Quand les v\u00e9hicules autonomes feront-ils leur apparition sur nos routes\u00a0? Fonctionneront-ils effectivement\u00a0? Y aura-t-il des accidents\u00a0? Voil\u00e0 les questions les plus fr\u00e9quemment pos\u00e9es lorsqu\u2019on \u00e9voque cette technologie.
\n
\nLa diff\u00e9rence fondamentale entre les v\u00e9hicules et les services qu\u2019ils proposent reste toutefois souvent ignor\u00e9e lors de ces discussions\u00a0: seuls, les v\u00e9hicules autonomes ne suffisent en effet pas \u00e0 cr\u00e9er un service de mobilit\u00e9 intelligent et efficace. Une couche d\u2019intelligence collective suppl\u00e9mentaire est requise pour transporter des passagers sur demande, les conduire \u00e0 destination et accueillir, le cas \u00e9ch\u00e9ant, des passagers suppl\u00e9mentaires en cours de route.
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Quand les v\u00e9hicules autonomes feront-ils leur apparition sur nos routes\u00a0? Fonctionneront-ils effectivement\u00a0? Y aura-t-il des accidents\u00a0? Voil\u00e0 les questions les plus fr\u00e9quemment pos\u00e9es lorsqu\u2019on \u00e9voque cette technologie.
La diff\u00e9rence fondamentale entre les v\u00e9hicules et les services qu\u2019ils proposent reste toutefois souvent ignor\u00e9e lors de ces discussions\u00a0: seuls, les v\u00e9hicules autonomes ne suffisent en effet […]<\/p>","protected":false},"author":4942,"featured_media":18333,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"post__type":[81,83],"post_opinion":[],"post_serie":[],"post_content_category":[229],"post_content_subject":[231],"acf":{"seco_author":4942,"seco_co_author":null,"author_override":"","seco_author_post_ocupation_year":"","seco_author_post_occupation_de":"Unternehmenschef und Co-Gr\u00fcnder, Bestmile, Lausanne","seco_author_post_occupation_fr":"Directeur et cofondateur, Bestmile, Lausanne","seco_co_authors_post_ocupation":null,"short_title":"Bestmile r\u00e9volutionne la mobilit\u00e9","post_lead":"L\u2019arriv\u00e9e des v\u00e9hicules autonomes promet des syst\u00e8mes de mobilit\u00e9 plus flexibles et efficaces. 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En ao\u00fbt, la soci\u00e9t\u00e9 a annonc\u00e9 une nouvelle lev\u00e9e de fonds aupr\u00e8s des investisseurs \u00e0 hauteur de 16,5\u00a0millions de dollars."}],"post_notes_for_print":"","first_teaser_header_de":"","first_teaser_header_fr":"","first_teaser_text_de":"","first_teaser_text_fr":"","second_teaser_header_de":"","second_teaser_header_fr":"","second_teaser_text_de":"","second_teaser_text_fr":"","kseason_de":"","kseason_fr":"","post_in_pdf":133751,"main_focus":[156051,156842],"serie_email":null,"frontpage_slider_bild":133755,"artikel_bild-slider":null,"legacy_id":"90128","post_abstract":"Les services de mobilit\u00e9 autonome reposent largement sur l\u2019intelligence artificielle. Outre les t\u00e2ches de pilotage, de freinage et d\u2019alimentation en carburant, de tels services se basent \u00e9galement sur l\u2019ex\u00e9cution d\u2019op\u00e9rations automatis\u00e9es li\u00e9es \u00e0 la flotte, comme la mobilisation des v\u00e9hicules et la planification des parcours. Anticiper le comportement des passagers pour \u00e9viter les d\u00e9lais d\u2019attente prolong\u00e9s constitue un d\u00e9fi. 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\nL\u2019objectif de la plupart des services de mobilit\u00e9 consiste \u00e0 transporter autant de personnes que possible en r\u00e9duisant au maximum le nombre de kilom\u00e8tres parcourus. En effet, plus un syst\u00e8me est efficace, plus les recettes sont \u00e9lev\u00e9es. Des outils de d\u00e9cision complexes, bas\u00e9s notamment sur l\u2019intelligence artificielle et sur des algorithmes sophistiqu\u00e9s, sont n\u00e9cessaires pour r\u00e9pondre aux conditions commerciales fix\u00e9es par l\u2019exploitant tout en assurant aux passagers un voyage agr\u00e9able.
