Explore comment l'IA est utilisée pour améliorer le parcours des passagers du métro, de l'entrée à la sortie, en augmentant l'efficacité et la sécurité des systèmes de transport urbain.
Les systèmes de métro sont au cœur des transports publics d'une ville et transportent des millions de passagers chaque jour. Des villes comme New York et Tokyo comptent respectivement plus de 3 et 6 millions de passagers par jour. À mesure que les villes se développent, il devient vital de rendre les systèmes de métro plus efficaces, plus sûrs et plus agréables pour les passagers.
C'est là qu'intervient l'intelligence artificielle (IA), qui transforme tout, de l'achat des billets à l'entretien des trains. Dans cet article, nous allons faire un tour dans un système de métro, en voyant comment l'IA améliore chaque étape du voyage et les technologies d'IA cachées qui permettent à tout de bien fonctionner.
Habituellement, un trajet dans le métro commence par une file d'attente, l'achat d'un billet et le passage par les tourniquets. L'IA rationalise activement ces étapes, les rendant plus rapides et plus pratiques pour les passagers. Par exemple, la technologie de reconnaissance faciale peut être utilisée dans les systèmes de billetterie du métro. Dans les villes très fréquentées, les passagers peuvent accéder aux services sans billets physiques ni cartes à puce. À la place, leur visage est scanné aux points d'entrée, ce qui permet un accès fluide. En 2019, Pékin a introduit un système de reconnaissance faciale pour gérer la surpopulation et réduire les longues files d'attente aux heures de pointe.
Une intégration transparente de l'IA facilite les trajets quotidiens et profite à des millions de passagers chaque jour. Les systèmes de billetterie alimentés par l'IA améliorent non seulement l'expérience des passagers, mais renforcent également la sécurité. En analysant les données faciales, le système s'assure que seuls les passagers autorisés entrent dans la station. L'IA peut rapidement vérifier les identités, arrêter les accès non autorisés et repérer les menaces potentielles. Elle peut accélérer le processus d'entrée, renforcer la sécurité et réduire l'évasion tarifaire.
Après être entré dans le métro, trouver son chemin dans la station peut être déroutant, surtout aux heures de pointe. Les systèmes de navigation basés sur l'IA peuvent faciliter les déplacements dans le métro en offrant aux passagers un guidage en temps réel. Ces systèmes utilisent des algorithmes d'IA pour analyser les données provenant de sources telles que le GPS, les capteurs et les caméras afin de trouver les meilleurs itinéraires et de fournir des indications précises et actualisées. Les passagers peuvent utiliser des applications mobiles, similaires à Google Maps, pour recevoir des indications étape par étape dans la station afin de localiser rapidement les quais, les sorties et les commodités. La navigation basée sur l'IA peut faire gagner du temps et réduire le stress.
Outre la navigation, les données provenant des caméras et de la vision par ordinateur dans un métro peuvent être utilisées pour surveiller la densité de la foule en temps réel. Les caméras réparties dans la station peuvent compter les passagers dans des zones spécifiques afin de repérer les goulets d'étranglement potentiels et les endroits surpeuplés. Ces informations aident les autorités de transport à prendre des mesures proactives, comme ajuster la fréquence des trains ou envoyer du personnel pour gérer les foules. En fait, l'IA a été utilisée à titre expérimental à Dubaï pour réduire les embouteillages de 40 à 60 % et ramener les temps d'attente à 30 minutes pendant les heures de pointe et les événements publics.
Lorsque les passagers montent dans le train, l'IA peut améliorer leur expérience de voyage de différentes manières. Comprenons certaines de ces applications :
Les rames de métro elles-mêmes peuvent également être alimentées par l'IA. Les trains entièrement autonomes peuvent fonctionner en toute sécurité sans membres d'équipage humains. Ces trains alimentés par l'IA utilisent des algorithmes avancés pour la prise de décision en temps réel et des capteurs pour détecter les obstacles et fonctionner en toute sécurité. Les rames de métro alimentées par l'IA réduisent les coûts de personnel, offrent une plus grande flexibilité pour transporter plus de passagers avec une meilleure qualité de service, peuvent être plus régulièrement à l'heure et optimisent l'accélération et le freinage pour réduire la consommation d'énergie. Par exemple, le projet de transport ferroviaire d'Honolulu est le premier système entièrement autonome aux États-Unis. Ce système devrait réduire les embouteillages et les émissions en éliminant environ 40 000 trajets en voiture par jour.
