Fluidifier le trafic avec le traitement automatique d’images vidéos

De plus en plus de voitures dans des espaces contraints et saturés

La démocratisation de l’automobile a progressivement fait de la voiture le moyen de transport individuel et quotidien d’une majorité de français : de 6,2 millions de voitures enregistrées en 1960, on en dénombre plus de 38 millions aujourd’hui.

Couplé au phénomène d’urbanisation grandissante, ce nombre croissant de voitures s’est de plus en plus concentré dans et autour des villes, dans des espaces déjà très contraints et limités. Si les pouvoirs publics ont accompagné ces mouvements en investissant massivement dans des infrastructures routières performantes et capables de drainer de plus en plus véhicules, les réseaux routiers ne peuvent s’étendre à l’infini et semblent aujourd’hui souvent saturés. En particulier dans les villes, l’espace disponible est rare et les municipalités ont au contraire tendance à mettre en place des politiques limitant l’accès des voitures dans les centres historiques.

Le trafic soulève des défis économiques et environnementaux importants

Les automobilistes sont alors confrontés à de plus en plus de bouchons, pendant et en dehors des heures de pointe. A Paris, les conducteurs passent 64 heures par an dans les bouchons, soit 11% de leur temps de conduite. À Marseille, Bordeaux et Lyon, les usagers perdent 28 heures par an dans les embouteillages.

Au niveau national, ce temps perdu constitue un manque à gagner estimé à 20 milliards d’euros par an pour les professionnels de tous secteurs : perte de productivité, perte de clients ou de fournisseurs, complexification des tournées et allongement des délais de livraison, surconsommation de carburant, etc.

Ce phénomène dégrade aussi significativement la qualité de vie en ville en générant du stress, de l’anxiété et surtout de la pollution, constituant ainsi un enjeu immense de santé publique et écologique. Plus un véhicule passe de temps dans la circulation, plus il consomme de carburant et plus il émet d’éléments polluants. La consommation d’essence au kilomètre est en effet multipliée par deux pour une même distance par rapport à un trafic fluide. De même, on estime que, sur un tronçon d’autoroute, un embouteillage génère seize fois plus d’émissions de gaz à effet de serre qu’un trafic fluide.

La vision par ordinateur, une technologie récente qui peut contribuer à réduire la congestion

L’augmentation de capacité des infrastructures étant souvent exclue ou impossible, les pouvoirs publics et les villes sont à la recherche de solutions innovantes permettant de réduire la congestion. Ils adoptent notamment de nouvelles approches dites « smart » qui placent le numérique et les nouvelles technologies au cœur de leurs démarches visant à améliorer la qualité de vie de leurs citoyens. Les « smart cities » déploient par exemple de plus en plus d’appareil connectés (IoT) pour mieux connaitre les usages de leurs habitants et des automobilistes. En particulier, les caméras couplées aux dernières technologies de vision par ordinateur, constituent une formidable opportunité pour mieux piloter et fluidifier le trafic automobile.

La vision par ordinateur est une discipline de l’intelligence artificielle qui consiste à analyser, traiter et comprendre automatiquement des images et vidéos. Jusqu’à très récemment, les avancées technologiques dans le domaine étaient limitées. Les algorithmes manquaient de flexibilité et étaient très sensibles aux variations (luminosité, angle de vue, distance). Les applications nécessitaient une ingénierie lourde et des algorithmes d’analyses de pixels sur-mesure. Par conséquent, seuls quelques cas d’usage étaient suffisamment robustes pour être utilisés à grande échelle dans les villes et sur les routes (par exemple la lecture automatique de plaque d’immatriculation). La grande majorité des images restait ainsi sous-exploitée du fait d’un déficit de ressources humaines et financières pour en tirer le plein potentiel.

Les récentes innovations algorithmiques, notamment le deep learning, conjuguées à une démocratisation des infrastructures de calcul (cartes graphiques) et des quantités de données gigantesques et facilement accessibles ont fait entrer la vision par ordinateur dans une nouvelle ère. Il devient désormais possible de l’utiliser à grande échelle, sur les centaines de milliers de caméras installées sur les routes, pour détecter, catégoriser, suivre et analyser automatiquement le comportement de véhicules sur des réseaux routiers, quelle que soit la luminosité, l’angle de vue et la qualité des images.