\n
\nDivers mod\u00e8les et simulations montrent que de tels outils permettent d\u2019obtenir d\u2019excellents r\u00e9sultats. Des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 du Texas ont d\u00e9velopp\u00e9 des mod\u00e8les informatiques afin de calculer la performance d\u2019un parc\u00a0de v\u00e9hicules autonomes sur de courtes distances dans les environs d\u2019Austin. Ils sont arriv\u00e9s \u00e0 la conclusion qu\u2019un v\u00e9hicule d\u2019une flotte partag\u00e9e peut remplacer jusqu\u2019\u00e0 neuf v\u00e9hicules individuels occup\u00e9s par une seule personne, en supposant des temps d\u2019attente compris entre 20\u00a0secondes et cinq minutes.
\n
\nNotre propre simulation<\/a>,<\/u> r\u00e9alis\u00e9e pour la ville de Chicago avec la plateforme d\u2019orchestration de flotte de Bestmile (\u00ab\u00a0Bestmile fleet orchestration platform\u00a0\u00bb), a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 400\u00a0v\u00e9hicules partag\u00e9s d\u2019une capacit\u00e9 de six passagers permettraient de couvrir 99,7\u00a0% des courses assur\u00e9es par les 2700\u00a0v\u00e9hicules que comprend actuellement l\u2019ensemble de la flotte de taxis, en supposant des dur\u00e9es de d\u00e9placement prolong\u00e9es de trois \u00e0 six minutes seulement. La possibilit\u00e9 de r\u00e9duire par sept le nombre de v\u00e9hicules gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle montre le potentiel de cette technologie.
<\/p>\nQui va o\u00f9\u00a0?<\/h2>\n
\nComment peut-on d\u00e9velopper un service de mobilit\u00e9 \u00e0 part enti\u00e8re avec des v\u00e9hicules disponibles sur appel\u00a0? Une gestion intelligente de la flotte tenant compte de la position de chaque v\u00e9hicule en temps r\u00e9el constitue l\u2019une des cl\u00e9s du succ\u00e8s. La taille de cette flotte doit \u00eatre adapt\u00e9e \u00e0 la demande des passagers. Les exigences relatives \u00e0 la dur\u00e9e de transport et au temps d\u2019attente doivent \u00eatre remplies en utilisant les ressources aussi efficacement que possible. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019automatisation des op\u00e9rations prise en charge par l\u2019intelligence artificielle, chaque v\u00e9hicule se trouve au bon moment au bon endroit.
\n
\nDans le cas d\u2019une flotte autonome, les t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 chaque v\u00e9hicule individuel (pilotage, freinage, alimentation) sont ex\u00e9cut\u00e9es automatiquement par les technologies embarqu\u00e9es. Celles concernant l\u2019ensemble de la flotte, comme la mobilisation des v\u00e9hicules et la planification des parcours, doivent \u00e9galement \u00eatre automatis\u00e9es.
\n
\nMais comment un v\u00e9hicule autonome conna\u00eet-il sa destination, son itin\u00e9raire et la suite de son parcours une fois arriv\u00e9 \u00e0 bon port\u00a0? Dans le cas d\u2019un service de mobilit\u00e9 automatis\u00e9, ces d\u00e9cisions sont prises par un logiciel d\u2019orchestration de flotte, qui lie les demandes des clients aux v\u00e9hicules disponibles et calcule les temps de transport et les itin\u00e9raires. Ce logiciel \u00e9value simultan\u00e9ment les donn\u00e9es en temps r\u00e9el et celles des v\u00e9hicules et des passagers d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es afin de les utiliser comme base de d\u00e9cision.
\n
\nLes donn\u00e9es pr\u00e9visionnelles relatives aux r\u00e9servations attendues fournissent la base de ces d\u00e9cisions automatis\u00e9es. L\u2019apprentissage automatique permet d\u2019analyser les r\u00e9servations en temps r\u00e9el et les r\u00e9servations ant\u00e9rieures. Ces informations sont ensuite reli\u00e9es \u00e0 d\u2019autres donn\u00e9es contextuelles comme les flux de trafic pour pr\u00e9voir la demande et les temps de trajet (pr\u00e9diction). L\u2019intelligence artificielle et des algorithmes permettent ensuite de diriger les v\u00e9hicules sur la base de ces informations (prescription).
