RE-Blog : Manchester uses artificial intelligence to gain more insight into active travel

le centre ville de Manchester

Temps de lecture : 1 minute
mots-clés : smart city, mobilité, capteurs, mesure

Chers lecteurs,

Depuis la rentrée, vous nous voyez écrire de nombreux articles sur la mobilité. On pourrait croire que c’est parce que c’est la période portée par les pouvoirs publics pour parler de mobilité (semaine de la mobilité, jour sans voiture, etc.) et ce serait trop simple. En effet, la question de la mobilité est en train d’atteindre un niveau de basculement « smart » important qui va profondément changer nos vies dans les 10 années à venir. Nous allons reprendre l’article sur la ville de Manchester et la mise en place de capteurs pour comprendre les déplacements dans la ville. Décryptage au-delà de l’exemple.

Manchester, capteurs, déplacements et mobilité (dans l’ordre)

L’article de Smart Cities World (sharing ideas to solve Urban Challenge) signale que des capteurs (Vivacity Lab) placés en ville pour mesurer les déplacements multitypes et ainsi optimiser la mobilité dans la ville. Rappelons qu’un conducteur passe 30% de son temps de trajet à charger une place de parking en ville et dans ce cas, on n’y inclut pas les embouteillages. L’entreprise en charge de ce projet propose une AI d’analyse des systèmes complexes. Bon, entre nous, c’est juste un gros ordinateur avec un gros logiciel pouvant maitriser les grosses données, mais disons que le terme « IA » ça fait mieux.

En attendant, ce système qui a déjà été développé ( en mieux) par l’université de Chicago avec sont système arrows incluant des capteurs de pollution et permettant de communiquer avec la population alentour d’un capteur qui décèlerait trop de pollution nous montre que le modèle, est en marche et dans l’intérêt de l’écologie urbaine et la protection des personnes (on notera au passage qu’ils peuvent même contrôler la distance sociale…)

Plus sérieusement, voici deux ans et dans le cadre du projet Wal-e-Cities nous avions proposé d’utiliser les GPS des vélos en location dans la ville de Mons pour mieux cerner les parcours, analyser les temps de déplacement, les points noirs des carrefours et les mauvais aménagements pour vélo (les gens ne les utilisent pas). cette analyse aurait permis de proposer de meilleurs aménagements, répondant aux besoins pour des budgets bien utilisés. Je me souviens avoir été regardé comme un extraterrestre comme si nous étions des Transformers. On notera au passage que ces données-là ne nécessitaient pas d’IA, juste une intelligence collective.

En tout cas, n’hésitez pas à lire le travail de cette entreprise, c’est intéressant, ne serait-ce que pour comprendre ce que le numérique, les capteurs et les ordinateurs sont capables de faire aujourd’hui. Et ce n’est pas exotique, les universités wallonnes à des degrés divers sont capables d’aider toutes les villes à le faire et quelques bureaux d’études…

Merci pour votre attention.

Lien vers l’article : Manchester utilise l’intelligence artificielle pour mieux comprendre les voyages actifs

Pascal SIMOENS Architecte et urbaniste, Data Scientist. Expert Smart Cities. J’ai commencé ma vie en construisant des villes en Lego, j’en ai fait mon métier. Geek invétéré, aujourd’hui je joins mes passions du numérique et de la ville au travers d’une expertise smart Cities et smart buildings en travaillant en bureau d’étude (Poly-Tech Engineering) et j’enseigne cette même expertise à l’UMONS et l’ULB.

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