L’IMPACT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE SECTEUR DES TRANSPORTS : Construction des Chaussées

Conceptualisation

l’intelligence artificielle (ia) est un domaine de l’informatique qui vise à créer des machines capables de stimuler certaines capacités intellectuelles humaines, telles que la perception, le raisonnement, l’apprentissage, la prise de décision et l’interaction avec l’environnement. L’ia utilise des algorithmes et des modèles mathématiques pour permettre aux machines de traiter des données, d’apprendre à partir de ces données et de prendre des décisions ou de résoudre des problèmes de manière autonome. Parmi ces approches nous pouvons citer :

a. Apprentissage Automatique (AAM)

(Machine learning) : Cette approche consiste à entraîner les machines à partir de données en utilisant des algorithmes d’apprentissage. Les machines peuvent ainsi reconnaître des modèles et effectuer des prédictions ou des classifications basées sur ces modèles.

b. Les Réseaux des Neurones Artificiels (RNA)

Inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, les réseaux de neurones artificiels sont des modèles mathématiques qui utilisent des neurones interconnectés pour effectuer des calculs. ces réseaux peuvent être utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance d’images, la traduction automatique et le traitement du langage naturel.

c. Les Systèmes Experts

Ces systèmes utilisent des règles et des connaissances spécifiques à un domaine pour résoudre des problèmes complexes. Ils sont généralement utilisés dans des domaines où il existe un corpus de connaissances bien défini, tels que la médecine ou le droit.

d. Le Traitement du Langage Naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel : Cette branche de l’ia se concentre sur la compréhension et la génération de langage humain par les machines. Les applications incluent la traduction automatique, la reconnaissance vocale et les chatbots.

Ainsi toutes ces approches de l’IA sont applicables dans différents secteurs de notre vie entre autres :

• Le Secteur d’Automobiles: Véhicules autonomes et connectés;
• Le secteur de l’Environnement : L’eau, l’agriculture, la biodiversité et le changement climatique;
• Le Secteur de la Santé : Médecine prédictive et chirurgie assistée;
• Le Secteur de la Defense et de l’aéronautique : Cybersecurité;
• Le Secteur de Tourisme : E-tourisme et assistants personnels;
• Le Secteur Bancaire : Chatbot et robots advisers;
• Le Secteur Commercial : Service client, marketing ciblé et détection de tendance;
• Le Secteur d’Education : Orientation ciblée et apprentissage personnalisé;
• Le secteur industriel : Maintenance prédictive;
• Dans le secteur électronique : reconnaissance faciale, empreinte digitale, voix, les smartphones et ordinateurs;
• Dans le secteur de Pilotage automatique : les drones, les voitures testa.

En ce qui concerne le secteur des transports, l’ia est utilisée dans les différentes phases de la vie utile d’une route :

1. A la phase de Planification et de Conception

À cette phase, l’ia est utilisée pour optimiser la planification et la conception routière par usage des logiciels puissants pour analyser des ensembles massifs de données tels que des données géospatiales, de trafic, de topographie et de climat dans le but de proposer un tracé le plus efficace tout en prenant en compte divers paramètres pour concevoir des routes plus durables et à anticiper les besoins futurs en matière de mobilité.

Pour bien visualiser cela, je vous invite à jeter un coup d’œil sur le lien de notre article du 24 decembre 2014 consacré au logiciel InfraWorks 360 Un Logiciel Puissant pour L’infrastructure.

https://engworld.mondoblog.org/2014/12/23/lafrique-presente-au-rendez-nouvelles-technologies/

2. Pendant la Phase de la Gestion de Circulation

                Aujourd’hui dans presque toutes les grandes métropoles, le problème lié aux embouteillage et la fluidité des Traffic est récurrent. Les villes et les autorités de transport optent pour les grandes bases de données et le suivi en temps réel des réseaux routiers, afin d’optimiser les flux de circulation et le transport en commun sur les infrastructures existantes. La mise en place à grande échelle de capteurs LiDAR abordables le long d’artères principales permet de transmettre aux systèmes de gestion du trafic de précieuses informations, en temps réel, à propos du nombre de véhicules, de leur modèle, de leur position, de leur direction et de leur vitesse. De telles données peuvent être utilisées, en temps réel, pour déterminer les points de pression et les bouchons de circulation, en plus de favoriser les analyses statistiques avancées et la modélisation. C’est ainsi que le secteur des transports optent pour des systèmes de gestion de la circulation qui utilisent l’ia à partir des capteurs, des cameras et des données de localisation pour prédire et réagir aux changements de conditions de circulation tout en contribuant à la réduction des embouteillages et à améliorer la sécurité routière.

3. La Phase de la Maintenance

Les intempéries et changement climatique sont des facteurs externes qui contribuent à la détérioration des routes, c’est ainsi que l’ia nous permet aujourd’hui de surveiller l’état des routes en temps réel grâce à des capteurs intégrés qui permettent d’anticiper les besoins tout en détectant les sections de la route susceptibles de nécessiter des éventuelles réparations, et de planifier des interventions préventives pour prolonger la durée de vie utile des infrastructures routières.

Pour la Maintenance, nous pouvons évoquer le cas de l’entreprise Blyncsy. Qui a été publié au mois d’août 2023 par la revue HEXABIM sous le thème : Comment BIM+IA révolutionnent la maintenance des infrastructures routières : l’exemple de Blyncsy

Fondée en 2014 à Salt Lake City, Utah (USA), Blyncsy utilise la vision par ordinateur et l’intelligence artificielle pour analyser les images couramment disponibles et identifier les problèmes de maintenance sur les réseaux routiers. La technologie de Blyncsy remplace les efforts coûteux et lents de collecte de données manuelles, réduisant ainsi le besoin de personnel ou de véhicules spécialisés sur le terrain. Blyncsy est capable de détecter plus de 50 problèmes de sécurité routière différents, y compris l’emplacement réel des zones de travaux en cours.

En conclusion, nous pouvons dire que ces approches ne sont pas mutuellement exclusives, et souvent, les projets d’ia combinent plusieurs d’entre elles pour résoudre des problèmes complexes. L’évolution rapide de la recherche en intelligence artificielle conduit à l’émergence de nouvelles approches et techniques. Bien qu’elles soient indispensables pour le secteur des transports, l’usage ou l’implémentation de l’ia demeurent encore très coûteux mais la tendance est de migrer vers ce nouveau paradigme vu que ses bénéfices sont incommensurables.

Appui MAGESPIC, MAF-Agro, C3M.