{"id":68735,"date":"2026-04-27T11:12:28","date_gmt":"2026-04-27T09:12:28","guid":{"rendered":"https:\/\/autoestrada.ch\/?p=68735"},"modified":"2026-04-27T11:12:31","modified_gmt":"2026-04-27T09:12:31","slug":"les-drones-et-lia-pour-lutter-contre-les-bouchons","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/autoestrada.ch\/fr\/les-drones-et-lia-pour-lutter-contre-les-bouchons\/","title":{"rendered":"Les drones et l&rsquo;IA pour lutter contre les bouchons"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">D\u2019apr\u00e8s le dernier classement mondial du fabricant de GPS TomTom, Gen\u00e8ve est la ville de Suisse dans laquelle les pendulaires perdent le plus d\u2019heures dans les bouchons: 141 heures par an. Class\u00e9e dans le top 20 mondial, elle devance Zurich (116 heures), et de beaucoup Lausanne (86 heures), B\u00e2le (83 heures) ou Berne (43 heures). On y roule aussi le moins vite 19,1 km\/h en moyenne contre 27 km\/h \u00e0 Lausanne ou 42,4 km\/h \u00e0 Berne.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La gestion intelligente du trafic est une des cl\u00e9s pour am\u00e9liorer la fluidit\u00e9 de la circulation, en particulier dans les villes. \u00c0 <a href=\"https:\/\/autoestrada.ch\/fr\/lepfl-explore-de-nouvelles-applications-pour-la-geothermie\/\">l\u2019EPFL<\/a>, le\u00a0<a href=\"https:\/\/www.epfl.ch\/labs\/luts\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Laboratoire des syst\u00e8mes de transports urbains<\/a>\u00a0(LUTS) s\u2019est sp\u00e9cialis\u00e9 dans l\u2019analyse du trafic urbain en int\u00e9grant les nouvelles technologies. Les drones se sont ainsi naturellement ajout\u00e9s \u00e0 l\u2019arsenal des villes, compos\u00e9 de cam\u00e9ras, boucles d\u2019induction magn\u00e9tiques et autres senseurs. \u00abLe probl\u00e8me est que les moyens traditionnels se concentrent essentiellement sur les voitures et souvent avec les limitations temporelles et spatiales, remarque Manos Barmpounakis, chercheur postdoc au LUTS. Avec les drones, on peut lever beaucoup des obstacles de ces senseurs. Ils offrent un panorama beaucoup plus large, complet et d\u00e9taill\u00e9 de l\u2019\u00e9tat g\u00e9n\u00e9ral d\u2019un r\u00e9seau routier.\u00bb<\/p><div class=\"autoestrada-nel-contenuto autoestrada-entity-placement\" id=\"autoestrada-2831477376\" style=\"position: relative;padding: 30px;border: 2px solid red;margin: 25px auto 35px;text-align: center;width: fit-content;\"><div class=\"autoestrada-adlabel\">Annonce<\/div><div id=\"autoestrada-1599736605\"><!-- START ADVERTISER: from tradedoubler.com -->\r\n<script type=\"text\/javascript\">\r\nvar uri = 'https:\/\/impfr.tradedoubler.com\/imp?type(img)g(25401758)a(2263928)' + new String (Math.random()).substring (2, 11);\r\ndocument.write('<a href=\"https:\/\/clk.tradedoubler.com\/click?p=320153&a=2263928&g=25401758\" target=\"_BLANK\"><img src=\"'+uri+'\" border=0><\\\/a>');\r\n<\/script>\r\n<!-- END ADVERTISER: from tradedoubler.com -->\r\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En 2018, une \u00e9quipe du LUTS a conduit une exp\u00e9rience pionni\u00e8re en faisant voler un escadron de drones au-dessus d\u2019Ath\u00e8nes pour collecter une importante masse de donn\u00e9es et analyser le trafic. Tout en respectant la confidentialit\u00e9, les drones ne pouvant distinguer aucune plaque d\u2019immatriculation ni aucun visage. Les scientifiques ont analys\u00e9 les donn\u00e9es et d\u00e9velopp\u00e9 des m\u00e9thodes utilisant des algorithmes pour identifier les types de v\u00e9hicules (voiture, camion, bus, moto, v\u00e9lo, etc.) et leurs trajectoires.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">On ne pourra pr\u00e9dire un accident, mais s\u2019il advient, on pourra pr\u00e9dire comment le r\u00e9seau r\u00e9agit<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Weijiang Xiong, doctorant au Laboratoire des syst\u00e8mes de transports urbains<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00abAvec l\u2019aide de l\u2019IA, il est possible de reconna\u00eetre, localiser et suivre pr\u00e9cis\u00e9ment presque tous les v\u00e9hicules sur un large p\u00e9rim\u00e8tre, d\u00e9taille Weijiang Xiong, doctorant au LUTS qui s\u2019attache ainsi \u00e0 la pr\u00e9vention des embouteillages. En combinant ces deux sources, nous pouvons faire de bien meilleures pr\u00e9dictions de trafic. Nous n\u2019en sommes qu\u2019au d\u00e9but, mais avec des m\u00e9thodes de pr\u00e9diction efficaces et des donn\u00e9es fiables, nous pourrons anticiper des mesures et, par exemple, r\u00e9guler les feux une demi-heure avant que le bouchon n\u2019arrive dans une zone. On ne pourra pr\u00e9dire un accident, mais s\u2019il advient, on pourra pr\u00e9dire comment le r\u00e9seau r\u00e9agit.