Les villes modernes font face à des défis considérables en matière de mobilité urbaine. Congestion, pollution atmosphérique et temps de déplacement excessifs sont devenus des problématiques quotidiennes pour des millions d'usagers. Face à ces enjeux, une transformation radicale s'opère grâce aux avancées technologiques. Les transports en commun connectés, portés par l'intelligence artificielle et l'émergence de véhicules autonomes, dessinent aujourd'hui les contours d'une nouvelle ère de la mobilité urbaine. Cette révolution promet non seulement d'optimiser les déplacements, mais aussi de rendre les villes plus durables, plus accessibles et mieux adaptées aux besoins de leurs habitants.
La révolution technologique au service de la mobilité urbaine
L'intelligence artificielle comme moteur de transformation des réseaux de transport
L'intelligence artificielle s'impose désormais comme un pilier central dans la modernisation des systèmes de transport collectif. Depuis ses origines dans les années 1950, cette technologie a connu une accélération fulgurante grâce aux progrès réalisés en matière de processeurs, d'algorithmes sophistiqués et de volumes de données disponibles. Aujourd'hui, les opérateurs de transport comme Keolis ou la SNCF intègrent l'IA dans leurs opérations quotidiennes pour améliorer significativement la qualité de service. La SNCF utilise notamment l'intelligence artificielle pour la maintenance prédictive de ses trains, permettant d'anticiper les pannes avant qu'elles ne surviennent et d'optimiser la disponibilité des rames.
Les applications concrètes de l'IA dans les transports en commun se multiplient à travers le territoire français. À Lyon, des systèmes de comptage des passagers par analyse vidéo permettent d'indiquer en temps réel la charge des rames de métro, aidant les voyageurs à choisir les wagons les moins encombrés. En Île-de-France, le chatbot Keobot répond aux questions des usagers concernant les tarifs et les informations de voyage. Ces innovations améliorent considérablement l'expérience utilisateur en rendant l'information accessible instantanément. À Besançon, l'application Ezymob démontre comment l'intelligence artificielle peut servir l'inclusion en aidant les personnes malvoyantes à se déplacer de manière autonome dans les réseaux de transport.
Au-delà des applications orientées vers les usagers, l'IA transforme également la gestion opérationnelle des réseaux. À Hyderabad, en Inde, Keolis utilise l'intelligence artificielle pour adapter en temps réel l'exploitation du métro en fonction de la fréquentation. À Melbourne, en Australie, l'outil IMove anticipe l'affluence dans les tramways, permettant aux opérateurs d'ajuster les fréquences de passage selon les besoins réels. Ces systèmes d'analyse prédictive reposent sur le traitement de volumes massifs de données collectées via l'Internet des objets, les capteurs embarqués dans les véhicules et les infrastructures urbaines. La combinaison de l'IoT, du Big Data et de l'intelligence artificielle forme ainsi l'épine dorsale des systèmes de transport intelligents qui révolutionnent progressivement la mobilité urbaine.
Les véhicules autonomes : une nouvelle génération de transports collectifs
Les véhicules autonomes représentent l'une des innovations les plus prometteuses pour transformer en profondeur les transports en commun. En France, la loi d'orientation des mobilités de 2019 a ouvert la voie aux tests de ces nouvelles technologies sur le territoire national. La RATP expérimente actuellement des bus autonomes dans plusieurs zones de Paris, marquant une étape décisive vers l'intégration de ces véhicules dans le paysage urbain français. Ces bus utilisent une combinaison de capteurs, de caméras et d'algorithmes d'intelligence artificielle pour naviguer de manière sécurisée dans des environnements complexes, tout en s'adaptant aux conditions de circulation et aux comportements des autres usagers de la route.
L'électrification constitue un autre pilier fondamental de cette révolution technologique. En 2024, plus de 20 pour cent des voitures neuves vendues en France étaient électriques ou hybrides rechargeables, témoignant d'une transition rapide vers des modes de transport moins polluants. Cette tendance s'inscrit dans l'objectif ambitieux de la France d'atteindre la neutralité carbone d'ici 2050. Les véhicules autonomes électriques combinent ainsi efficacité énergétique et réduction des émissions de CO2, offrant une solution cohérente avec les impératifs environnementaux actuels. La connectivité de ces véhicules leur permet également de communiquer entre eux et avec les infrastructures urbaines, créant un écosystème de mobilité intelligent et coordonné.
À l'échelle internationale, des entreprises comme Tesla et Waymo aux États-Unis déploient des systèmes de conduite assistée avancés et des robotaxis dans plusieurs villes américaines. Ces expérimentations fournissent des enseignements précieux sur les défis techniques, réglementaires et sociaux liés à l'introduction de véhicules autonomes dans les espaces publics. En France, l'Autorité de régulation des transports et l'Agence nationale de sécurité des systèmes d'information travaillent conjointement pour garantir une mobilité sûre et durable, en établissant des cadres réglementaires stricts pour encadrer le déploiement de ces technologies. Les startups françaises comme Ascendance Flight Technologies, qui développe des avions hybrides-électriques à décollage vertical, illustrent également le dynamisme de l'écosystème d'innovation national dans le domaine de la mobilité du futur.
