Des chercheurs misent sur la conduite autonome pour réduire les bouchons sur l'autoroute

Des chercheurs français du Cermics (Centre d'Enseignement et de Recherche en Mathématiques et Calcul Scientifique) s’associent à des universités américaines pour résoudre les problématiques de flux autoroutiers. Ils veulent s'appuyer sur des fonctionnalités de conduite autonome pour réduire les bouchons aux heures de pointe en harmonisant les flux de trafic.

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Des chercheurs misent sur la conduite autonome pour réduire les bouchons sur l'autoroute

Une centaine de véhicules autonomes ont sillonné les 6,4 kilomètres d’un tronçon autoroutier au sud de Nashville (Tennessee, aux Etats-Unis) pendant les heures où la circulation est la plus dense. Cette expérience menée en novembre 2022 et destinée à modifier le trafic pour réduire les bouchons et la consommation de carburant, résulte, en partie, du travail de chercheurs français.

Le projet a été lancé en 2020 à l’initiative de plusieurs universités américaines – Vanderbilt University, Temple University, Rutgers University-Camden, University of Berkeley – en partenariat avec l’école des Ponts ParisTech, notamment grâce à un Français expatrié, pilote du projet pour l’université de Berkeley. "Pour ma part, le Cermics m’avait détaché pendant un an auprès de l’université Rutgers Camden", explique Amaury Hayat, un chercheur du laboratoire de mathématiques appliquées de l’école Ponts Paris Tech qui participe au projet.

Contrôler les flux

Le travail du chercheur vise à modéliser et stabiliser les flux, que ce soit un fleuve, une transmission ou une autoroute, sur lesquels l’homme dispose d’un moyen d’agir. Également partenaire de Meta pour des projets autour de l’intelligence artificielle, Amaury Hayat a rejoint le consortium dont la mission consiste à contrôler un trafic autoroutier et ainsi réduire la consommation d’essence ou d’un autre carburant. L’équipe a choisi de faire appel à des véhicules autonomes afin de diminuer les bouchons.

"On ne peut pas atteindre la fluidité totale. Nous avons tous nos préférences de vitesse par rapport à la distance qui nous sépare du véhicule qui précède avec une tendance à ralentir." Par ailleurs, atteindre une vitesse uniforme pour tous les véhicules relève de l’utopie. "En cas de ralentissement, il y a ceux qui ralentissent, ceux qui accélèrent trop vite dès que ça repart et l’ensemble créé un effet accordéon." Par ailleurs, alors que la densité de véhicules augmente sur une portion, le débit, c’est à dire le nombre de voitures qui passent à la minute, diminue.

Plus de voitures mais moins de bouchons ?

Ces deux états de fait ont servi d’axe de travail aux chercheurs. En s’appuyant sur les nombreux capteurs présents sur les voitures récentes ; régulateur, stationnement avant ou arrière ; les équipes ont développé des systèmes de conduite autonome. "Nous avons transmis les données à un système d'intelligence artificielle conçu en utilisant un apprentissage par renforcement. En fonction du résultat obtenu, il gagnait une récompense et réessayait afin de la maximiser."

Après plusieurs phases de tests, une centaine de voitures autonomes, transportant un conducteur en cas d’urgence, ont été envoyées dans un trafic dense, proche de la congestion. "L’ensemble de cette portion d’autoroute est équipé de caméras qui vont permettre d’examiner les comportements en complément des données récoltées." Des centaines de téraoctets ont été récolté au cours de l’expérience et vont être analysées au cours des prochaines semaines. "Notre objectif serait de diminuer de 10% la consommation de carburant, mais il faut attendre les résultats pour savoir si l’expérience est concluante."

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