Transformer le trafic urbain en ordinateur : une approche novatrice de l’IA pourrait réduire considérablement la demande énergétique
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Et si le trafic pouvait calculer ? Cela peut paraître étrange, mais des chercheurs du WPI-AIMR de l'université de Tohoku ont dévoilé une idée novatrice et audacieuse : utiliser le trafic routier lui-même comme un ordinateur.
Des chercheurs de l'Institut de recherche avancée sur les matériaux (WPI-AIMR) de l'Université de Tohoku ont proposé un nouveau cadre d'intelligence artificielle (IA) qui considère le trafic routier lui-même comme une ressource informatique. Cette approche, appelée « calcul à réservoir exploité » (HRC), ouvre la voie à des systèmes d'IA économes en énergie qui réutilisent la dynamique déjà présente dans notre environnement au lieu de dépendre uniquement de matériel dédié énergivore.
Système de circulation à échelle réduite. (a, en haut) Schéma du parcours d'essai, comprenant deux intersections à feux tricolores, A et B. (b, en bas) Photographies des essais de conduite sur le système de circulation à échelle réduite, montrant des véhicules traversant les intersections A (à gauche) et B (à droite), ainsi qu'un convoi de véhicules arrêté à une intersection à feux tricolores (en bas à droite). Crédit : Scientific Reports (2025). DOI : 10.1038/s41598-025-30016-2
Leur cadre d'IA, baptisé Harvested Reservoir Computing, exploite la dynamique naturelle du trafic routier pour permettre une IA écoénergétique, transformant les mouvements quotidiens en puissance de calcul sans matériel énergivore. Ces travaux de recherche sont publiés dans Scientific Reports .
Ces dernières années, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ont été largement appliqués à la prévision du trafic, à la prédiction de la demande et à diverses formes de gestion des infrastructures sociales. Cependant, ces approches nécessitent généralement une puissance de calcul considérable et une forte consommation d'énergie. Le calcul réservoir (RC), et son extension aux systèmes physiques réels – le calcul réservoir physique (PRC) – ont suscité un intérêt croissant en tant qu'alternatives prometteuses.
Informatique et dynamique sociale : le cas des villes intelligentes. Crédit : Hiroyasu Ando et al.
S’appuyant sur ce concept, le professeur Hiroyasu Ando et ses collègues proposent HRC, un cadre qui « exploite » les dynamiques physiques complexes présentes dans l’environnement naturel et social et les utilise directement pour le calcul. À titre de preuve de concept, l’équipe a évalué de manière systématique les performances de Road Traffic Reservoir Computing (RTRC), qui utilise le flux de trafic sur les réseaux routiers comme réservoir de calcul.
En combinant des expériences de trafic contrôlé avec des voitures miniatures autonomes à l'échelle 1/27 et des simulations numériques de réseaux routiers urbains quadrillés, les chercheurs ont mis en évidence un phénomène remarquable : la précision des prédictions n'est pas optimale en conditions de circulation fluide ou de forte congestion. Elle atteint son maximum juste avant le début des embouteillages, à un niveau critique de densité moyenne où la dynamique du trafic est la plus diversifiée et la plus instructive. Dans ce régime, le système de gestion du trafic traite naturellement les informations entrantes, permettant ainsi des prévisions précises de l'état futur du trafic avec une charge de calcul minimale.
Point important, cette méthode ne nécessite aucun nouveau matériel spécialisé. En réutilisant les capteurs de trafic et les données d'observation existants, elle permet d'effectuer des prévisions de trafic de haute précision et une gestion adaptative des feux de signalisation, tout en réduisant considérablement la consommation d'énergie par rapport aux approches d'IA classiques.
L'étude suggère que les infrastructures sociales telles que les routes peuvent être réinterprétées comme des « ordinateurs à grande échelle fonctionnant en continu ». Au-delà de la gestion du trafic, ce concept pourrait permettre de futures applications dans les domaines de la mobilité intelligente, de l'urbanisme et de la gestion de l'énergie, où la dynamique environnementale est exploitée dans le cadre du processus de calcul.
« Ces résultats démontrent que le calcul ne doit pas se limiter aux puces de silicium », explique Ando. « En reconnaissant et en exploitant la riche dynamique déjà présente dans notre environnement, nous pouvons concevoir des systèmes d'IA à la fois puissants et durables. »
Cette recherche apporte également une nouvelle perspective au développement des technologies fondamentales de l'IA : plutôt que d'augmenter indéfiniment la taille du matériel, il serait possible d'augmenter l'intelligence en intégrant les systèmes physiques et les données de manière innovante.
https://www.tohoku.ac.jp/en/press/computing_using_real_life_traffic.html