Des caméras pour mieux piloter les flux et penser des réseaux plus adaptés

Le premier apport de la vision par ordinateur est ainsi de pouvoir démocratiser et préciser la statistique routière. L’analyse automatique de vidéo permet de compter et suivre en temps réel de manière fiable et différenciée (piétons, vélos, véhicules légers, poids lourds, transports en commun, etc.) les flux sur un réseau, là où les dispositifs historiques (boucles de comptage) fournissent de l’information peu différenciée, de comptage simple (sans notion directionnelle), tombent souvent en panne et sont difficiles à entretenir.

Les gestionnaires de réseaux routiers disposent ainsi d’une information de meilleure qualité et disponible à grande échelle (milliers de caméras déjà installées) pour prendre des décisions éclairées quant à la gestion dynamique du réseau et aux travaux d’aménagement permettant de l’améliorer.

L’utilisation en temps différé de la statistique issue des caméras permet d’analyser les infrastructures sur longue période pour évaluer l’adéquation des usages avec les besoins des utilisateurs. S’il est compliqué d’agrandir les réseaux, il est possible de les adapter pour qu’ils correspondent davantage aux flux réels.

S’appuyer sur les caméras pour mettre en place la régulation dynamique de vitesse selon le taux d’occupation des voies

La statistique en temps réel fournie par les caméras permet de constater automatiquement et en direct les situations denses qui correspondent aux cas les plus sujets aux embouteillages : il suffit en effet qu’un automobiliste freine brusquement pour provoquer une réaction en chaine et d’importants bouchons. Pour l’éviter, il est alors possible d’utiliser cette information pour mettre en place la régulation dynamique de vitesse, qui consiste à imposer des limitations de vitesse variables en fonction de la densité de circulation observée. Il est en effet démontré que maîtriser un ralentissement en abaissant légèrement et ponctuellement la vitesse maximale autorisée permet d’éviter les coups de frein intempestifs et donc de fluidifier la circulation plutôt que de la bloquer.

Utiliser les statistiques issues des caméras pour synchroniser plus efficacement les feux tricolores

Connaitre en temps réel l’encombrement des axes grâce aux caméras peut aussi permettre de synchroniser de manière dynamique les feux tricolores pour fluidifier le trafic. Un tel système automatisé a été mis en place en 2013 à Los Angeles, alors considérée comme la ville la plus embouteillée des États-Unis. Le système recueille, en temps réel, des données concernant le trafic routier et les utilise pour adapter la durée des feux de signalisation et synchroniser les phases d’arrêt et de circulation (rouge/vert), ce qui permet de fluidifier la circulation, notamment en réduisant les temps d’arrêt et donc, directement, le temps de conduite et les émissions polluantes associées. La mesure s’avère efficace : les automobilistes ont réduit leur temps de parcours de 14%, leur temps d’arrêt de 31% et leurs retards de 21%.

Surtout, l’analyse vidéo, contrairement à un système de comptage classique, permet de prendre en compte les mobilités douces (vélos, trottinettes, etc.) et les piétons pour intégrer aussi les temps d’attente de ces populations dans les algorithmes de régulation des feux.

Détecter automatiquement les incidents de trafic et décourager les comportements dangereux

L’analyse de vidéo en temps réel permet aussi de détecter automatiquement des incidents de trafic, qui peuvent significativement impacter la fluidité du trafic : accident, véhicule à contre-sens, panne, etc. Avec l’émission d’alertes automatiques, les gestionnaires de réseaux sont prévenus instantanément et peuvent réagir plus rapidement pour normaliser le trafic.

La vision par ordinateur pourra aussi automatiser et généraliser la vidéo-verbalisation, constituant ainsi un outil majeur de dissuasion des comportements dangereux sur les axes routiers qui contribuent largement à la congestion (vitesses excessives, dépassements dangereux, etc.).