L'optimisation des trajets par l'analyse prédictive et le machine learning
La gestion dynamique des flux de voyageurs en temps réel
L'un des défis majeurs des transports en commun réside dans la gestion efficace des flux de voyageurs, particulièrement lors des heures de pointe. L'analyse prédictive, rendue possible par les algorithmes de machine learning, permet désormais d'anticiper ces variations de fréquentation avec une précision remarquable. Le programme Montrajetvert, lancé en janvier 2023 par l'école d'ingénieurs CESI et son laboratoire CESI LINEACT, illustre parfaitement cette approche innovante. Ce programme utilise l'intelligence artificielle pour analyser les habitudes de déplacement des étudiants, prédire leurs itinéraires et recommander des solutions de mobilité plus durables. En tenant compte de paramètres variés comme la météo, les embouteillages, les horaires de transport et la localisation des campus, le système propose des trajets optimisés qui réduisent à la fois le temps de déplacement et l'empreinte carbone.
Les opérateurs de transport exploitent également ces technologies pour améliorer la régulation de leur réseau en temps réel. À Nice, des feux tricolores intelligents analysent le trafic en direct et adaptent leur séquençage pour fluidifier la circulation. Cette gestion dynamique repose sur un réseau de capteurs intégrés dans les infrastructures urbaines qui collectent des données sur le volume de véhicules, la densité piétonne et les conditions de circulation. Ces informations sont ensuite transmises à des plateformes d'analyse qui utilisent l'intelligence artificielle pour identifier les points de congestion et proposer des ajustements en quelques secondes. Cette réactivité permet de réduire significativement les temps de trajet et d'améliorer l'expérience globale des usagers.
L'anticipation des pics d'affluence constitue un autre domaine où l'analyse prédictive démontre son efficacité. Keolis a développé un outil capable d'anticiper les pics d'affluence de la navette vers le Mont-Saint-Michel, permettant d'ajuster l'offre de transport en fonction de la demande prévisionnelle. À Londres, le programme CCTV AI Trial utilise la vidéosurveillance intelligente pour sécuriser les voies ferrées en détectant automatiquement les comportements dangereux ou les anomalies sur les infrastructures. Ces systèmes combinent reconnaissance d'images et intelligence artificielle pour analyser en continu des milliers d'heures de vidéo, identifiant instantanément les situations nécessitant une intervention. Cette capacité d'analyse en temps réel renforce considérablement la sécurité des réseaux tout en optimisant l'allocation des ressources humaines.
Les algorithmes au service de la réduction des temps d'attente
La réduction des temps d'attente représente un enjeu crucial pour améliorer l'attractivité des transports en commun face à la voiture individuelle. Les algorithmes d'optimisation permettent désormais de calculer avec précision les intervalles de passage les plus efficaces pour chaque ligne, en fonction des variations de demande tout au long de la journée. Cette approche scientifique du dimensionnement de l'offre remplace progressivement les méthodes empiriques traditionnelles, permettant d'ajuster finement les fréquences de passage pour minimiser l'attente des voyageurs tout en optimisant les coûts d'exploitation. Les systèmes de transport intelligents intègrent ces algorithmes dans des plateformes qui actualisent en permanence les plannings en fonction des conditions réelles de circulation et de fréquentation.
L'interconnexion des différents modes de transport constitue également un levier majeur pour réduire les temps de parcours globaux. L'intelligence artificielle facilite cette coordination en proposant des itinéraires multimodaux optimisés qui combinent bus, métro, tramway, vélo en libre-service et marche à pied. Aux Pays-Bas, l'outil KEINFO développé par Keolis informe rapidement les voyageurs en cas de perturbations et leur propose automatiquement des itinéraires alternatifs. Cette capacité à réagir en temps réel aux incidents et à recalculer instantanément les meilleurs parcours transforme profondément l'expérience de déplacement, rendant les transports en commun plus fiables et prévisibles.
Les recherches menées par Keolis en collaboration avec l'IVADO visent à reconstituer précisément les trajets des voyageurs pour mieux comprendre les patterns de déplacement et identifier les besoins non satisfaits. Ces analyses permettent de détecter les ruptures de charge les plus pénalisantes, les correspondances difficiles et les zones mal desservies. Les informations ainsi obtenues orientent les décisions d'investissement et les réorganisations de réseaux pour maximiser l'efficacité globale du système de transport. L'utilisation du Big Data dans ce contexte permet de traiter des volumes de données considérables provenant de sources multiples, comme les validations de titres de transport, les signaux des téléphones mobiles et les capteurs embarqués dans les véhicules, offrant ainsi une vision exhaustive de la mobilité urbaine.
