Google analyse la programmation des feux tricolores avec l'IA pour réduire la pollution en ville.
Fidèle à ses engagements vis-à-vis de l'environnement, Google présente les premiers résultats de son projet Green Light. En recourant à l'intelligence artificielle, le géant de la technologie s'attelle à la question de la pollution en ville, notamment celle causée par les arrêts intempestifs des véhicules aux feux de circulation.
Pour cela, la firme californienne analyse les données récupérées auprès des utilisateurs de l'application Google Maps. Son objectif est d'émettre des suggestions personnalisées quant au réglage des feux tricolores.
Synchroniser les feux tricolores avec l'IA
Aux États-Unis, dans la ville de Seattle, à chaque fois qu'un conducteur s'arrête à un feu rouge, il restera à l'arrêt en moyenne 20 secondes. Ces arrêts et redémarrages sont responsables du rejet de plus de 1 000 tonnes de dioxyde de carbone par jour dans l'atmosphère, et ce, pour la seule localité de Seattle. Située au nord-ouest des États-Unis, cette ville fait partie du programme d'expérimentation de Google, de même que 11 autres villes réparties sur quatre continents. Ce programme consiste en l'optimisation de certains feux dans une optique de réduction des émissions produites par les véhicules thermiques en ville.
Ce projet climat-friendly se sert de l'intelligence artificielle et exploite des données des utilisateurs de Google Maps. Ainsi, en optimisant la synchronisation des feux sur 70 intersections, Google a réussi à réduire de 30 % les arrêts aux carrefours, pour une réduction totale de 10 % des émissions de CO2.
Une initiative fonctionnelle à faible coût
L'idée d'implanter des feux de circulation plus intelligents n'est pas nouvelle, mais pas sans limites d'ordre économique et logistique. L'avantage de la solution que développe Google est son très faible coût de mise en place. Grâce aux données récupérées dans Maps, il est possible de déduire l'impact de la synchronisation des carrefours à n'importe quelle heure dans des milliers d'intersections.
Avec le développement d'un modèle d'IA spécifique, Google analyse la circulation sur une période de plusieurs semaines et en déduit les feux qui pourraient être ajustés. Par ailleurs, le système informatique ne se concentre pas uniquement sur les véhicules, il intègre également des sécurités censées éviter toute modification pouvant être dangereuse ou porter préjudice aux piétons.
L'annonce de ces résultats prometteurs encourage Google à continuer dans sa lancée de projets mêlant données et intelligence artificielle dans le cadre environnemental. L'entreprise prévoit aussi le déploiement en Inde et en Indonésie de fonctionnalités de trajet économiques en carburant, avec un itinéraire moins emprunté et moins vallonné pour une réduction de la consommation.
Source : Wired