Orienter les automobilistes vers les places de stationnement disponibles

Enfin, les nouveaux algorithmes de vision par ordinateur sont aussi capables de détecter et compter automatiquement les places de stationnement disponibles dans la rue ou dans des parkings. En capitalisant sur les systèmes de vidéo-surveillance des rues qui offrent un maillage assez exhaustif et fins des villes, il est alors possible d’orienter intelligemment les automobilistes vers les emplacements libres. De telles solutions permettraient de réduire significativement la congestion urbaine : on estime en effet qu’à Paris, à tout instant, 2 à 3 véhicules sur 10 sont à la recherche d’une place de stationnement. Ce sont autant de véhicules qui encombrent la circulation et participent à la création d’embouteillages.

A propos de Smart Camera de Wintics

Smart Camera de Wintics s’appuie sur les dernières innovations technologiques pour créer des solutions logicielles de pointe capables de détecter, catégoriser et tracker les piétons et véhicules en temps réel. Nos algorithmes prennent en charge des images vidéo issues de tous types de caméras optiques ou thermiques, pour transformer les vidéos en données statistiques précieuses pour les gestionnaires de villes, gares, parkings, autoroutes, ponts, tunnels, etc. Ces données sont utilisées par nos clients en temps réel ou en temps différé, notamment pour mettre en place des actions permettant de réduire la congestion en ville.

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Qu’est-ce qu’une smart city?

Les villes regroupent aujourd’hui 55% de la population mondiale. En 2050, l’ONU estime que cette part devrait dépasser les 2/3. Cette urbanisation rapide multiplie les défis sociaux, environnementaux et économiques pour des villes à l’importance grandissante.

De plus en plus, celles-ci adoptent de nouvelles approches dites « smart » afin de répondre intelligemment à ces enjeux, ce qui leur a valu la qualification de smart cities (ou villes intelligentes) apparue à la fin des années 2000.

 

Concrètement, qu’est-ce qu’une smart city ?

Une smart city est un territoire urbain qui s’appuie sur les nouvelles technologies pour améliorer la qualité de vie de ses citoyens.

L’émergence des smart cities est donc étroitement liée à l’accélération du numérique et à l’émergence de l’intelligence artificielle que l’on peut observer depuis une dizaine d’année.

En termes de technologies, une smart city se caractérise par un usage systématique de la donnée pour optimiser des comportements, des usages et des organisations. Cela suppose :

  • une collecte massive de données via des objets connectés (IoT), du crowdsourcing participatif (plateformes de remontées d’informations de la part des citoyens) ou l’acquisition de données issues d’applications mobiles
  • un traitement rigoureux de ces données afin d’en garantir la protection, l’anonymisation mais aussi l’exploitabilité
  • le développement d’algorithmes performants capables d’identifier les logiques sous-jacentes qui régissent les comportements reflétés dans les bases de données afin de mieux prévoir leur survenance
  • le développement d’interfaces ergonomiques afin de mettre à la disposition des différents usagers de la ville des informations qualifiées susceptibles de les guider dans leurs décisions

 

Quelles sont les champs d’application des smart cities ?

Dans la mesure où la finalité d’une smart city est d’améliorer la qualité de vie des citoyens, le concept est par définition très large et recouvre des sujets variés.

On peut citer différents objectifs d’une smart city : économiser les ressources (énergie, eau), améliorer les services aux habitants en les personnalisant et les individualisant, réduire les coûts de gestion de la ville, etc.

Ces objectifs recouvre des thématiques diverses parmi lesquelles :

  • la mobilité,
  • l’immobilier,
  • l’aménagement de l’espace urbain,
  • l’amélioration des services urbains,
  • la justice sociale,
  • la sécurité,
  • l’écologie,
  • etc

Chacune de ces thématiques regroupent elles-mêmes de nombreux sujets et de nombreux acteurs.

A titre d’exemple, la mobilité – qui est l’un des thèmes centraux de la smart city – recouvre des enjeux variés tels que : la fluidification des trajets des citoyens, la baisse de l’empreinte écologique des moyens de transports, la sécurisation des réseaux routiers, la fiabilisation des transports en communs, la mise à disposition d’informations voyageurs pertinentes, la facilitation du transport multi-modale, etc.

