis d'améliorer les niveaux d'émission et la qualité de l'air de 18 %. L'entreprise a ainsi vanté l'efficacité de son itinéraire Maps en matière de réduction des émissions, M. Maguire soulignant qu'il avait "contribué à éviter plus de 2,4 millions de tonnes d'émissions de carbone, soit l'équivalent du retrait de la circulation d'environ 500 000 voitures à carburant pendant une année entière".

Green Light optimise les feux de circulation pour réduire les émissions des véhicules dans les villes, contribuant ainsi à atténuer le changement climatique et à améliorer la mobilité urbaine

Le transport routier est responsable d'une part importante des émissions de gaz à effet de serre au niveau mondial et urbain. Il est particulièrement problématique aux intersections des villes, où la pollution peut être 29 fois plus élevée que sur les routes ouvertes. Aux intersections, la moitié de ces émissions provient du trafic qui accélère après s'être arrêté. Bien qu'une partie des arrêts et des départs soit inévitable, il est possible de l'éviter en optimisant la configuration des feux de circulation. Pour améliorer la synchronisation des feux de circulation, les villes doivent soit installer du matériel coûteux, soit procéder à des comptages manuels de véhicules ; ces deux solutions sont coûteuses et ne fournissent pas toutes les informations nécessaires.

Green Light utilise l'IA et les tendances de conduite de Google Maps, avec l'une des meilleures connaissances des réseaux routiers mondiaux, pour modéliser les schémas de circulation et formuler des recommandations intelligentes à l'intention des ingénieurs de la circulation des villes afin d'optimiser le flux de circulation. Les premiers chiffres indiquent un potentiel de réduction de 30 % des arrêts et de 10 % des émissions de gaz à effet de serre. En optimisant chaque intersection et en coordonnant les intersections adjacentes, nous pouvons créer des vagues de feux verts et aider les villes à réduire davantage les arrêts et les départs. Green Light est aujourd'hui installé à 70 intersections dans 12 villes et sur 4 continents, de Haïfa (Israël) à Bangalore (Inde) en passant par Hambourg (Allemagne). Ces intersections permettent d'économiser du carburant et de réduire les émissions pour 30 millions de trajets en voiture par mois.

Green Light reflète l'engagement de Google Research à utiliser l'IA pour lutter contre le changement climatique et améliorer la vie de millions de personnes dans les villes du monde entier.

Comment cela fonctionne-t-il ?

1. Comprendre l'intersection

En s'appuyant sur les efforts déployés depuis des décennies pour cartographier les villes du monde entier, l'équipe du projet peut déduire les paramètres des feux de circulation existants, notamment : la durée du cycle, le temps de transition, la répartition du vert (c'est-à-dire le temps et l'ordre de passage), la coordination et le fonctionnement des capteurs (actionnement).

2. Mesurer les tendances du trafic

Un modèle est créé pour comprendre comment le trafic transite au niveau de l'intersection. Cela permet de comprendre les schémas de circulation typiques, y compris les schémas de démarrage et d'arrêt, les temps d'attente moyens à un feu de circulation, la coordination entre les intersections adjacentes (ou l'absence de coordination) et la façon dont les plans de feux de circulation changent tout au long de la journée.

3. Élaborer des recommandations pour la ville

Grâce à l'IA, les ajustements possibles de la synchronisation des feux de circulation sont identifiés. Ces ajustements sont communiqués à la ville sous la forme de recommandations exploitables. Les ingénieurs du trafic de la ville examinent les recommandations, les approuvent et peuvent facilement les mettre en œuvre en seulement 5 minutes, en utilisant les politiques et les outils existants de la ville.

4. Analyser l'impact

Le nombre d'arrêts économisés pour les automobilistes est mesuré, ainsi que l'impact sur les schémas de circulation. Des modèles standards de l'industrie sont ensuite utilisés pour calculer l'impact de ces changements sur le climat. Les résultats sont finalement partagés avec la ville partenaire et la surveillance se poursuit afin d'identifier les éventuels changements à apporter.

