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10 Avr, 2024

L’IA s’attaque à la ville la plus encombrée d’Inde

L’IA s’attaque à la ville la plus encombrée d’Inde

Un ancien ingénieur devenu agent de la circulation espère que la technologie pourra dompter les routes de Bangalore

En seulement 30 ans, la ville de Bangalore, dans le sud de l’Inde, est passée d’une ville de retraités endormie à la capitale du secteur technologique en plein essor du pays. Mais un développement aussi rapide lui a valu certaines des routes les plus encombrées au monde. Aujourd’hui, un ancien ingénieur en puces électroniques a été recruté pour agir en tant que responsable de la circulation de la ville, et il se tourne vers l’intelligence artificielle pour résoudre le problème.

Dans le meilleur des cas, les rues indiennes sont en désordre. Piétons, cyclistes, charrettes tirées à la main, scooters, pousse-pousse et une ménagerie de véhicules utilitaires délabrés de tailles et de vitesses variables se disputent tous l’espace sur des routes souvent en mauvais état, dépourvues de trottoirs et largement dépourvues de signalisation ou de marquage.

Mais même en Inde, Bangalore est réputée pour ses problèmes de circulation. L’industrie informatique en plein essor de la ville a fait grimper la population de la ville, passant d’environ 4 millions en 1990 à plus de 14 millions aujourd’hui. L’infrastructure n’a pas réussi à suivre le rythme, avec une construction de routes limitée et un système de métro ferroviaire très retardé qui ne compte encore que deux lignes opérationnelles malgré les travaux sur le système qui ont débuté en 2007. La ville s’est régulièrement classée en tête de liste des villes métropolitaines les plus encombrées du monde, informations compilées chaque année par la société néerlandaise de technologie de localisation TomTom, bien qu’elle soit passée de la deuxième à la sixième place en 2023.

Le dernier élément majeur de construction routière à Bangalore était un périphérique extérieur construit il y a 24 ans.

« L’infrastructure se développe, mais elle n’est tout simplement pas en mesure de suivre le rythme de la demande », a déclaré le commissaire conjoint de la police chargée de la circulation, M.N. Anucheth, qui a grandi dans la ville et qui s’est vu confier désormais la tâche peu enviable de contrôler ses routes. L’ampleur de ce défi devient évidente dès l’entrée dans le centre de gestion du trafic de la ville, où un mur d’écrans de 20 pieds de haut fournit une retransmission en direct 24 heures sur 24 du réseau routier chaotique de Bangalore.

D’ingénieur à haut flic

À seulement 40 ans, M.N. Anucheth est jeune pour un flic de haut niveau, mais désireux d’apporter de nouvelles idées à son rôle. Ingénieur de formation, il a travaillé brièvement dans la conception de puces électroniques avant de rejoindre la police. Et il s’efforce de mieux utiliser la technologie, en particulier l’IA, depuis sa nomination en 2022. Il est commissaire adjointe de la police pour la circulation

« Dans le trafic, il existe de nombreuses tâches répétitives et facilement réductibles à un processus de type algorithmique, pour lequel l’IA est vraiment douée », explique M.N.Anucheth. « L’idée est d’infuser la technologie dans nos opérations et de l’utiliser comme multiplicateur de force. » C’est quelque chose dont Bengaluru, avec ses 5 600 agents de la circulation qui doivent surveiller plus de 10 millions de véhicules sur 13 000 kilomètres de route, en a cruellement besoin.

La pièce maîtresse de cette nouvelle stratégie est un système de gestion du trafic baptisé Actionable Intelligence for Sustainable Traffic Management, ou ASTraM. Le système, développé par le cabinet d’ingénierie néerlandais Arcadis, a été lancé en janvier et comprend plusieurs modules conçus pour aider la police à compiler et à utiliser les données plus efficacement.

Au cœur d’ASTraM se trouve un outil de modélisation des embouteillages alimenté par l’IA, qui combine les données de plusieurs services de cartographie, notamment Bing Maps, Google Maps et TomTom, ainsi que des données routières spécifiques telles que la largeur et l’état pour alerter les agents de la circulation des points chauds de congestion.

L’outil peut évaluer les embouteillages sur une échelle de gravité, ainsi que faire des prévisions sur la longueur des files d’attente et le moment où l’accumulation de trafic a commencé, ce qui aide à orienter les décisions sur les zones à prioriser et sur la manière de gérer les embouteillages.