La mobilité est d’ailleurs emblématique de la diversité des entreprises que l’on retrouve dans l’écosystème de la smart city :

  • Pouvoirs publics
  • Opérateurs de transport (métro, bus, train, VTC, etc)
  • Constructeurs de moyens de transports (automobiles, bus, trains, etc)
  • Opérateurs de nouvelles mobilités (trottinettes électriques, vélos partagés, véhicules électriques partagés, etc)
  • Fabricants de capteurs et caméras (les fameux IoT) et d’équipements de signalisation
  • Développeurs d’applications mobiles pour l’information voyageur (on parle beaucoup de plateforme MaaS – Mobility as a Service – capable de vous informer et de vous faire voyager via n’importe quel moyen de transport)

La notion de smart city est donc vaste. Elle est de nature à modifier les logiques historiques de gestion urbaine. Elle redessine notamment le paysage des acteurs de la ville. Les géants du numérique (notamment Google) ainsi que des start-ups spécialisées dans l’exploitation des Big Data jouent un rôle grandissant dans ces villes. A cet égard, le choix de la municipalité de Toronto de confier à Sidewalks Labs (filiale de Google/Alphabet dédiée à l’urbanisme) l’aménagement de tout un quartier de la ville est éloquent. L’objectif annoncé d’un tel partenariat est de faire émerger un quartier high-tech en ligne avec les toutes dernières innovations en matière de smart city : voiture autonome, machine learning, internet ultra-rapide, objets connectés, capteurs, feux de circulation intelligents, etc.

 

Quelques exemples emblématiques d’initiatives de smart cities

Les salons professionnels dédiés à la Smart City se développent rapidement. Parmi eux, le Smart City World Congress de Barcelone fait office de figure de proue. Chaque année, ce salon décerne des prix aux villes ayant mené des stratégies smart cities ambitieuses.

Lors de l’édition 2018, sept villes ont été primées pour des projets transverses représentatifs de la diversité des initiatives smart cities, le premier prix ayant été décerné au projet « Smart Nation » de Singapour.

Ce programme est organisé autour de 5 piliers : identité digital des citoyens, systèmes de paiement électroniques, IoT, mobilité, social.

Parmi les nombreuses initiatives dans chacun des piliers, Singapour a lancé en 2016 un centre de test grandeur nature pour les véhicules autonomes avec la volonté de tester dès 2019 un service de bus autonomes en ville. Toujours dans la rubrique mobilité, un système de bus public à la demande est en phase de test depuis le mois de décembre 2018.

Pour plus d’infos : https://www.smartnation.sg/

On peut aussi noter la présence de la métropole de Dijon et son projet OnDijon parmi les lauréats du salon. Ce projet d’envergure a notamment l’objectif de créer un poste de pilotage unique permettant de gérer à distance la plupart des équipements urbains des 24 communes de la métropole (feux de circulation, éclairages, vidéo protection, services de voirie, etc) afin de faciliter la gestion de l’espace public et d’améliorer le cadre de vie des citoyens).

Pour découvrir tous les lauréats, visitez le site du Smart City Expo : http://www.smartcityexpo.com/en/awards

 

Wintics dans tout ça

Wintics est une start-up experte en intelligence artificielle qui développe des solutions algorithmiques de traitement d’images de vidéo-surveillance pour les smart cities. Ces solutions permettent de :

  • produire des statistiques de trafic précieuses pour le bon aménagement de l’espace public
  • analyser des flux de véhicules et de personnes pour comprendre comment la ville est utilisée par les citoyens
  • identifier des événements ou des comportements anormaux
  • sécuriser des infrastructures publiques
4 profils de dirigeants face à l'IA

Quatre profils de dirigeants face à l’IA

On peut observer différents profils et réactions face à la révolution de l’intelligence artificielle et de la Data. A chaque niveau de maturité correspond un type d’accompagnement qui permet d’aider le dirigeant à faire entrer son organisation avec succès dans la nouvelle réalité économique.

Le non-initié

La plupart des chefs d’entreprise n’ont pas encore pris conscience de l’entrée dans une nouvelle révolution industrielle et des enjeux que cela comporte pour leur entreprise. En effet, 87% des dirigeants de PME et ETI ne font pas de la transformation digitale une priorité stratégique. Pourtant, c’est potentiellement la compétitivité de leur modèle économique et plus largement la pérennité de leur entreprise qui est alors remise en question.

L’enjeu premier est alors la formation (de quoi parle-t-on ?) et la sensibilisation, en partant notamment des cas concrets de concurrents qui sont en train de se réinventer.