Une interface de recommandation conviviale pour les villes partenaires

Le tableau de bord "Green Light" fournit des recommandations exploitables spécifiques à chaque ville, avec des tendances à l'appui pour chaque recommandation, et la possibilité d'accepter ou de rejeter la suggestion. Après la mise en œuvre d'une recommandation, le tableau de bord affiche un rapport d'analyse d'impact.

Pourquoi adopter Green Light dans votre ville ?

• Un moyen simple et efficace pour les villes de passer au vert
• Pas d'achat de matériel supplémentaire, d'installation ou de maintenance
• Couverture, surveillance et optimisation automatiques des intersections
• Source d'information fiable (basée sur les tendances de conduite de Google Maps)
• Recommandations et rapports d'impact clairs et exploitables
• Interface conviviale

Source : Projet Green Light de Google

Et vous ?

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Trouvez-vous le projet "Green Light" pertinent et utile ?

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[Anthony]

La Californie veut réduire son trafic routier, l'administration Newsom pense que l'IA peut apporter son aide, et demande aux entreprises technologiques de proposer des outils d'IA générative

Les embouteillages sont un problème familier pour de nombreux Californiens, mais les autorités de l'État veulent exploiter la puissance de l'intelligence artificielle pour trouver de nouvelles solutions.

Le ministère californien des Transports, en collaboration avec d'autres agences de l'État, demande aux entreprises technologiques de proposer, d'ici au 25 janvier, des outils d'IA générative qui pourraient aider la Californie à réduire le trafic et à rendre les routes plus sûres, en particulier pour les piétons, les cyclistes et les conducteurs de scooters. Les outils d'IA générative tels que ChatGPT peuvent produire rapidement du texte, des images et d'autres contenus, mais la technologie peut également aider les travailleurs à trouver des idées.

La requête montre comment la Californie tente d'exploiter l'IA pour améliorer les services publics à un moment où les législateurs cherchent à se prémunir contre les risques potentiels de la technologie. Alors qu'OpenAI, soutenue par Microsoft, Google et d'autres géants de la technologie déploient de nouveaux outils alimentés par l'IA, le rythme rapide des progrès de la technologie a suscité des inquiétudes concernant la désinformation, le déplacement d'emplois, la violation des droits d'auteur et la protection de la vie privée.

Le projet de l'État d'utiliser l'intelligence artificielle pour réduire les embouteillages découle d'un décret signé en septembre par le gouverneur Gavin Newsom sur l'IA générative. Dans le cadre de ce décret, l'État a également publié un rapport décrivant les avantages et les risques liés à l'utilisation de l'IA dans l'administration publique.

Les agences de l'État de Californie ont accès à une mine de données précieuses, notamment celles provenant de milliers de capteurs et de caméras de surveillance de la circulation. L'analyse de ces données en vue de réduire rapidement le trafic et d'améliorer la sécurité peut s'avérer difficile. L'énorme volume de données se présente sous diverses formes, telles que des photos, des vidéos et du texte.

L'État utilise actuellement des technologies pour analyser les données relatives à la circulation, mais les agences s'appuient largement sur les travailleurs pour décider des mesures à prendre afin d'améliorer le flux de la circulation en temps réel. L'IA générative pourrait apporter de meilleures solutions.

"Elle modifierait probablement la stratégie beaucoup plus rapidement qu'un être humain ne pourrait le faire", a déclaré Amy Tong, secrétaire aux opérations gouvernementales de la Californie.

Les embouteillages sont dus à de nombreuses raisons, notamment les accidents, les débris sur la chaussée, les événements majeurs qui attirent de grandes foules et le mauvais temps. Mais il y a aussi des problèmes récurrents qui peuvent rendre les routes plus encombrées, a déclaré le secrétaire aux transports de Californie, Toks Omishakin.

Par exemple, une partie étroite d'une route peut gêner la circulation. Les travailleurs pourraient utiliser l'IA générative pour réfléchir à des solutions.

