[vc_row][vc_column][vc_column_text]Si vous faites régulièrement la navette entre votre domicile et votre lieu de travail, il y a de fortes chances que la circulation ait été un problème pour vous à un moment donné. Vous savez qu’il n’y a aucun moyen de l’éviter, mais avec des prévisions de trafic précises, vous pouvez faire des choix plus intelligents qui vous feront gagner du temps et de l’argent.
Les prévisions de trafic consistent à prédire les informations sur le trafic en temps réel en se basant sur les données des voitures flottantes et sur les données historiques du trafic. Les prévisions de trafic donnent aux conducteurs plus de confiance dans leurs plans de voyage, car ils savent à quoi s’attendre avant de prendre la route.
Le type de prévision le plus courant est appelé « à court terme » ou « en temps réel » Il utilise les données flottantes sur les véhicules d’un jour pour prévoir le nombre de véhicules qui circuleront demain matin pendant la période où vous vous rendez au travail.
Comment les prévisions de trafic peuvent-elles aider les conducteurs à éviter la circulation ?
Ces prévisions de trafic sont généralement disponibles avant le début de la navette matinale.
Les prévisions de trafic peuvent être utiles car vous savez à quoi vous attendre lorsque vous prenez la route le matin.
Le fait de connaître les retards potentiels sur votre itinéraire ou à certains carrefours très fréquentés à l’heure de pointe aidera les conducteurs à se préparer pour leurs déplacements et ils seront plus confiants en sachant s’ils risquent ou non de rencontrer un trafic intense sur leurs itinéraires habituels.
Un autre type de prévision en temps réel est la prévision « dynamique », qui utilise des données provenant de diverses sources telles que les cartes historiques, les flux d’informations en direct sur les incidents routiers, les caméras et les capteurs placés dans le réseau de transport d’une ville. Les informations sur le trafic évoluent en permanence. Les prévisions dynamiques permettent donc aux villes d’apporter très rapidement des modifications en fonction des nouvelles conditions.
Comment la prévision du trafic utilise-t-elle le machine learning ?
La prévision du trafic utilise l’apprentissage automatique pour s’assurer de disposer des meilleures informations sur le trafic routier.
Les conducteurs peuvent ainsi faire de meilleurs choix et éviter les retards dans leurs déplacements.
L’apprentissage automatique est un moyen d’enseigner aux ordinateurs comment apprendre et s’adapter à différentes situations, sans être explicitement programmé.
La nécessité de disposer de données en temps réel fait de la prévision du trafic l’une des tâches les plus difficiles de l’intelligence artificielle (IA). Les algorithmes ne peuvent pas être trop complexes, sinon ils prendraient trop de temps pour traiter les nouveaux événements au fur et à mesure qu’ils se produisent.
C’est pourquoi des prévisions précises sont si importantes : elles aident les villes à informer les habitants des perturbations potentielles sur leurs itinéraires habituels avant que ces problèmes ne surviennent.
Aujourd’hui, même les petites villes ont accès à des réseaux de transport dotés de capteurs qui recueillent chaque jour toutes sortes de données précieuses.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