Les enjeux de la mobilité connectée pour un avenir durable
Réduire l'empreinte carbone grâce aux technologies intelligentes
La lutte contre le changement climatique place la décarbonation des transports au cœur des priorités nationales. Le programme Montrajetvert développe des tableaux de bord pour les campus universitaires permettant de suivre précisément les émissions de CO2 liées aux trajets domicile-campus. Cette transparence encourage les étudiants à adopter des comportements de mobilité plus responsables en visualisant concrètement l'impact environnemental de leurs choix de transport. Les outils basés sur l'intelligence artificielle peuvent calculer la trajectoire carbone de différentes options de mobilité, aidant les usagers à privilégier les modes les moins polluants. Cette sensibilisation active, appuyée par des données personnalisées, s'avère plus efficace que les campagnes de communication génériques.
L'électrification massive du parc de véhicules de transport en commun constitue un levier majeur pour réduire les émissions directes. Le gouvernement français investit massivement dans cette transition, avec un objectif ambitieux de déploiement de flottes électriques dans les principales agglomérations. Les véhicules électriques offrent non seulement une réduction drastique des émissions locales de polluants et de gaz à effet de serre, mais également une diminution significative des nuisances sonores, améliorant ainsi la qualité de vie urbaine. Les systèmes de transport intelligents optimisent par ailleurs la consommation énergétique des véhicules en ajustant les vitesses et les accélérations en fonction du profil des trajets et des conditions de circulation, maximisant ainsi l'autonomie des batteries.
L'optimisation du trafic permise par les technologies connectées contribue également à réduire la consommation de carburant et les émissions. En fluidifiant la circulation et en réduisant les arrêts et démarrages intempestifs, les systèmes de gestion intelligente du trafic diminuent significativement la consommation énergétique globale du système de transport. Le gouvernement français prévoit par ailleurs la création de 100 000 kilomètres de pistes cyclables d'ici 2030, favorisant les modes de déplacement actifs et non polluants. Cette infrastructure cyclable, intégrée dans une stratégie globale de mobilité connectée, permet d'offrir des alternatives crédibles à la voiture individuelle pour les trajets de courte et moyenne distance. L'IA peut également limiter le recours à la voiture personnelle en rendant les solutions de mobilité partagée plus attractives grâce à une meilleure coordination et une plus grande flexibilité.
Accessibilité et inclusion : comment les innovations profitent à tous les usagers
L'accessibilité des transports en commun pour tous les publics, y compris les personnes en situation de handicap, constitue un impératif social majeur. Les technologies intelligentes offrent des opportunités sans précédent pour améliorer cette accessibilité. L'application Ezymob à Besançon illustre comment l'intelligence artificielle peut transformer le quotidien des personnes malvoyantes en leur fournissant des informations vocales précises sur leur environnement et les options de transport disponibles. Ces outils de guidage personnalisés réduisent considérablement les obstacles à la mobilité autonome, favorisant l'inclusion sociale et professionnelle des personnes handicapées.
L'information voyageur en temps réel, désormais largement déployée sur les réseaux de transport, bénéficie également à l'ensemble des usagers en réduisant l'incertitude liée aux déplacements. Les chatbots comme Keobot rendent l'accès à l'information plus simple et plus rapide, particulièrement pour les personnes peu familières avec les systèmes de transport ou parlant mal la langue locale. Ces assistants virtuels peuvent répondre à des questions complexes en langage naturel, offrant une expérience d'interaction intuitive qui démocratise l'accès aux transports en commun. L'intelligence artificielle générative, popularisée par ChatGPT depuis 2022, ouvre de nouvelles perspectives en permettant de créer des contenus personnalisés adaptés aux besoins spécifiques de chaque usager.
La protection des données personnelles constitue néanmoins un enjeu crucial dans le développement de ces services connectés. Le programme Montrajetvert traite les données de mobilité conformément au Règlement Général sur la Protection des Données, garantissant le respect de la vie privée des utilisateurs. Keolis manifeste également une attention particulière aux questions d'éthique et de sécurité liées à l'intelligence artificielle, notamment en matière de protection des données personnelles. Les acteurs du secteur doivent naviguer entre l'exploitation des données pour améliorer les services et le respect des droits fondamentaux des usagers. L'Agence nationale de sécurité des systèmes d'information veille à garantir la cybersécurité des infrastructures de transport connectées, prévenant les risques de piratage ou d'utilisation abusive des systèmes. Cette vigilance est indispensable pour maintenir la confiance du public dans ces nouvelles technologies et assurer leur acceptabilité sociale à long terme. L'écosystème français de l'innovation en mobilité, avec des startups comme Vulog, champion de la mobilité partagée, et Exotec, licorne valorisée à plus de 2 milliards de dollars dans l'automatisation des entrepôts, démontre la capacité du pays à se positionner à la pointe de cette transformation technologique majeure.