"L'IA générative pourrait nous aider à mieux canaliser le trafic dans ces zones, au lieu de penser automatiquement "Oh, il suffit d'élargir la route. C'est la solution"", a-t-il déclaré.

Caltrans souhaite également utiliser l'IA générative pour atteindre son objectif de zéro mort et zéro blessé grave sur les routes d'ici à 2050. Grâce à l'analyse des lieux d'accident, des conditions d'éclairage, des schémas de circulation et du comportement des "usagers vulnérables de la route", tels que les piétons et les cyclistes, Caltrans affirme que l'IA pourrait aider les travailleurs à identifier les zones présentant un risque d'accident plus élevé et à suggérer des mesures de sécurité.

"Cette approche proactive permettra aux opérateurs et aux ingénieurs des systèmes de transport d'anticiper et de traiter les problèmes de sécurité à l'avance ou plus rapidement, plutôt que de simplement réagir après coup", peut-on lire dans un document décrivant le problème que Caltrans tente de résoudre.

À mesure que la technologie s'intègre dans le travail des administrations publiques, M. Omishakin a déclaré qu'il s'attendait à ce que les emplois changent, mais ne soient pas entièrement remplacés.

Les entreprises utilisent déjà l'IA pour analyser les schémas de circulation et les mouvements des personnes sur les routes, y compris les conducteurs et les cyclistes. Google, par exemple, a lancé une initiative de recherche connue sous le nom de "Project Green Light", à laquelle participent des villes comme Seattle et qui vise à améliorer la fluidité du trafic et à réduire les émissions de gaz à effet de serre produites par les voitures en circulation. Dans le cadre de ce projet, Google utilise l'IA pour déterminer quand les ingénieurs peuvent ajuster les horaires des feux de circulation et fournit ces recommandations aux responsables de la ville.

INRIX, une société d'analyse des transports, a annoncé en novembre un nouveau produit génératif alimenté par l'IA qui pourrait aider les villes à mieux gérer les flux de circulation. Un rapport de l'entreprise a révélé qu'en 2022, Los Angeles était la sixième ville la plus encombrée des États-Unis, les retards coûtant aux conducteurs, en moyenne, 95 heures perdues et 1 601 dollars.

La technologie n'est pas non plus parfaite et les humains doivent être impliqués pour s'assurer que le système d'IA utilise des données provenant des bonnes sources et qu'il ne produit pas d'erreurs, a déclaré M. Tong. L'État prend également des mesures pour limiter les problèmes potentiels liés à la sécurité des données et à la protection de la vie privée. Les données de l'État que les fournisseurs utilisent dans les systèmes d'IA doivent être stockées dans les " environnements cloud gérés " de Caltrans, selon un document sur la proposition de l'État.

L'appel d'idées novatrices lancé par l'État comporte plusieurs étapes, dont l'évaluation par l'État des solutions proposées par les entreprises. La Californie, qui doit faire face à un déficit budgétaire record de 68 milliards de dollars, pourra ensuite attribuer un contrat aux entreprises. D'autres agences de l'État prévoient également de demander aux entreprises de proposer des idées pour améliorer d'autres services de l'État, notamment les centres d'appel qui aident les contribuables, a déclaré M. Tong.

"Nous avons bien sûr à l'esprit les contraintes budgétaires, mais en même temps, la sécurité publique est une grande priorité pour l'administration", a déclaré M. Tong. "C'est pourquoi nous continuons à explorer ces options."

Sources : "RFI2 - Request for Innovative Ideas - GenAI Solutions for Traffic Mobility Insights" (Requête de l'État de Californie); "Green Light, Using Google AI to reduce traffic emissions" (Projet de Google)

Et vous ?

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Que pensez-vous de cette initiative de l'État de Californie, trouvez-vous qu'elle soit crédible ou pertinente ?

Voir aussi :

Le projet IA "Green Light" de Google, fluidifie la circulation, et réduit la consommation de carburant ainsi que les émissions de carbone

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