Conclusions du Forum international des transports (FMI187 Tables rondes sur l'intelligence artificielle (IA) dans la gestion proactive de la sécurité des infrastructures routières ont été publiées, soulignant le potentiel et le rôle importants de AiRAP.
L'IA repousse les limites de la reconnaissance des formes au-delà des capacités humaines et pourrait détenir la clé pour identifier les configurations routières accidentogènes inconnues et ainsi sauver des vies.
La table ronde de l'ITF sur l'IA, qui s'est tenue en février 2021, a réuni des experts de 33 organisations et de 15 pays afin d'examiner et de déterminer les cas les plus pertinents d'utilisation de l'intelligence artificielle dans le contexte de la planification des transports pour la prévention des accidents sur l'ensemble d'un réseau routier.
Le rapport Ce rapport résume les conclusions de la table ronde et explore la possibilité d'utiliser la vision par ordinateur pour recueillir des informations pertinentes, ainsi que la capacité des modèles informatiques à cartographier les zones à haut risque. Des recommandations sont formulées à l'intention des parties prenantes concernant le développement et l'utilisation appropriée de solutions d'IA susceptibles de sauver des vies.
L'IA facilite la gestion proactive de la sécurité routière de deux manières : grâce à des capteurs et des systèmes comme la vision par ordinateur, elle contribue à la collecte de données sur l'état des infrastructures routières et les événements de circulation sur l'ensemble du réseau. Par ailleurs, grâce à des modèles prédictifs, l'IA apprend à identifier les zones du réseau où le risque d'accident est le plus élevé. Dans les régions où des données précises et pertinentes existent, l'IA peut identifier les zones dangereuses de manière proactive, avant même que les accidents ne se produisent.
Cependant, nombreux sont ceux qui estiment que l'IA manque de transparence et d'interprétabilité des prédictions, contrairement aux modèles statistiques traditionnels. Si la puissance de calcul est largement disponible, ce qui limite aujourd'hui l'IA, c'est la disponibilité des données et des personnes qualifiées pour superviser la modélisation. Les données sont souvent rares car elles restent cloisonnées au lieu d'être partagées, et il est à noter que l'industrie automobile détient certaines des données les plus précieuses pour la prédiction des risques.
Le rapport recommande :
- Développer un marché concurrentiel pour le partage et la monétisation des données de trafic et de mobilité
- N’attendez pas les données en temps réel pour élaborer des cartes des risques.
- Rendre obligatoire le partage des données agrégées sur les véhicules
- Tirez les leçons des autres domaines et des meilleures pratiques en matière de partage des données et de protection de la vie privée.
- Soutenir la recherche et l'innovation en faveur d'une IA fiable et explicable
- Aligner les nouveaux outils sur des objectifs politiques précis
- Développer de nouvelles compétences et une infrastructure numérique
- Clarifier les cadres réglementaires en matière de protection des données et de sécurité numérique
- Concevoir des outils de cartographie des risques conviviaux
L'initiative iRAP de collecte et de codage accélérés et intelligents des données d'attributs routiers, connue sous le nom de AiRAP a été inclus dans l'examen de la table ronde et figure dans le rapport.
AiRAP a le potentiel de réduire le temps et les efforts nécessaires aux évaluations de sécurité routière, de réduire les coûts par unité de longueur de route, d'améliorer la précision et de rendre les données disponibles pour chaque route sur Terre.
Pour exploiter ce potentiel, l'objectif principal d'AiRAP est de collecter des données sur les caractéristiques des routes, le flux de trafic et la vitesse conformément à la “ spécification mondiale commune ” iRAP et de cartographier les performances de sécurité et les notes par étoiles.
AiRAP capture les avancées en matière d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique, de systèmes de vision (rue et ciel), de LIDAR, de télématique et d'autres sources de données.
Les fournisseurs peuvent proposer des routines de traduction pour convertir les données collectées par machine en données conformes à la norme iRAP, la conversion étant certifiée par iRAP. Ces données seront publiées dans le monde entier, accompagnées des conditions d'utilisation convenues entre iRAP et le fournisseur.
Lire le rapport de la table ronde de l'ITF ici.
Pour plus d'informations sur AiRAP, consultez https://irap.org/project/ai-rap/
Les tables rondes de l'ITF réunissent des experts internationaux pour discuter de sujets spécifiques, notamment des aspects économiques et réglementaires des politiques de transport dans les 63 pays membres de l'ITF.
L'ITF est une organisation intergouvernementale qui compte 63 pays membres. Elle fait office de groupe de réflexion sur les politiques de transport et organise le Sommet annuel des ministres des Transports.
Les participants à la table ronde sur l'IA représentaient les autorités publiques, les secteurs des transports, des technologies et des données, les instituts de recherche et les organisations internationales.