Des voitures connectées pour fluidifier le trafic routier

Selon une étude réalisée dans le cadre du projet européen DIAMANT (Dynamic Information and Application for Mobility with Adaptive Networks and Telematics Infrastructure), les conditions du trafic automobile pourraient être améliorées par les informations issues des voitures connectées. Les auteurs de l'étude prévoient que si 5 voitures sur 1000 étaient dotées d'un système d'information intelligent, les informations collectées permettraient de lutter efficacement contre les embouteillages (source FastCompany).

Une première approche repose sur le recueil des données de géolocalisation des mobiles en vue de modéliser et prévoir le trafic routier. Ces données sont recueillies par les fabricants de GPS, comme TOM-TOM et Coyote, qui fournissent des informations trafic à travers des services payants intégrés à leurs appareils embarqués. Orange et la société Mediamobile, spécialisée dans l'information en temps réel sur le trafic, exploitent de leur côté les données de déplacement fournies par les mobiles des 26 millions d'utilisateurs que compte l'opérateur. Ces données peuvent alors être exploitées de manière anonyme afin d'identifier les tronçons congestionnés, et ainsi permettre d'établir un état du trafic afin d'établir des prévisions sur les temps de parcours. Chaque mobile devient alors une "sonde de trafic" (Source : UrbaNews). Aux États-Unis, la société AirSage a conclu des accords du même type avec les opérateurs mobiles Sprint et Verizon Wireless pour accéder aux données de leurs abonnés et les transformer en informations utiles pour la connaissance et la gestion du trafic (Source : AirSage).

Plusieurs laboratoires et entreprises travaillent à mise en place de systèmes de prédiction de l'état du trafic routier en fonction des trajets prévisionnels des automobilistes. Le système de guidage mis au point par le Département des transports de Californie en association avec IBM a un objectif plus ambitieux : prévoir les embouteillages avant qu'ils ne se forment. L'application enregistre dans un premier temps les trajets des automobilistes. Ces informations sont croisées avec les données obtenues par les capteurs installés sur les routes et l'historique du trafic. Les outils d'analyse permettent alors d'établir des corrélations entre les petits ralentissements qui sont à l'origine des gros embouteillages et peuvent prédire 35 ou 40 minutes à l'avance la vitesse des déplacements et les encombrements éventuels avec une précision de 90 %. Un système d'alerte par SMS indique alors à l'usager son temps de parcours 30 minutes avant son départ. D'autres applications mobiles permettent d'obtenir des renseignements sur l'état prévisionnel du trafic. C'est le cas de l'application BlaBlaCar lauréate Proxima Mobile dont les millions de demandes de trajet en covoiturage ont permis d'établir des prévisions sur les pics de trafic.

À Tokyo, une compagnie de taxis enregistre, en temps réel, les données de circulation des 12.000 taxis affiliés, issues des GPS et d'une application mobile spécifique Associée à SAP et au Nomura Research Institute, elle consolide ces données pour réaliser des projections dynamiques et prévoir, en quelques secondes, où et comment se produisent (ou se déplacent) les bouchons. L'information envoyée aux chauffeurs leur permet alors de choisir le trajet le plus rapide ( FutureGov Asia).