\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour adapter le mod\u00e8le \u00e0 une ville, il faut d\u2019abord col-lecter des donn\u00e9es locales afin de l\u2019ajuster et l\u2019affiner \u00e0 un cas sp\u00e9cifique. \u00abSi la congestion est un probl\u00e8me universel, ce qui la provoque varie d\u2019un lieu \u00e0 l\u2019autre. C\u2019est l\u00e0 que les donn\u00e9es entr\u00e9es sont d\u00e9terminantes\u00bb, souligne Manos Barmpounakis. Gr\u00e2ce aux drones, les scientifiques peuvent compl\u00e9ter les donn\u00e9es existantes. Ces outils peuvent \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9s dans n\u2019importe quelle ville, de mani\u00e8re efficace, \u00e9conomique, respectueuse de l\u2019environnement et optimale, et ainsi nourrir le mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mesurer les d\u00e9cibels<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Offrant une meilleure vision du contexte, les donn\u00e9es des drones peuvent aussi servir, par exemple, \u00e0 analyser les comportements de conduite, toujours dans le respect de la confidentialit\u00e9. \u00abNous avons fait des \u00e9tudes sur les ph\u00e9nom\u00e8nes de changement de voie, les interactions entre les usagers, explique le postdoc. Les drones sont les seuls instruments capables de nous communiquer des informations l\u00e0-dessus. Les donn\u00e9es individuelles vont nous montrer qu\u2019un v\u00e9hicule a frein\u00e9 \u00e0 bloc, mais on ne sait pas pourquoi. Avec les drones, on peut voir si c\u2019est parce qu\u2019une moto lui a coup\u00e9 la route, si c\u2019est un pi\u00e9ton ou si c\u2019est parce que le feu \u00e9tait en train de passer au rouge.\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Des drones pour la s\u00e9curit\u00e9, le trafic multimodal, les comportements de conduite, mais ils se r\u00e9v\u00e8lent aussi utiles pour mesurer la qualit\u00e9 de l\u2019air ou \u00e9valuer les \u00e9missions sonores. Ces derni\u00e8res sont le sujet de recherche de Jasso Espadaler Clap\u00e9s. \u00abEn connaissant le profil cin\u00e9matique des v\u00e9hicules (position, vitesse, acc\u00e9l\u00e9ration) et le type de v\u00e9hicule (\u00e9lectrique ou thermique), on peut estimer les \u00e9missions sonores ou atmosph\u00e9riques. En couplant ces informations, on peut estimer combien de d\u00e9cibels les v\u00e9hicules produisent et, avec certains mod\u00e8les algorithmiques, les relier au bruit que l\u2019on entend effectivement dans la rue. Car le bruit n\u2019est pas per\u00e7u de la m\u00eame fa\u00e7on si l\u2019on est \u00e0 un m\u00e8tre ou \u00e0 dix m\u00e8tres d\u2019un v\u00e9hicule. Nous cr\u00e9ons ainsi des cartes du bruit \u00e0 l\u2019aide des donn\u00e9es acquises par les drones et pouvons identifier les zones critiques.\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Du laboratoire \u00e0 la start-up<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00abNous ne travaillons pas sur une solution directe qui peut \u00eatre mise en place du jour au lendemain, pr\u00e9cise Manos Barmpounakis. Nous \u00e9tudions des questions en amont: dans quelle mesure les drones peuvent \u00eatre utiles pour contr\u00f4ler le trafic? Quel avantage quantitatif ces donn\u00e9es nous donnent-elles pour la pr\u00e9vision? Quelles sont les opportunit\u00e9s fournies par l\u2019IA? Les cas pratiques en d\u00e9couleront ensuite.