Le Tunnel du Fréjus, axe vital reliant la France et l'Italie, subit régulièrement des congestions importantes impactant l'économie et la mobilité. Ce système de surveillance innovant, basé sur l'intelligence artificielle et des données multi-sources, vise à améliorer significativement la prévision du trafic et la gestion des incidents.
Collecte de données Multi-Sources pour une prévision précise
La performance du système repose sur l'acquisition de données diversifiées et fiables. L'intégration de plusieurs sources d'information permet une analyse exhaustive du trafic et une meilleure anticipation des perturbations.
Capteurs embarqués et traitement d'images par IA
Le long des voies d'accès et à l'intérieur du tunnel, un réseau de 75 caméras intelligentes haute-définition est déployé. Ces caméras, dotées d'une capacité de reconnaissance d'objets et de plaques d'immatriculation (avec une précision de 99%), fournissent des données en temps réel sur la densité, la vitesse et la composition du trafic. Chaque caméra transmet des images toutes les 3 secondes, traitées par un puissant système de reconnaissance d'images basé sur l'intelligence artificielle. Ce système permet la détection immédiate des véhicules lents, des accidents, et des obstacles sur la chaussée, avec une précision de 95%. En complément, 20 capteurs de vitesse répartis stratégiquement mesurent la vitesse instantanée des véhicules avec une marge d'erreur inférieure à 1 km/h, et 15 détecteurs de densité fournissent une mesure précise du nombre de véhicules par section de voie.
Intégration des données externes et prévisions météorologiques
Le système intègre des données externes cruciales pour une prévision robuste. Des APIs fournissent des données météorologiques en temps réel (précipitations, température, vent, visibilité) provenant de stations météorologiques situées à proximité immédiate du tunnel. Des accords de partage de données avec les services d'urgence (pompiers, gendarmerie) permettent l'accès immédiat aux informations sur les incidents et les accidents, avec un temps de réponse moyen de 2 minutes. L'analyse des données de réservation des traversées (ferries, trains) permet d'anticiper les variations de trafic liées aux alternatives de transport. Enfin, des données de trafic routier des routes d'accès (A43, A41) sont intégrées via des capteurs routiers existants et des partenariats avec les opérateurs routiers.
- Nombre total de capteurs: 110
- Fréquence de mise à jour des données météo: toutes les minutes
- Temps de réponse moyen des services d'urgence: 2 minutes
Prédiction du trafic avec algorithmes d'apprentissage automatique
Le cœur du système réside dans son capacité de prédiction. Une plateforme de traitement de données centralisée utilise des algorithmes d'apprentissage automatique, notamment des réseaux neuronaux récurrents (LSTM) et des algorithmes de régression logistique, pour analyser les séries temporelles et prédire le flux de trafic avec une précision de 85% à 1 heure et de 70% à 3 heures. L’apprentissage automatique se base sur une base de données de 10 ans de données historiques du trafic. Le système est auto-apprenant et améliore continuellement sa précision grâce à des techniques d'apprentissage par renforcement.
- Taille de la base de données historique : 10 To
- Précision de la prévision à 1 heure : 85%
- Précision de la prévision à 3 heures : 70%