Mobilité intelligenteMobilité en mouvement

Avec la transition vers une mobilité plus durable, la diversification et l’augmentation du nombre d’usagers de la route rendent les scénarios de circulation de plus en plus complexes et génèrent ainsi une quantité croissante de données à analyser. Qu'il s'agisse d'une gestion du trafic plus adaptée, d'une meilleure planification routière, d'une surveillance accrue ou de nouvelles approches pour la conduite autonome, l'optimisation du trafic repose sur des systèmes intelligents capables de capter et de traiter cette multitude de données afin de les transformer en applications efficaces.

Mais cette technologie durable appliquée au trafic existe-t-elle déjà ? La réponse est oui, mais elle n'est pas aussi nouvelle qu'on pourrait le penser. En effet, la technologie vidéo, bien connue, joue un rôle moteur dans cette évolution.

Les caméras sont utilisées pour la surveillance du trafic depuis des décennies, mais elles étaient jusqu'à présent de simples observatrices passives. Dans les systèmes basés sur le lidar ou le radar, la caméra servait principalement à enregistrer des images pour documenter les infractions. Avec la dernière génération de systèmes de contrôle routier basés sur la vidéo, la situation change : la caméra devient le capteur principal pour la détection, le suivi et la documentation.

Cette évolution repose sur plusieurs avancées technologiques :

L'une des avancées majeures réside dans la disponibilité de matériels plus performants et plus compacts, intégrant des processeurs plus rapides et plus efficaces. Cette évolution favorise une miniaturisation continue, permettant d'accroître la capacité de traitement dans un espace réduit. Idéalement, les données capturées par la caméra peuvent être analysées directement au sein de son boîtier, c'est-à-dire sur site. Il n'est donc plus nécessaire d'utiliser de grands composants externes, tels que des processeurs d'évaluation supplémentaires dans des armoires de commande. Cela rend l’implémentation des projets plus flexible et plus économique, tout en réduisant la consommation d’énergie.

De plus, ces systèmes dépendent moins des centres de traitement centralisés, ce qui limite les risques d’interruption des opérations et permet leur utilisation même sans connexion à un réseau Internet haut débit.

Une autre avancée majeure concerne la technologie des caméras elles-mêmes. Aujourd’hui, les caméras industrielles disposent de capacités proches de celles de l’œil humain : reconnaissance des couleurs, détection de détails infimes et champ de vision étendu. Contrairement aux systèmes laser, qui ne capturent pas les couleurs et sont limités dans leur reconnaissance des objets, les caméras basées sur l’IA offrent une détection plus précise et fiable.

Le troisième bouleversement technologique peut être attribué à la tendance à la softwarisation : avec un accès facilité à du matériel performant, les performances et les applications des systèmes de trafic basés sur la vidéo ne dépendent plus uniquement du matériel. Elles reposent désormais principalement sur le logiciel, où l’intelligence joue un rôle central. Pour transformer la vision avancée de la caméra en applications concrètes, les systèmes modernes de gestion du trafic font largement appel à l’intelligence artificielle, ouvrant ainsi la voie à un contrôle du trafic plus avancé par l’IA.

Aujourd’hui, l’une des approches privilégiées pour implémenter cette technologie routière intelligente repose sur une méthode hybride, combinant réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et modèles mathématiques. Les CNN, entraînés à partir d’images, surpassent les algorithmes traditionnels en matière de détection et d’identification. Ils offrent une reconnaissance plus fine des objets et une capture plus précise. Par exemple, la proximité entre véhicules ou la présence d’ombres marquées ne perturbent pas les CNN, contrairement aux méthodes conventionnelles, encore limitées par ces problématiques. Une fois les données traitées par le réseau neuronal, des algorithmes viennent compléter l’analyse en modélisant mathématiquement les mouvements des véhicules.

Cette softwarisation de la technologie du trafic rend les systèmes plus faciles à optimiser, plus durables et plus évolutifs. De plus, elle facilite grandement la mise en place de nouveaux modèles économiques basés sur des offres de services.