\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le LUTS a men\u00e9 cependant plusieurs exp\u00e9riences pilotes non seulement \u00e0 Ath\u00e8nes, mais aussi \u00e0 Nairobi ou Manchester, toujours dans un but de recherche. Mais du laboratoire est n\u00e9 un spin-off, MobiLysis, qui applique les m\u00e9thodes \u00e9tablies \u00e0 des cas concrets. La Ville de Pully ou le Canton de Gen\u00e8ve ont d\u00e9j\u00e0 collabor\u00e9 avec MobiLysis pour am\u00e9liorer leurs probl\u00e8mes de trafic. Par ailleurs, MobiLysis participe \u00e0 des projets europ\u00e9ens d\u2019envergure. Dans le cadre du projet pilote Acumen, la start-up a collect\u00e9 divers param\u00e8tres (les trajectoires des v\u00e9hicules, les vitesses, l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration, les flux, etc.) \u00e0 Helsinki. Ils seront utilis\u00e9s, par exemple, pour l\u2019\u00e9talonnage du logiciel de simulation du trafic du jumeau num\u00e9rique de la capitale finlandaise.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les math\u00e9matiques au service des pr\u00e9dictions<br>Si la sociologie s\u2019attache \u00e0 comprendre les motivations de ce qui nous meut aujourd\u2019hui, les math\u00e9matiques cherchent \u00e0 mod\u00e9liser ces comportements afin de pouvoir appr\u00e9hender, pr\u00e9dire et anticiper les besoins de mobilit\u00e9. Mais comment faire pour traduire en algorithme une course au supermarch\u00e9, un trajet vers un cours de piano, un aller-retour au bureau?Les mod\u00e8les classiques se concentrent habituellement sur les d\u00e9placements des individus, origine-destination, en regardant le motif, le mode de transport et l\u2019itin\u00e9raire. Dans le&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.epfl.ch\/labs\/transp-or\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Laboratoire de transport et mobilit\u00e9&nbsp;<\/a>de l\u2019EPFL (TRANSP-OR), dirig\u00e9 par Michel Bierlaire, les scientifiques ont choisi une autre m\u00e9thode: s\u2019int\u00e9resser aux activit\u00e9s des personnes \u2014 travail, courses, loisirs, etc. \u2014 et de leurs proches, et ce non seulement au fil de la journ\u00e9e, mais aussi au cours de leur vie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C\u2019est le mod\u00e8le qu\u2019a d\u00e9velopp\u00e9 Janody Pougala, doctorante au TRANSP-OR en 2024. La jeune ing\u00e9nieure s\u2019est focalis\u00e9e sur les activit\u00e9s des individus int\u00e9grant les changements de comportements issus des dimensions al\u00e9atoires qui r\u00e9gissent aussi leurs vies. Ces aspects sont d\u2019autant plus importants que nous avons des modes de vie de plus en plus h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. Le d\u00e9veloppement du t\u00e9l\u00e9travail ou le covoiturage, par exemple, ont profond\u00e9ment modifi\u00e9 notre mani\u00e8re de nous d\u00e9placer. Tout comme l\u2019am\u00e9lioration des infrastructures donne l\u2019opportunit\u00e9 d\u2019habiter plus loin de son lieu de travail. Le nouveau cadre a \u00e9t\u00e9 test\u00e9 avec succ\u00e8s sur le mod\u00e8le exploratoire de pr\u00e9diction existant des CFF et pour un projet de planification urbaine \u00e0 Zurich, qui imagine comment la ville fonctionnerait avec 50% de mobilit\u00e9 douce.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cependant, nos besoins en d\u00e9placements se situent non seulement au niveau de l\u2019individu, mais aussi du m\u00e9nage. Cet aspect est d\u00e9terminant, car il inclut une dimension de planification d\u00e9taill\u00e9e des horaires et des choix de d\u00e9placements bas\u00e9e sur l\u2019optimisation. En tenir compte permet de simuler diverses interactions au sein d\u2019un m\u00e9nage, telles que l\u2019attribution du v\u00e9hicule priv\u00e9 aux membres du foyer, le partage des t\u00e2ches m\u00e9nag\u00e8res, l\u2019accompagnement, la participation \u00e0 des activit\u00e9s communes et le covoiturage. C\u2019est pourquoi les chercheurs ont int\u00e9gr\u00e9 cette dimension \u00e0 leur mod\u00e8le. Il s\u2019agit d\u2019un cadre g\u00e9n\u00e9ral applicable \u00e0 diff\u00e9rentes compositions de m\u00e9nage et de ressources en mobilit\u00e9 disponibles.