C’est une grande amélioration par rapport à l’approche précédente, déclare Anilkumar P. Grampurohit, l’inspecteur qui dirige le centre de gestion du trafic. Avant l’ASTraM, la police s’appuyait sur les rapports des personnes coincées dans les embouteillages et des « jockeys des intersections », les policiers chargés d’assurer les contrôles manuels aux feux de circulation. « Maintenant, sans que personne n’ait besoin d’appeler, nous savons où se trouve la congestion, à quelle heure elle a commencé, combien de temps dure la file d’attente et quelle pourrait être la solution », explique Anilkumar P. Grampurohit.

Plusieurs personnes sont assises à des rangées de bureaux devant 4 écrans géants avec les flux de nombreuses caméras de circulation. Les agents du centre de gestion du trafic de la police de la circulation de Bengaluru surveillent une banque d’écrans montrant des flux en direct des routes autour de la ville.

ASTraM comprend également une nouvelle application de journalisation des incidents construite sur la plateforme de messagerie Telegram. Il permet aux agents de signaler tout, des nids-de-poule aux accidents graves, via une simple interface de discussion qui les invite à fournir des détails importants, ainsi que des photos et des données de localisation GPS.

Cela donne non seulement aux agents de la salle de contrôle des informations claires pour les aider à prendre des décisions, explique Venkata Chunduru, responsable des opérations d’Arcadis en Inde, mais cela permet également d’enregistrer les données de manière cohérente afin qu’elles puissent être analysées ultérieurement. Un module de gestion d’événements est également utilisé pour enregistrer les détails de tout rassemblement de plus de 500 personnes, et Arcadis utilise des simulations de trafic pour estimer leur impact sur les routes à proximité et aider la police à planifier.

Outils d’IA supplémentaires pour résoudre les problèmes de circulation à Bangalore

Arcadis développe également un modèle d’IA prédictif distinct qui peut rassembler toutes ces données et les utiliser pour prévoir les conditions de circulation des jours à l’avance, même s’il faudra encore un certain temps avant que ce modèle ne soit déployé, explique Venkata Chunduru. Ce système récupérera également des données anonymisées provenant d’entreprises locales de livraison de nourriture et de covoiturage comme Ola, Swiggy et Zomato, ainsi que de 33 grands parcs technologiques de la ville dont les employés contribuent de manière significative à la congestion.

La police de Bengaluru a également récemment signé un accord avec Nayan AI, basé à New Delhi, pour que cette dernière utilise le réseau de 9 000 caméras de vidéosurveillance de la police pour effectuer un comptage et une classification automatiques du trafic à l’aide de la vision par ordinateur, qui seraient également intégrées à l’ASTraM.

Venkata Chunduru tient à souligner que ce qu’ils ont construit n’est pas sorcier. « Nous n’essayons pas de réinventer la roue ou de découvrir quelque chose de nouveau, nous travaillons sur les principes de base de la gestion du trafic », explique-t-il. Et la suite d’outils qu’ils ont développés pourrait facilement être réutilisée pour fonctionner dans n’importe quelle ville indienne, ou même plus loin. L’équipe d’Arcadis a déjà reçu des demandes de renseignements de la part des gouvernements locaux des États du Pendjab et du Gujarat, dans le nord du pays, et discute avec des collègues de l’entreprise pour savoir si la solution pourrait être adoptée dans les villes européennes.

« En fin de compte, le système doit être intègre. Si on ne lui fait pas confiance, le public ne l’acceptera pas. »

—M.N. ANUCHETH, COMMISSAIRE JOINT DE POLICE (TRAFIC)

Cependant, ASTraM n’est pas le premier outil d’IA déployé par les agents de la circulation de Bengaluru. Peu de temps après avoir pris ses fonctions actuelles, M.N. Anucheth a commandé un système automatisé de détection des infractions au code de la route. 50 systèmes de caméras spécialisés avec vision par ordinateur intégrée analysent les vidéos de toute la ville pour détecter les infractions, notamment le non-respect des feux rouges, la conduite de scooters sans casque ou le fait de ne pas boucler sa ceinture de sécurité. Les caméras peuvent également lire le numéro de plaque d’immatriculation d’un véhicule, qui est utilisé pour rechercher les coordonnées du conducteur et émettre automatiquement une amende.

