Feux tricolores : cette innovation promet de réduire l’attente de 30%

Tous les conducteurs connaissent trop bien ce scénario : une file interminable qui n’avance pas, alors que le carrefour semble presque vide dans l’autre sens. Depuis des décennies, l’optimisation des feux tricolores progresse certes, mais encore beaucoup trop lentement. Car souvent, les systèmes de capteurs sont peu fiables ou alors les investissements pour disposer de systèmes intelligents et performants sont trop coûteux. Mais une équipe de l’Université du Michigan pourrait bien changer la donne en misant sur une ressource déjà présente dans presque tous les véhicules : les GPS.

Selon les premiers résultats publiés aux États-Unis, l’expérimentation menée sur plusieurs carrefours aurait permis de réduire les temps d’attente de 20 à 30%. Le principe repose sur l’analyse de données collectées en temps réel auprès d’une petite fraction d’usagers. Ces informations sont totalement anonymisées et elles suffisent apparemment à reconstruire une image précise de la dynamique du trafic.

5% des véhicules seulement

La force de cette innovation réside dans son efficacité malgré une base de données volontairement limitée. Les chercheurs n’utilisent en effet qu’environ 5% des informations de localisation des véhicules passant par les intersections. Grâce à des algorithmes avancés, cette portion pourtant réduite permet malgré tout d’estimer la densité du trafic, la formation de files, la vitesse moyenne ou encore les temps d’arrêt successifs.

Loin d’un suivi à la « big brother », le dispositif se concentre uniquement sur des tendances globales. Un simple signal GPS figé à quelques dizaines de mètres d’un feu peut indiquer qu’une file se forme. Une fois cette donnée intégrée, le système ajuste automatiquement la durée du feu vert ou rouge afin de rééquilibrer les flux. C’est donc la promesse de cycles réellement synchronisés avec la réalité du trafic.

Une alternative aux capteurs

En Europe, trois grandes approches de gestion des feux tricolores coexistent encore largement : les horaires fixes programmés selon l’heure de la journée, les feux à détection qui réagissent localement grâce à des capteurs (boucles inductives, radars, caméras) et les systèmes adaptatifs centralisés capables d’ajuster les cycles en continu sur la base du trafic réel. Si ces derniers représentent la panacée, ils restent peu répandus en raison d’un coût d’installation élevé. Et contrairement à ce que l’on imagine, l’intelligence artificielle n’est pas utilisée pour piloter les feux. Elle n’apparaît que dans quelques projets pilotes qui sont aussi complexes et coûteux à déployer. À l’inverse, l’utilisation de données GPS anonymisées issues des véhicules offrirait une solution potentiellement plus réactive et surtout beaucoup moins onéreuse pour optimiser la signalisation lumineuse sans revoir et refondre toute l’infrastructure existante. 

Le système imaginé au Michigan ouvre donc la voie à une gestion du trafic plus fine et, surtout, plus réactive. L’idée est vraiment bonne, car il est évident qu’aujourd’hui, les données récupérées par les GPS des voitures sont largement sous-exploitées. Mais encore faudra-t-il aussi assurer l’anonymisation de ces données et... leur protection. Quoi qu’il en soit, les utiliser pourrait donc s’avérer efficace et peu onéreux. Passer moins de temps à attendre devant les feux serait bénéfique à tout le monde. Non ? Bon, après, aucune date de déploiement n’a encore été esquissée. Il faudra donc de la patience pour voir si le projet peut aboutir.

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