Le sceptique

D’autres dirigeants ont entendu parler d’intelligence artificielle mais adoptent une attitude sceptique face à ce qu’ils perçoivent comme un sujet pas adapté à leur réalité économique : entreprise trop petite, secteur d’activité ayant trop de valeur ajoutée pour être abordé par des machines, réticence des salariés, etc.

Là encore, la sensibilisation par des cas d’usages de concurrents est efficace. Tout le monde est concerné, y compris les professions nécessitant un haut-niveau d’étude : en 2016, Watson (système d’IA conçu par IBM) a détecté au Japon une forme rare d’une leucémie qui avait échappé aux médecins…

Il est aussi possible d’identifier ensemble et de déployer rapidement un « easy-win » pour concrétiser la réalité du nouveau paradigme économique. Par exemple, Wintics a récemment travaillé pour un dirigeant d’une PME qui commercialise et installe des piscines dans l’Est de la France pour 5 à 10 m€ de CA/an. A priori, il ne s’agit pas de la première activité concernée par la révolution de la Data et de l’IA. Pourtant, nous avons immédiatement identifié un levier majeur de création de valeur. A un moment où le parc français de piscines arrive à maturité, il s’agit de démarcher les propriétaires pour renouveler et maintenir leurs bassins. Comment procéder efficacement ? Nous avons proposé et déployé rapidement un algorithme de « computer vision » qui utilise les images satellites pour répertorier l’ensemble des adresses des maisons équipées de piscines dans une zone de chalandise donnée.

L’enthousiaste

Certains dirigeants ont au contraire déjà eu vent des prouesses de l’intelligence artificielle. Ils savent par exemple que AlphaGo de Google DeepMind a battu Ke Jie, champion mondial du jeu de Go et extrapolent en pensant que l’Intelligence Artificielle va pouvoir tout faire et répondre à tous leurs problèmes business.

Dans ce contexte, l’enjeu d’une entrée réussie dans l’ère de l’IA repose essentiellement sur l’établissement d’une compréhension commune de ce qu’il est possible de faire et de ce qui ne l’est pas. Il est important de préserver l’élan positif qui anime le dirigeant et permet d’insuffler une dynamique de transformation dans son entreprise. Il faut néanmoins réfléchir à un plan réaliste, sans quoi l’expérience serait déceptive et contre-productive.

L’IA ne remplace pas l’homme. C’est plutôt un formidable outil qui lui permet de se libérer de tâches répétitives et de certaines limites cognitives (puissances de calcul, quantité de savoir) pour se consacrer à ses qualités irremplaçables : faire preuve de créativité, poser les bonnes questions, communiquer et surtout dominer la machine.

Par exemple sur des enjeux de fidélisation, l’analyse algorithmique d’une base clients peut permettre d’identifier efficacement les clients qui sont susceptibles de se désabonner afin de les relancer en priorité. Elle peut mettre en lumière les profils des clients les plus fidèles pour privilégier les actions de recrutement les plus pertinentes. Elle peut aussi permettre de déterminer les leviers de fidélisation les plus efficaces parmi l’ensemble des actions mises en œuvre. Elle permet ainsi de mieux guider les actions et prendre de meilleures décisions. En revanche, aucune intelligence artificielle ne pourra à elle seule retenir les clients : elle n’est pas responsable de l’excellence opérationnelle, des choix de positionnement par rapport aux concurrents, de la qualité et de la largeur d’offre, etc.

L’averti 

Enfin, il y a le dirigeant qui est mûr pour lancer un plan de transformation visant à intégrer l’IA à son organisation. Il est souvent passé par une ou plusieurs des phases décrites précédemment :

  • Il est désormais conscient de l’état de l’art en IA et de ce qu’il est possible de faire et de ce qui ne l’est pas ;
  • Il a pensé une équipe et une architecture Data qui pourront mettre les données pertinentes au service des principaux enjeux de création de valeur pour son entreprise ;
  • Il a identifié des « quick-wins » qui peuvent être rapidement intégrés et propose des actions plus long terme qui transformeront son entreprise en profondeur ;
  • Il diffuse sa vision et son enthousiasme et délègue des responsabilités ;
  • Il anticipe les contraintes et les blocages potentiels au changement.