Le système précédent détecte environ 10 000 violations par jour, ce qui représente une nette amélioration par rapport aux quelque 1 200 qu’une équipe dédiée de 10 agents regardant des flux vidéo en direct réalisaient auparavant. Mais le programme a également appris à M.N. Anucheth l’importance de tenir les humains au courant. Pour certaines infractions, les taux d’erreur peuvent atteindre 15 %, de sorte que chaque infraction est vérifiée manuellement par un humain avant qu’une amende ne soit émise. « Nous ne pouvons pas tout laisser à l’IA », dit-il. « En fin de compte, le système doit être intègre. Si on ne lui fait pas confiance, le public ne l’acceptera pas. »

Les taux d’erreur n’ont cependant pas dissuadé M.N. Anucheth de l’IA. Suite à un projet pilote réussi, il vient de commander l’installation de nouveaux feux de circulation adaptatifs à 165 carrefours de la ville. Ils utiliseront la vision par ordinateur pour mesurer la longueur des files d’attente aux signaux et ajusteront les temps d’attente en conséquence. Le système sera régi par un logiciel de contrôle spécialement adapté aux conditions indiennes par le Centre pour le développement de l’informatique avancée, géré par le gouvernement, et la police estime que cela pourrait entraîner une réduction des temps de trajet entre 14 et 22 pour cent.

L’IA ne peut pas faire grand-chose

L’installation de ce type de système de transport intelligent est à saluer, estime R.K. Misra, chercheuse non-résidente du groupe de réflexion Carnegie India, spécialisée dans l’urbanisme et les transports. Misra, également co-fondateur de la startup de scooters électriques Yulu, affirme que la technologie ne peut pas faire grand-chose. La ville a tout simplement trop peu de routes pour accueillir trop de véhicules et un système de transports publics terriblement sous-développé, deux problèmes qu’il attribue à une mauvaise planification de la part des politiciens.

Le dernier élément majeur de construction routière à Bengaluru était un périphérique extérieur construit il y a 24 ans, note Misra, et le développement du métro est si lent qu’il est peu probable qu’il ait un impact significatif au cours des 10 ou 15 prochaines années. Le problème est aggravé par le fait que les richesses créées par le boom informatique se sont traduites par le taux de possession de voitures par habitant le plus élevé du pays, encombrant encore davantage les rues déjà bondées.

« Les infrastructures se développent, mais elles ne parviennent tout simplement pas à suivre le rythme de la demande. »

—M.N. ANUCHETH, COMMISSAIRE JOINT DE POLICE (TRAFIC)

C’est un problème qui ne disparaîtra pas de sitôt, explique Ashish Verma, professeur d’ingénierie des systèmes de transport à l’Institut indien des sciences de Bangalore. La ville compte actuellement environ 200 voitures pour 1 000 habitants, mais c’est encore loin des 600 à 800 que connaissent les pays développés. « Tout ce que vous essayez d’ajouter en termes d’infrastructure routière pour accueillir plus de voitures est réalisé en un rien de temps », dit-il. «Cela a donc créé un cercle vicieux de congestion dans la ville.»

Les systèmes de circulation intelligents auront un impact limité, explique Verma, car vous ne pouvez pas gérer le trafic lorsque chaque route et carrefour est déjà saturé. Il faut d’abord un effort concerté pour réduire le nombre de voitures sur les routes, ce qui implique non seulement d’investir dans les transports publics, mais aussi de mieux intégrer différents services comme les bus et le métro pour les rendre plus attractifs pour les citoyens.

M.N. Anucheth est d’accord. Il affirme que les infrastructures de la ville représentent 80 pour cent du problème. Mais en fin de compte, il essaie simplement d’avoir un impact là où il le peut, et ses objectifs sont modestes. « Si vous parvenez à rentrer chez vous cinq minutes plus vite sur deux ou trois jours, vous commencerez réellement à le ressentir », dit-il. « Je n’ai pas mon mot à dire en matière d’infrastructures. Je n’ai pas mon mot à dire en matière de politique ou de planification. Ce que je contrôle, c’est la façon dont je gère le trafic et, dans le cadre de ma sphère limitée, je fais de mon mieux. »

https://spectrum.ieee.org/bengaluru-traffic