Faire de la mobilité intégrée une réalité
GIRO détient près de 40 ans d’expertise dans la mise en marché de nouvelles solutions d’optimisation du transport public, plus récemment dans les secteurs de la planification et de la mobilité à la demande. Il existe toujours des défis stimulants. Toutefois, l’intelligence artificielle (IA) est assurément l’innovation technologique la plus captivante.
Nous bénéficions de l’avantage d’être basés à Montréal, qui s’établit rapidement comme plaque tournante mondiale de la recherche sur l’IA. Dernièrement, GIRO s’est associé à l’Institut de valorisation des données (IVADO) pour mener des projets fondés sur la recherche opérationnelle et l’apprentissage profond. IVADO regroupe des professionnels de plusieurs secteurs et des chercheurs universitaires qui développent une expertise de pointe dans la recherche opérationnelle, la science des données et l’IA.
Quel est le rôle concret de l’IA dans le transport public?
L’avancement et l’amélioration du transport public passent certainement par l’analyse et la compréhension des mégadonnées. Les systèmes d’aide à l’exploitation, les compteurs automatiques de passagers et les systèmes de perception automatique des droits de passage génèrent de grandes quantités de données. D’autres technologies plus nouvelles, comme les appareils mobiles et les systèmes de surveillance de l’état de charge de la batterie des véhicules électriques, génèrent aussi des données présentant un fort potentiel. L’utilisation d’algorithmes sophistiqués pour les mégadonnées peut fournir des gains substantiels sur le plan de l’efficacité, de la réduction des coûts et de la robustesse. La ponctualité s’en trouvera améliorée et le service sera mieux adapté à la demande.
L’apprentissage profond est un sous-groupe de l’IA qui permet aux logiciels d’apprendre par eux-mêmes à exécuter des tâches, accroissant ainsi leur capacité d’optimisation.
Les projets de recherche sont déjà entamés, tandis que d’autres sont planifiés pour l’intégration d’éléments de l’apprentissage profond dans les outils d’optimisation conçus par GIRO.
L’apprentissage profond s’annonce très prometteur pour tirer profit de la planification du service, du graphicage et des opérations.
Nous avons commencé par un projet explorant comment l’apprentissage profond peut améliorer la performance d’une solution d’optimisation de confection d’habillages. Effectivement, la solution d’optimisation apprendra par elle-même les stratégies qui fonctionnent le mieux selon des ensembles de données précis et fournira ainsi les solutions les plus économiques.
Les agences de transport public ont également déterminé que prévoir les temps de parcours et l’achalandage est essentiel pour optimiser l’indicateur de ponctualité et répondre à la demande. Les applications de l’apprentissage profond pour prévoir les demandes et les temps de déplacement sont très vastes. Les agences peuvent donc adapter leur confection d’horaires selon ces prévisions. La capacité à gérer en temps réel les incidents qui perturbent la planification, comme les embouteillages ou les chauffeurs qui ne se présentent pas au travail, peut être nettement améliorée par la mise en pratique de l’apprentissage profond aux données historiques liées aux événements qui causent ces perturbations.
Dans l’ensemble, l’IA a le potentiel d’accélérer la transformation du marché de la mobilité et de concrétiser la mobilité intégrée afin d’offrir de nouvelles perspectives engageantes au secteur du transport public.
Source: Passenger Transport (http://passengertransport.apta.com/)
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