Fiabiliser les données routières

 

 

 

L'intelligence artificielle pour une information de trafic plus fiable et moins chère

 

La solution est capable de reconstruire les données de trafic manquantes avec une excellente précision.

 

 

 

 

 

//RÉSULTATS CLÉS

 

L'algorithme de comptage développé dans le cadre de ce projet utilise l'intelligence artificielle pour reconstituer les données routières avec un nombre réduit de capteurs tout en maintenant un niveau d'information fiable sur le nombre de véhicules sur la route. L'objectif est de fournir un meilleur service aux usagers de la route et de réduire les embouteillages.

 

 

L'expérimentation a eu lieu à Paris.

 

// PARTENAIRES IMPLIQUÉS

Les partenaires ont fourni des données relatives à l'utilisation des voies rapides de la région Ile de France. Wintics, la startup sélectionnée pour ce projet, développe un algorithme d'intelligence artificielle appliqué aux environnements urbains, avec un fort accent sur la résolution des problèmes de mobilité en utilisant les données de trafic.

 

 

// PROBLÈMES & OPPORTUNITÉS

 

L'entretien des capteurs de comptage est très coûteux et complexe à réaliser. Les problèmes posés par les travaux de construction, la fermeture des routes et la sécurité ont un impact significatif sur la qualité du service proposée. Renouveler chaque capteur coûterait environ 42 millions d'euros. Le coût n'est pas soutenable, ce qui oblige la DIRIF à développer des solutions alternatives.

 

 

Dans chaque ville, les capteurs embarqués dans les infrastructures routières sont très coûteux et inefficaces car ils nécessitent des coûts de maintenance élevés. Cette technologie fournit une solution pour des informations de trafic fiables en temps réel tout en réduisant l'utilisation des capteurs routiers, et donc le coût de leur utilisation.

 

 

 

 

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Un programme créé par NUMA en partenariat avec la Ville de Paris
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