\n
\nL\u2019automatisation d\u2019un seul v\u00e9hicule destin\u00e9 \u00e0 un passager unique peut para\u00eetre simple. Mais d\u00e8s qu\u2019il s\u2019agit de parcs importants de v\u00e9hicules et de centaines voire de milliers de passagers, les op\u00e9rations deviennent assur\u00e9ment complexes\u00a0: quatre points-cl\u00e9s garantissent alors l\u2019efficacit\u00e9 du syst\u00e8me.
<\/p>\nD\u00e9finir les dur\u00e9es d\u2019attente maximales<\/h2>\n
\nL\u2019orchestration d\u2019une flotte importante n\u00e9cessite tout d\u2019abord une bonne configuration du service. Il s\u2019agit de respecter les conditions pos\u00e9es par l\u2019exploitant concernant le nombre de passagers transport\u00e9s et les kilom\u00e8tres parcourus, tout en r\u00e9pondant aux exigences des passagers en termes de pertinence et de temps. Toutes ces contraintes doivent \u00eatre d\u00e9finies et g\u00e9r\u00e9es. Par exemple, le logiciel peut \u00eatre programm\u00e9 afin qu\u2019un service puisse transporter le plus de passagers possible tout en respectant des dur\u00e9es d\u2019attente maximales pr\u00e9d\u00e9finies et sans d\u00e9passer les prolongations maximales des temps de trajet \u00e9tablies \u00e0 l\u2019avance pour les courses partag\u00e9es.
\n
\nDeuxi\u00e8mement, les v\u00e9hicules sont positionn\u00e9s de mani\u00e8re aussi optimale que possible sur la base des pr\u00e9visions de r\u00e9servations. Ils peuvent toujours \u00eatre d\u00e9plac\u00e9s pour maximiser le taux d\u2019utilisation de la flotte et les recettes. L\u2019intelligence artificielle contribue \u00e0 choisir les meilleurs emplacements.
\n
\nTroisi\u00e8mement, plusieurs facteurs sont \u00e0 prendre en compte pour mettre en rapport les v\u00e9hicules et les passagers. Outre le nombre de passagers et les itin\u00e9raires, les temps de d\u00e9placement, le nombre de places disponibles et l\u2019\u00e9tat de charge des batteries sont d\u00e9terminants. Lorsque la dur\u00e9e d\u2019un trajet entra\u00eene un d\u00e9passement de la limite fix\u00e9e par l\u2019exploitant \u00e0 la prolongation maximale de la dur\u00e9e du parcours, la demande est refus\u00e9e.
\n
\nEnfin, lors de la mobilisation des v\u00e9hicules, les horaires sont actualis\u00e9s en fonction des appariements obtenus entre les demandes des clients et les v\u00e9hicules disponibles. La plateforme d\u2019orchestration, bas\u00e9e sur l\u2019intelligence artificielle d\u00e9crite plus haut, envoie alors des instructions au v\u00e9hicule.
\n
\nComme le recours aux flottes autonomes reste ponctuel \u00e0 ce stade, les exemples d\u2019orchestration assist\u00e9e par l\u2019intelligence artificielle sont rares. Les d\u00e9ploiements existants en Europe \u2013\u00a0dont Sion, Marly (FR), Gen\u00e8ve et Zoug en Suisse\u00a0\u2013 testent principalement des navettes autonomes dans le cadre de la desserte du dernier kilom\u00e8tre pour le transport public. D\u2019autres tests sont men\u00e9s par des constructeurs automobiles, comme celui r\u00e9cemment annonc\u00e9 par Renault dans la r\u00e9gion de Saclay, au sud-ouest de Paris. Les instruments correspondants bas\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle doivent donc encore subir des tests et b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019am\u00e9liorations continues. Le potentiel des flottes de v\u00e9hicules intelligents r\u00e9side clairement dans la r\u00e9duction des congestions de trafic urbain, ce qui permettrait de diminuer la pollution de l\u2019environnement tout en am\u00e9liorant la qualit\u00e9 de vie.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"