Surveiller le nombre de personnes qui sortent par les différentes stations est également essentiel pour gérer efficacement le flux du métro. Les modèles d'IA, comme Ultralytics YOLOv8YOLOv8 prend également en charge le suivi des objets et peut être utilisé pour identifier et suivre plusieurs objets en temps réel, ce qui le rend parfait pour les systèmes de métro très fréquentés. En analysant les flux vidéo des caméras placées dans les stations, YOLOv8 peut compter les passagers qui sortent, suivre leurs mouvements et repérer les schémas d'encombrement.
Au-delà des portes de sortie du métro, l'IA peut être intégrée aux solutions de connectivité du dernier kilomètre. Les stations de vélopartage, les services de covoiturage et les services de navette compatibles avec l'IA peuvent permettre aux passagers de quitter la station plus facilement. En analysant les données en temps réel, l'IA peut prédire la demande et le moment où ces services sont disponibles. Cette technologie peut également suggérer les meilleurs itinéraires et modes de transport en fonction des conditions de circulation actuelles et des préférences individuelles. Ainsi, les passagers peuvent rapidement accéder aux options de transport les plus adaptées lorsqu'ils sortent de la gare, ce qui réduit les temps d'attente et rend leur trajet plus pratique.
En tant que passagers, nous négligeons souvent les processus complexes qui se déroulent derrière nos trajets en métro. L'IA est cruciale en coulisses, notamment pour l'inspection et la maintenance des voies. Des systèmes tels que le portail d'inspection des wagons (RIP) de Duos Technologies illustrent cette approche axée sur l'IA. À l'aide d'algorithmes d'IA, le RIP capture et analyse des images à 360 degrés de chaque wagon de train en quelques secondes, même à des vitesses supérieures à 125 mph. Ces systèmes d'IA basés sur la périphérie détectent les problèmes et alertent le personnel ferroviaire des problèmes de maintenance en moins de 60 secondes. La surveillance constante permet d'identifier les problèmes potentiels et d'y remédier rapidement.
La gestion et l'optimisation de l'énergie sont d'autres applications de l'IA dans un métro qui ne sont pas communément connues. Par exemple, le métro de Madrid utilise un système basé sur l'IA pour réduire les coûts énergétiques de la ventilation de 25 % et diminuer les émissions de CO2 de 1 800 tonnes par an. Faisant fonctionner 891 ventilateurs qui consomment jusqu'à 80 gigawattheures d'énergie par an, le système utilise un algorithme d'optimisation inspiré du comportement de recherche de nourriture des colonies d'abeilles. Cet algorithme analyse de grandes quantités de données, en tenant compte de facteurs tels que la température de l'air, l'architecture de la gare, la fréquence des trains, le nombre de passagers et les prix de l'électricité. Il utilise des données historiques et simulées pour prédire et atteindre le meilleur équilibre pour chaque station, en s'améliorant au fil du temps grâce à l'apprentissage automatique.
L'intégration de l'IA dans les systèmes de métro a apporté de nombreux avantages. Par exemple, elle améliore l'efficacité en aidant les systèmes de métro à respecter les horaires, à réduire les retards et à optimiser les opérations pour des services plus fluides. La sécurité est également accrue grâce à la surveillance continue, et la maintenance prédictive permet de prévenir les accidents et les dysfonctionnements.
Cependant, la mise en œuvre de l'IA dans les systèmes de métro s'accompagne de défis, tels que :
Malgré ces défis, les avantages font de l'IA une force de transformation dans les systèmes de transport urbain modernes comme les métros. Le potentiel d'efficacité accrue, de sécurité renforcée et d'amélioration de l'expérience des passagers explique pourquoi la communauté de l'IA travaille activement à surmonter ces obstacles pour profiter pleinement des avantages qu'offre l'IA. Alors, la prochaine fois que tu prendras le métro, garde un œil sur les innovations de l'IA qui font partie de ton voyage.
De l'entrée dans la station à la navigation, l'utilisation et la sortie du métro, l'IA transforme l'ensemble du trajet. Elle optimise les opérations, renforce la sécurité et offre une expérience fluide aux passagers. En améliorant l'entretien des voies et la gestion de l'énergie, l'IA garantit des systèmes de métro efficaces et rentables. Malgré les défis tels que les coûts de mise en œuvre et les préoccupations relatives à la confidentialité des données, les avantages de l'IA dans les systèmes de transport urbain tels que les métros sont indéniables. À mesure que les villes continuent de se développer, l'IA jouera un rôle de plus en plus essentiel pour rendre les déplacements en métro plus intelligents, plus sûrs et plus efficaces.
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