Comment le machine learning peut fluidifier le trafic en zone urbaine dense

Le département des Hauts-de-Seine expérimente une solution logicielle innovante de prédiction de la circulation routière sur le boulevard circulaire de La Défense, premier quartier d’affaires européen. Avant de prochaines duplications à d’autres territoires.

C’est une bande de quatre kilomètres empruntée quotidiennement par 30 000 automobilistes à l’ouest de Paris. Nomenclature officielle : RD993. Nom d’usage : boulevard circulaire de La Défense. Un « périphérique » régulièrement en proie aux embouteillages… En 2019, le département des Hauts-de-Seine, soucieux de raviver l’attractivité du premier quartier d’affaires d’Europe, a souhaité faire de cette voie périphérique un terrain d’innovation.

Un appel à projets a été lancé, en partenariat avec Paris La Défense et le Centre d’études et d’expertise sur les risques, l’environnement, la mobilité et l’aménagement (Cerema). Objectif : concevoir, mettre en œuvre et éprouver en situation réelle des solutions innovantes pour fluidifier et sécuriser le trafic, autour de La Défense, mais aussi, par duplication, sur toute autre infrastructure de mobilité.

Quatre dossiers ont été retenus par le Conseil départemental. Parmi les lauréats, le système AGIT (pour Analyse et gestion intelligente du trafic) pensé par Citeos Solutions Digitales, entreprise de VINCI Energies dédiée aux SI des territoires intelligents.

La solution pensée par Citeos permet de prédire de manière très fine le trafic à 15 minutes grâce à une technologie de machine learning.

Actuellement en phase d’expérimentation, le modèle développé par Citeos et son partenaire Qucit permet de prédire de manière très fine le trafic à 15 minutes grâce à une technologie de machine learning, connectée au centre de régulation de trafic de l’Etablissement public interdépartemental (EPI) des Yvelines et des Hauts-de-Seine, et alimentée par les données de trafic du territoire (vitesses, débits, temps de parcours…) ainsi que par toute une série de données externes (calendrier, jours fériés, vacances scolaires, météo, données sur le réseau routier).

Modèles hybrides de calcul

Les premières tentatives de construction d’une théorie mathématique du trafic routier remontent aux années 1920. Un siècle plus tard, aucune thèse scientifique ne suffit à comprendre les ressorts réels de la circulation routière. Les modèles de trafic actuels mobilisent une combinaison de techniques empiriques et théoriques.

On sait que le trafic se comporte de manière complexe et non linéaire. Du fait des réactions individuelles des conducteurs, les véhicules n’interagissent pas simplement selon des lois mécaniques. Ils ont plutôt tendance à former des grappes qui, selon leur densité, produiront des ondes de choc variables.

« Les outils de prédiction classiques, comme les analyses statistiques basées sur une mesure physique de l’écoulement des véhicules, ne sont pas toujours appropriés pour une analyse précise des dynamiques de trafic dans un environnement dense et complexe, comme le boulevard circulaire de Paris La Défense. A ce jour, il n’existe pas à notre connaissance de modèle basé à 100 % sur le machine learning utilisé en exploitation en temps réel », explique Alexane Gondel, responsable d’affaires Citeos Solutions Digitales.

La promesse de l’expérimentation menée à La Défense est d’autant plus intéressante que la solution conçue par Citeos est en mesure d’intégrer les changements rapides dans les dynamiques de trafic, ainsi que les tendances plus longues liées aux changements d’habitudes des automobilistes. Or, entre séquences alternées de confinement et de déconfinement, la période est particulièrement propice aux ruptures comportementales.

Solution ouverte et réplicable

Outre l’analyse du trafic et la prévision des phénomènes de congestion, la solution logicielle déployée à La Défense pourra à terme porter une offre élargie de services : paramétrage d’alarmes pour l’exploitant, aide à la décision, scénarios de modulation des plans de feux et des politiques d’adaptation des vitesses, communication auprès des automobilistes par des panneaux à message variable (PMV). Citeos propose à l’utilisateur un logiciel de restitution des analyses via une interface web sur laquelle il peut visualiser les résultats des expérimentations.

Aujourd’hui, le démonstrateur à l’œuvre à La Défense a pour but d’être déployé sur l’ensemble du département afin de soutenir la politique territoriale de mobilité bas carbone. Surtout, AGIT a été pensé dans une logique de réplicabilité.

« Le système peut être reproduit sur d’autres territoires, dans d’autres environnements, pour évaluer et réguler le trafic sur d’autres types d’infrastructures, comme les voies de mobilités douces. Il s’agit également d’une solution ouverte, applicable à d’autres usages de mobilité. AGIT peut ainsi fournir des prédictions à des calculateurs d’itinéraire type MaaS ou Vélo afin d’adapter en temps réel les recommandations faites aux usagers », note Alexane Gondel.

20/01/2022