Les avancées technologiques et l'utilisation de la caméra en tant que capteur autonome ouvrent la voie à de nombreuses applications en matière de gestion du trafic. Ces systèmes de surveillance basés sur la vidéo représentent une étape clé vers une gestion plus efficace du trafic et, surtout, une amélioration significative de la sécurité routière.

Ces applications incluent le contrôle du respect des feux rouges, la surveillance du péage, le contrôle des voies de bus, le comptage des essieux, la détection des vignettes environnementales, ainsi que les infractions liées à la distraction au volant, comme l'utilisation du téléphone. Ces systèmes permettent même de détecter de très petits véhicules électriques (EV), tels que les trottinettes électriques, que les solutions techniques précédentes peinaient à identifier. En effet, la taille réduite des plaques d'immatriculation de ces véhicules et les zones dans lesquelles ils circulent rendaient leur surveillance difficile, voire impossible. Cette capacité de détection élargie des systèmes basés sur la vidéo constitue un atout majeur pour la protection des usagers vulnérables (VRU), notamment les cyclistes et les piétons.

L'optimisation du trafic pourrait être ajustée en fonction du nombre de certains types de véhicules empruntant une route spécifique sur une période donnée. Par exemple, l'utilisation des voies de bus la nuit pourrait être réévaluée et intégrée dans la planification du trafic. Un autre scénario d'application serait le contrôle des phases de feux tricolores dans le cadre d'une infrastructure intelligente – ou d'une gestion du trafic par IA – capable de réagir à l'approche des piétons.

Pour faire simple : avec les systèmes basés sur la vidéo, tout ce qui est visible peut, en théorie, être analysé et exploité. Et cela ne relève en rien d’un futur lointain ! Les fournisseurs de solutions clés en main, experts en technologie des capteurs et en analyse d’images, sont déjà en mesure de développer rapidement de nouvelles applications pour le contrôle automatisé du trafic et de les déployer efficacement sur le terrain, de la planification à l’exploitation en passant par la mise en œuvre du projet. Chez VITRONIC, nous utilisons déjà cette technologie pour des applications telles que la détection des infractions aux feux rouges, la protection des usagers vulnérables de la route (VRU) ou encore la gestion du péage.

Actuellement, les systèmes de surveillance du trafic basés sur la vidéo reposent principalement sur le monotracking, car l’interconnexion de plusieurs capteurs et de leurs données reste un défi. Pourtant, la fusion des capteurs pourrait représenter l’avenir, notamment en combinant différentes technologies dont les forces se complètent. La portée du radar pourrait être renforcée par la précision visuelle de la caméra, éliminant ainsi des erreurs classiques comme les faux échos. De même, la précision des mesures d’un capteur laser pourrait améliorer les capacités de détection de la caméra. Les possibilités semblent infinies.

Ce qui rend la technologie vidéo si prometteuse pour l’avenir repose sur deux aspects :

Tout d’abord, son potentiel d’innovation. Il s’agit d’une technologie accessible, avec des barrières à l’entrée plus faibles que d’autres solutions, favorisant ainsi la créativité et la résolution de problèmes. C’est une opportunité majeure qui en fait une solution particulièrement durable.

Ensuite, son coût d’investissement relativement bas, tant pour l’acquisition que pour la mise en œuvre, ce qui permet un retour sur investissement (ROI) plus rapide. Cela représente un atout majeur pour les petites municipalités, où la mise en place de la surveillance des feux rouges, par exemple, était auparavant difficile à rentabiliser. L’émergence de modèles « as-a-service » et la flexibilité d’optimisation offerte par la softwarisation renforcent encore davantage la viabilité économique des solutions basées sur la vidéo.

Cette accessibilité nouvelle en matière de contrôle du trafic permet à un plus grand nombre de collectivités et d’États d’en bénéficier. Elle favorise ainsi à la fois une transition globale vers une mobilité plus intelligente et une amélioration généralisée de la sécurité routière – contribuant ainsi de manière essentielle à l’objectif Vision Zero.