Qucit en Inde pour le 18e World Road Meeting

Il y a deux semaines, j’ai eu l’incroyable opportunité de me rendre en Inde à l’occasion de la 18e édition du World Road Meeting pour présenter un outil sur lequel nous travaillons depuis mars 2017 chez Qucit : RoadPredict. Cet outil utilise la data science et l’intelligence artificielle pour améliorer la sécurité routière.

La 18e edition du World Road Meeting:

Cette année, la 18e édition du World Road Meeting était organisée du 14 au 17 Novembre à New Delhi en Inde. Tous les quatre ans, la Fédération Routière Internationale (IRF) organise cet événement dans une ville différente. La prochaine ville pour l’édition 2021 reste à déterminer.

Discuter de l’avenir de la mobilité en Inde

Le thème de cette rencontre – bénie par Saraswati, la déesse hindoue du savoir – était « Des routes sécurisées et une mobilité intelligente comme moteurs de croissance économique ».
Selon les mots de l’IRF “la conférence est un lieu de partage de recherches, de bonnes pratiques et d’expériences de pointe à travers le monde et se veut un événement de premier plan pour débattre des questions importantes auxquelles sont confrontés les secteurs de la route, des transports et de la mobilité” et ce fut un succès !
L’Inde a fourni un excellent cas d’usage aux conférenciers puisque c’est l’une des économies les plus dynamiques au monde. Un grand nombre d’intervenants étaient des spécialistes indiens.

Après avoir atterri à Delhi – une ville encombrée de voitures et assombrie par un épais brouillard de pollution, j’ai rapidement eu le sentiment qu’échanger autour de la sécurité routière et d’une mobilité intelligente était tout à fait approprié !

Chaque année vers le mois de novembre, la ville subit une pollution atteignant des niveaux critiques. Cette situation est aggravée par la combustion des cultures et la pollution industrielle dans les États voisins de New Delhi.

Motard conduisant dans un nuage de pollution à New Delhi, Inde, le 8 novembre 2017.. (AP Photo/Altaf Qadri)

 

La mobilité intelligente ne consiste pas seulement à se rendre rapidement à destination, en toute sécurité et en toute fluidité. Elle entend aussi utiliser des modes de transport plus propres pour se déplacer tant à l’intérieur des villes qu’entre elles.

A ce titre, les conférences ne portaient pas uniquement sur les voitures particulières et les routes associées. D’autres entreprises, experts et institutions travaillant dans le domaine de la mobilité durable ont largement participé aux discussions. Par exemple, beaucoup ont discuté des Systèmes de Transport Intelligents (ITS); les données ont même été présentées comme le cinquième mode de transport ! Une session parallèle a permis d’expliquer le phénomène MaaS (Mobility as a Service) à venir et les manières de se préparer à cette nouvelle ère dans les transports.

Entre les nombreuses séances plénières, techniques et parallèles, les participants ont eu l’occasion de visiter de nombreux stands d’exposants. Répartis sur 3 000 m2 de surface d’exposition, un grand nombre de professionnels de la mobilité innovante étaient présents. Des sociétés internationales telles que Swarco ou PTV Group, des spécialistes indiens et même des confrères français : Immergis mais aussi Michelin. Des pavillons régionaux dédiés étaient également présents : Australie, Russie & Canada.

RoadPredict : un outil pour améliorer la sécurité routière sur les autoroutes avec l’I.A

Après avoir soumis un article technique à l’IRF, Qucit a été sélectionnée pour présenter l’outil RoadPredict lors d’une des sessions parallèles « Safer Roads ».

Le thème de la présentation portait sur « comment utiliser l’intelligence artificielle et la data science pour améliorer la sécurité sur les autoroutes ». Nous avons discuté des résultats de notre partenariat avec Egis Exploitation Aquitaine sur l’autoroute A63 entre Bordeaux et Bayonne. Cette présentation de 15 minutes a été l’occasion d’expliquer le protocole scientifique mis en place par les data scientists de Qucit afin de créer un outil dédié aux opérateurs routiers. Cet outil s’appuie sur l’apprentissage machine et prédit où et quand les incidents se produiront pour optimiser les patrouilles des opérateurs et sauver des vies !

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