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Les systèmes informatiques autonomes et les algorithmes évolutifs sont en train de transformer notre société. La mobilité pourrait ainsi devenir plus efficace, plus sûre et plus autonome.

Des projets très prometteurs sont en cours de réalisation depuis un bon moment déjà..

L’intelligence artificielle (IA) devrait bientôt faire son entrée dans notre quotidien – si cela n’est pas encore le cas. Son impact sur la mobilité est déjà perceptible. Et avec elle, il est probable que nous serons bientôt un peu moins coincés dans les embouteillages, que nos infrastructures seront plus sûres et que les volants des voitures seront amenés à disparaître. Même si les véhicules autonomes représentent encore de la musique d’avenir, CarPostal a déjà lancé en Valais deux projets pionniers dans ce domaine: les Smartshuttles à Sion et le robot bagagiste Robi à Saas-Fee. Afin que les systèmes d’intelligence artificielle (IA) fonctionnent, une «matière première» – les données en l’occurrence – sont nécessaires, ainsi qu’une puissance de traitement sous forme de capteurs et de puces informatiques, et enfin des algorithmes. Ces trois éléments combinés sont aptes à modifier quasiment tous les domaines de notre existence. «Différentes méthodes sont disponibles depuis des années dans le domaine de l’IA et nous en utilisons plusieurs depuis cinq ans environ, des statistiques descriptives jusqu’à l’IA générative», explique Katharina Merkle, porte-parole de CarPostal. «Nous faisons des prévisions pour la consommation d’énergie des futures lignes de bus électriques. Ou nous optimisons les lieux de stationnement des cars postaux afin de devoir faire moins de trajets à vide. Cela préserve l’environnement et les dépenses», ajoute-t-elle.

Un rôle crucial à jouer

«L’intelligence artificielle joue un rôle essentiel dans la conduite automatisée. Elle contribue à améliorer la sécurité, l’efficacité et l’adaptabilité des véhicules à conduite autonome dans le trafic routier», explique-t-elle encore. Les systèmes pilotés par l’IA rendraient le trafic plus fluide en utilisant des données provenant de différentes sources afin de minimiser les embouteillages. Grâce à l’IA, lors de situations de trafic complexes, les véhicules automatisés sont en outre aptes à prendre des décisions intelligentes et même à réduire les émissions de CO₂. Auparavant, une techno­logie fiable n’existait pas. «Cela change maintenant sensiblement en raison de son développement rapide aux États-Unis et en Chine», conclue-t-elle. «Les CFF, eux, exploitent les opportunités offertes par l’automatisation, qui découlent de la disponibilité des données, des capacités de calcul et des algorithmes, et continuent ainsi d’améliorer leur exploitation ferroviaire», explique le porte-parole des CFF Martin Meier. Les chemins de fer fédéraux ont par exemple examiné en 2021 si l’IA pouvait être utilisée pour la maintenance du réseau ferroviaire. L’introduction d’un train spécialement prévu à cet effet pourrait bientôt rendre superflue la vérification manuelle des rails. Ce serait des caméras qui fournissent des données analysées par l’IA.

Anticiper les flux de trafic

A l’avenir, l’IA devrait également analyser les embouteillages sur nos routes et établir des prévisions. Pour ce faire, le TCS teste actuellement une IA utilisant des données du service d’informations routières Viasuisse, comme l’explique Eric Moreau. Le responsable des services numériques du TCS explique, qu’à terme, une application devrait permettre de savoir s’il vaut la peine de partir tout de suite ou d’attendre encore quelques minutes. «Ce n’est pas toujours le vendredi à dix-sept heures qu’il y a le plus de circulation. Pour mieux l’anticiper, nous prenons en compte les données historiques du trafic, mais aussi la météo actuelle, les périodes de vacances ou encore les grands événements. Et à l’avenir, l’IA pourrait peut-être aussi prendre en compte les flux de trafic en temps réel», ajoute Eric Moreau. Une première version de l’application de prévision des embouteillages devrait être disponible l’année prochaine.

Ce qui est sûr, c’est que depuis quelques mois, la technologie disruptive de l’intelligence artificielle s’impose à notre conscience avec une incroyable véhémence, laissant place à de grands espoirs et à des craintes au moins aussi grandes. Pourtant, nous utilisons tous l’IA depuis longtemps, par exemple lorsque Netflix nous suggère une nouvelle série en fonction de notre comportement d’utilisation ou lorsque nous ­discutons avec Alexa de Google ou Siri d’Apple. Ces formes faibles (voir encadré) d’IA ont véritablement pris leur ­envol il y a 26 ans, lorsque l’ordinateur Deep Blue a battu le champion du monde d’échecs Garri Kasparov. Avec le chatbot ChatGPT ou des générateurs d’images comme Midjourney, l’obstacle suivant, appelé IA générative, a été franchi à la fin de l’année dernière.

TCS