Le domaine du transport connait des évolutions à la fois structurelles, larges et rapides. Structurelles, par la nécessité de réinventer les modèles opérationnels, larges par la couverture des différents modes de transport, et rapides par le rythme de l’innovation à la fois des composants physiques et informatiques. Qu’on parle de transports individuels ou de transport en commun, de transport de personnes ou de marchandises, les évolutions sont évidentes. Nous sommes rapidement passé de la voiture individuelle, moyens de transport en commun traditionnels et transport de marchandise ancestraux à un univers de mobilité plus partagé, plus écologique et surtout plus technologique et novateur. Nous avons désormais des voitures composées de plus en plus de technologie embarquée, et de moins en moins de matériaux durs et polluants. L’Intelligence Artificielle est un ensemble de méthodes et d’outils ayant pour objectif de monter des programmes informatiques capables de dérouler des tâches et processus nécessitant des capacités mentales élevées telles que l’apprentissage perceptuel, l’organisation et l’optimisation, la mémoire et le raisonnement. Les champs de l’Intelligence Artificielle (IA) sont larges et variés, celle-ci semble toutefois constituer un véritable levier dans le domaine du transport.
Voyons donc quelques exemples de cas d’usage de l’IA dans le transport :
OPTIMISATION
L’Intelligence Artificielle constitue un véritable levier d’optimisation et d’amélioration de la performance pour le transport. D’abord, concernant le fret, que l’on parle de transport routier, maritime ou ferroviaire, l’utilisation de la data et les algorithmes permettent d’optimiser les routes ainsi que les volumes transportés, en rendant les conteneurs « Smart », capables de communiquer des informations par rapport à l’état des marchandises. Les routes sont aussi optimisées, pour des camions, trains ou bateaux de plus en plus autonomes. L’intelligence artificielle vient donc en complément de la connectivité de ces moyens de transport, et de leur capacité à fournir de la data brute pour leur exploitation. Le transport de passagers n’a pas à envier le fret, le champ d’application de l’intelligence artificielle y est tout aussi large. En disposant de technologies embarquées de plus en plus développées d’un côté, et d’une data de plus en plus riche et mature de l’autre, l’intelligence artificielle vient compléter le processus en permettant d’optimiser l’usage des routes par exemple.
PRÉVISION
En plus de réagir, l’intelligence artificielle a cette capacité de prédire. On peut désormais prédire plusieurs éléments comme la densité des routes, la probabilité de panne et d’accident et leur impact en fonction de l’horaire, de la météo, des évènements à proximité… afin de pouvoir ajuster et réagir rapidement. A noter que les embouteillages coutent plus de 17 milliards d’euros à la France chaque année. Enfin, et en plus de l’application de l’intelligence artificielle dans le core métier du transport, celle-ci s’applique aussi aux activités de gestion de l’offre (prévisionnel), pricing (smart pricing), yield management et ventes à travers le commerce conversationnel par exemple, en s’interfaçant à des outils comme la Google Home, à l’image de la SNCF. Les activités marketing, targeting et personnalisation des offres viennent compléter les possibilités de l’intelligence artificielle dans le domaine du transport, pour répondre aux besoins d’une façon plus précise, flexible et personnalisée.
AUTONOMIE
D’abord, avec le développement des voitures autonomes qui commencent à avoir un cadre juridique et technologique favorable à leur introduction dans le marché. Ensuite, les navettes autonomes, ces bus sans volant ni pédale, capables de transporter un groupe de passager en suivant, et de façon précise via les coordonnées GPS le chemin préalablement indiqué. Ces navettes, tout comme les voitures autonomes disposent de capteurs pour gérer les obstacles.
SÉCURITÉ
Bien entendu, la sécurité reste un enjeu de poids dans le domaine du transport. Grace aux capteurs installés dans les moyens de transport, on peut mesurer la distance avec les obstacles et la réaction de freiner est automatisée. L’ajustement des vitesses limite et la gestion du trafic sur les différentes routes réduisant les embouteillages permettent in fine de réduire le nombre d’accidents de façon considérable.
RÉACTION
Par ailleurs, l’intelligence artificielle est un élément clé pour la gestion des routes et du trafic. En amont, on peut parler de la détection automatique des anomalies dans les routes par la lecture automatique des images. Ensuite, la régulation du trafic en fonction d’un ensemble d’informations est aussi rendue possible grâce à l’intelligence artificielle capable d’adapter la durée d’un feu rouge, le sens d’une voie, l’interdiction de circulation de véhicules lourds… et cela d’une manière automatique et avec une fréquence très haute en recalculant les éléments en entrée.
MAINTENANCE
Dans le domaine ferroviaire, l’utilisation de drones pour transférer des images des voies, des capteurs acoustiques dans les rames pour envoyer les mesures et leur croisement avec les algorithmes prédictifs constituent une opportunité avec un potentiel géant pour améliorer la maintenance et réduire ses coûts. L’intelligence artificielle améliore aussi la maintenance prédictive. Avec l’ensemble des données récupérées par le moyen de capteurs sur les voitures, trains ou avions, l’Intelligence artificielle et le Machine Learning permettent de connaitre les causes de pannes, prévoir les pannes en avance et réagir avant que celles-ci ne surviennent et ne mettent en péril le service. Des alertes sont donc envoyées aux agents pour informer que des conditions sont réunies pour qu’une panne ne se produise. En conclusion, l’intelligence artificielle est un grand levier de transformation de la mobilité, avec ses différents modes, elle contribue à l’amélioration de la planification, la prévision, la maintenance, l’information voyageur… et donc apporte une véritable optimisation qui aujourd’hui n’en est qu’à ses débuts…
