Une gestion des foules pour des villes plus sûres, plus vertes et moins congestionnées
La congestion coûte 100 milliards d’euros à l’Europe chaque année. Cela représente 1 % du PIB de l’UE, pour lequel le trafic dû au transport de marchandises par route est devenu, à juste titre, le bouc émissaire. Pourtant, bien que le nombre croissant de citoyens désireux de se déplacer à vélo, à vélo électrique, ou même à pied constitue une importante source d’espoir – en particulier depuis la pandémie de COVID-19 – nous manquons toujours d’informations sur le trafic des piétons et des cyclistes. ALLEGRO (unrAvelLing sLow modE travelinG and tRaffic: with innOvative data to a new transportation and traffic theory for pedestrians and bicycles) aborde ce problème de congestion en adoptant une toute nouvelle approche. «Nous sommes confrontés à un manque flagrant de données, qui sont difficiles à collecter», déclare Serge Hoogendoorn, président du département Transport et planification de la TU Delft et chercheur principal du projet ALLEGRO. «Le comportement des cyclistes, par exemple, doit être examiné sur trois niveaux. Ce que l’on appelle le niveau opérationnel (la prise de décision à court terme lors de l’interaction avec un autre cycliste, dans le cas d’une manœuvre de dépassement, par exemple), le niveau de prise de décision à moyen terme (quel itinéraire choisir), et celui de la prise de décision à long terme (à quelles activités participer en tant que cycliste dévoué et dans quel ordre).» Actuellement, la plupart des décisions politiques liées aux infrastructures pour les piétons et les cyclistes reposent sur un principe général. Mais les travaux d’ALLEGRO fournissent aux décideurs une base plus théorique.
De la modélisation aux prévisions
Serge Hoogendoorn et son équipe travaillent sur des approches innovantes de collecte des données depuis novembre 2015. Celles-ci comprennent la réalité virtuelle (RV), des études sur le terrain recourant à des vélos équipés de GPS, des expériences contrôlées de conduite à vélo, des données sociales pour la caractérisation des foules, une collecte de données avancées à l’aide du Wi-Fi et de capteurs 3D, et des enquêtes approfondies. «L’innovation réside essentiellement dans cette approche mixte de la collecte de données et l’intérêt porté à tous les niveaux de comportement. Nous disposons à présent de modèles très innovants qui peuvent être utilisés pour tester de nouvelles politiques et une nouvelle conception telles que proposées par les décideurs politiques et au moment où ils les proposent. Grâce à nos nouvelles techniques d’évaluation de l’état actuel, nous pouvons fournir aux gestionnaires de foules un meilleur aperçu de l’endroit où ces foules se forment, de l’impact de certaines mesures (contre la congestion, par exemple), etc. Nous avons également mis au point des stratégies de contrôle du trafic pour les vélos intelligents qui peuvent servir à améliorer le flux urbain et, au final, faire du vélo un moyen de transport plus attrayant pour les citoyens», explique Serge Hoogendoorn. Au-delà de ses modèles microscopiques et macroscopiques, le projet ALLEGRO, financé par le CER, propose également des modèles basés sur la théorie des jeux. Ces derniers offrent des informations utiles sur les conditions dans lesquelles le trafic s’auto-organise de manière efficace, contrairement à celles dans lesquelles il s’effondre. Plusieurs applications sont déjà envisagées. Serge Hoogendoorn et son équipe collaborent notamment avec l’entreprise néerlandaise NS Stations, qui gère plus de 400 gares ferroviaires aux Pays-Bas, sur un projet de démonstration de faisabilité qui déploierait le système de surveillance d’ALLEGRO pour parvenir à une gestion avancée de la foule dans ces gares. Ils travaillent également sur des vélos intelligents et le contrôle coopératif des intersections, afin de réduire le nombre d’arrêts aux intersections et guider les cyclistes en conséquence. «Nos méthodes de gestion de la foule peuvent être étendues à des zones plus larges. Par exemple, nous disposons d’une nouvelle plateforme qui reproduit le campus de la TU Delft et suit les changements dans les schémas de mobilité dans un contexte de COVID-19. Les gens se comportent-ils en respectant la distanciation de 1,5 mètre? Évitent-ils les zones trop fréquentées? Les données que nous avons récoltées ont été utilisées à bon escient pour tester des prévisions à court et à plus long terme recourant à des techniques d’IA», souligne Serge Hoogendoorn. Les modèles d’ALLEGRO pourraient prochainement permettre de suivre des villes entières ou être appliqués au mouvement des personnes dans des bâtiments. L’équipe du projet est déjà parvenue à utiliser la RV pour étudier le comportement des piétons dans les bâtiments, avec des applications potentielles comme le test d’interventions pour une évacuation en toute sécurité des bâtiments.
Mots‑clés
ALLEGRO, gestion des foules, cyclistes, piétons, congestion, données, surveillance