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00abLes r\u00e9sultats montrent que les mod\u00e8les calibr\u00e9s au niveau du m\u00e9nage produisent des distributions des horaires quotidiens qui refl\u00e8tent mieux les donn\u00e9es observ\u00e9es que celles bas\u00e9es uniquement sur des mod\u00e8les au niveau individuel, argumente Negar Rezvany, qui vient de d\u00e9fendre sa th\u00e8se sur le sujet. De plus, le cadre est capable de simuler des distributions r\u00e9alistes des activit\u00e9s quotidiennes et d\u2019estimer des param\u00e8tres significatifs \u00e0 partir des donn\u00e9es tout en s\u2019ancrant dans la th\u00e9orie comportementale.\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un difficile acc\u00e8s aux donn\u00e9es<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un des \u00e9cueils \u00e0 la mod\u00e9lisation math\u00e9matique reste l\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es. Pour des questions de confidentialit\u00e9 et de moyens, il est difficile de mesurer les activit\u00e9s des individus. Les scientifiques ont alors recours \u00e0 des populations \u00absynth\u00e9tiques\u00bb qui pr\u00e9sentent les caract\u00e9ristiques statistiques de la population r\u00e9elle. \u00abDans un projet de collaboration avec les CFF, on analyse par exemple leurs donn\u00e9es pour constituer des populations synth\u00e9tiques et ensuite \u00e9laborer des sc\u00e9narios d\u2019avenir\u00bb, d\u00e9taille Michel Bierlaire. Ce type de mod\u00e8le int\u00e9resse notamment l\u2019Office f\u00e9d\u00e9ral du d\u00e9veloppement territorial (ARE), en charge des questions li\u00e9es \u00e0 la politique de mobilit\u00e9. On peut aussi les utiliser pour mod\u00e9liser des sc\u00e9narios tels qu\u2019une nouvelle pand\u00e9mie ou une crise \u00e9conomique. \u00abL\u2019enjeu est de trouver les bonnes variables pour des pr\u00e9dictions non seulement en termes de lieux, mais aussi de temps, poursuit le professeur. La mobilit\u00e9 se mesure en effet sur toute une vie, car les choix de mobilit\u00e9 se font le plus souvent \u00e0 des p\u00e9riodes charni\u00e8res de l\u2019existence.\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans sa th\u00e8se, Negar Rezvany a ainsi \u00e9tendu son analyse aux d\u00e9cisions \u00e0 long terme et \u00e0 la dynamique urbaine, en \u00e9tudiant le cas transnational du Luxembourg. La doctorante a \u00e9tabli un cadre qui inclut diff\u00e9rentes temporalit\u00e9s: le choix du mode de transport, qui \u00e9volue rapidement, la relocalisation r\u00e9sidentielle, qui se d\u00e9roule sur un horizon moyen, et le d\u00e9veloppement des infrastructures, qui progresse lentement. \u00abEn suivant l\u2019\u00e9volution des indicateurs cl\u00e9s, le cadre sert d\u2019outil indicatif pour comprendre le comportement du syst\u00e8me, anticiper les tendances futures et \u00e9valuer les impacts \u00e0 long terme des interventions politiques\u00bb, pr\u00e9cise-t-elle dans sa th\u00e8se.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Source: texte et image EPFL<\/p>\n\n\n\n<div class=\"aes-custom-banner\">\n<!-- START ADVERTISER: from tradedoubler.com -->\n<script type=\"text\/javascript\">\nvar uri = 'https:\/\/imp.tradedoubler.com\/imp?type(img)g(25664044)a(2367411)' + new String (Math.random()).substring (2, 11);\ndocument.write('<a href=\"https:\/\/clk.tradedoubler.com\/click?p=349143&#038;a=2367411&#038;g=25664044\" target=\"_blank\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"'+uri+'\" width=\"1080\" height=\"1080\" border=\"0\"><\/a>');\n<\/script>\n<!-- END ADVERTISER: from tradedoubler.com -->\n<\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<div class=\"aes-custom-banner\">\n<!-- START ADVERTISER: from tradedoubler.com -->\n<script type=\"text\/javascript\">\nvar uri = 'https:\/\/imp.tradedoubler.com\/imp?type(img)g(25508132)a(2367411)' + new String (Math.random()).substring (2, 11);\ndocument.write('<a href=\"https:\/\/clk.tradedoubler.com\/click?p=346509&#038;a=2367411&#038;g=25508132\" target=\"_blank\"><img decoding=\"async\" src=\"'+uri+'\" width=\"500\" height=\"500\" border=\"0\"><\/a>');\n<\/script>\n<!-- END ADVERTISER: from tradedoubler.com -->\n<\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>D\u2019apr\u00e8s le dernier classement mondial du fabricant de GPS TomTom, Gen\u00e8ve est la ville de Suisse dans laquelle les pendulaires perdent le plus d\u2019heures dans les bouchons: 141 heures par an. 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