Eteint si possible, allumé si nécessaire: voici en résumé l’objectif de l’Agentschap Wegen en Verkeer au niveau de l’éclairage des autoroutes en Flandre.
La politique de l’Agentschap Wegen en Verkeer (AWV) en matière d’éclairage vise un équilibre entre sécurité et respect des normes climatiques européennes. ” A certains endroits, il y a toujours de l’éclairage, explique Nick Lagast, ingénieur projet à l’AWV, comme sur le Ring de Bruxelles et les entrées et sorties. ” Nick Lagast travaille au sein de l’équipe Bewaking & Monitoring du centre flamand du trafic en charge des installations électromécaniques le long des autoroutes, et notamment de l’éclairage.
Depuis 2010, le nombre de voies de circulation éclairées a baissé de moitié environ. S’il y a peu de trafic ou moins de risques d’accident, l’éclairage reste éteint la nuit. Mais la plupart du temps, l’agence n’allume aujourd’hui l’éclairage que lorsque les circonstances l’exigent. La décision est prise en fonction des données historiques sur l’intensité du trafic et des informations météo de l’IRM pour chaque province. Nick Lagast: ” De même, lorsqu’il y a des travaux ou qu’un accident s’est produit, nous activons l’éclairage manuellement. ”
Plateforme de donnees centrale
L’AWV a recherché une manière de mieux adapter l’éclairage selon les besoins locaux concrets du trafic. Dans le cadre de son programme de commandes publiques innovantes, l’agence a sollicité le secteur privé pour formuler des propositions. Après un deuxième tour de sélection, le choix s’est porté sur l’idée de ML6. ” Nous partons d’une plateforme de données centrale, précise Jens Bontinck, Head of Labs chez ML6. Celle-ci collecte les données et intègre une solution basée sur la technologie Google Cloud AI/ML. ”
” Il y a beaucoup de données publiques disponibles, ajoute Nick Lagast. Songez aux données de systèmes de mesure de la densité du trafic et des embouteillages, aux données de nos propres sta- tions météo, aux données d’applications comme Waze, etc. ” L’idée consistait à collecter un maximum de données pertinentes et d’y appliquer de l’apprentissage machine pour permettre de poser les choix les plus précis, liés à l’emplacement et automatisés afin de décider si l’éclairage doit être allumé ou non.
Turing – le système de gestion de l’éclairage routier – est la première grande application tournant sur la plateforme ML6. Jens Bontinck: ” Nous avons mis au point un système de commutation automatique qui garantit à la fois une sécurité accrue tout en diminuant la consommation d’énergie et en réduisant les interventions manuelles des opérateurs chargés de la gestion de l’éclairage. ”
Il reste possible d’allumer et d’éteindre l’éclairage manuellement, mais en général la gestion se fera de manière plus automatique. Grâce à l’apport de données, le système d’AWV permettra d’agir de manière plus précise, plus locale. Ainsi, s’il pleut sur l’E40 à hauteur de La Panne, l’éclairage sera allumé. Autrefois, l’AWV activait l’éclairage manuellement pour l’ensemble de la province de Flandre occidentale, même si le temps restait sec à Bruges. Avec le nouveau système, tel ne sera plus le cas et seul l’éclairage de la zone concernée sera automatiquement allumé.
Epandage au bon moment
Dans une phase ultérieure, l’AWV envisage d’utiliser la plateforme pour d’autres applications, comme la gestion des services d’épandage. Nick Lagast: ” Aujourd’hui, les services d’épandage s’ap- puient sur les données météo et l’expérience de ses ouvriers. Ici également, l’apprentissage machine fera la différence. En collationnant et en analysant plusieurs sources de données, nous pourrons intervenir de manière plus efficace et envoyer les véhicules d’épandage au bon moment au bon endroit. ”
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