La brillante invention de Google qui a réduit les arrêts de voiture jusqu’à 30 %

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C’est toujours frustrant de se rendre compte que l’on a passé la plupart de notre temps dans la voiture complètement à l’arrêt ; surtout lors de nos déplacements quotidiens au travail, à l’école ou au shopping. Bien que les voitures actuelles équipées d’Android Auto disposent d’applications qui peuvent nous aider à éviter les embouteillages, comme Waze ou Google Maps, l’idéal serait que ces embouteillages n’existent pas en premier lieu.

Google lui-même a peut-être la solution, et comme il ne pourrait en être autrement, elle est basée sur l’intelligence artificielle ; mais nous ne parlons pas d’une version de Gemini conçue pour éviter les embouteillages, mais plutôt une IA capable de donner des directions aux feux tricolores pour minimiser le temps pendant lequel les voitures restent à l’arrêt.

C’est ainsi qu’est né le projet Feu vert de la recherche Google, dans le but de fluidifier le trafic non seulement pour mettre fin à ces désagréments, mais surtout pour réduire les émissions provoquées par les arrêts continus. Green Light est présenté comme un remplacement des systèmes de contrôle des feux de circulation actuels, qui sont généralement réglés manuellement sur la base de calculs de flux de circulation.

Green Light ne nécessite pas l’installation de nouveaux feux de circulation et fonctionne avec le matériel existant ; Au lieu d’utiliser des caméras pour détecter la densité et les mouvements du trafic, ce système tire parti de la technologie déjà présente dans la plupart des nouvelles voitures. Résistant données obtenues via des applications telles que Google MapsGoogle a déjà une idée assez précise du fonctionnement du trafic dans les principales villes, des heures de pointe et des zones les plus problématiques.

Sur la base de ces informations, l’IA de Green Light est capable d’ajuster le fonctionnement des feux de circulation ; Curieusement, les chercheurs ont reconnu que les changements « ne sont pas énormes ». Il faut préciser que ce système ne contrôle pas directement les feux tricolores, il applique seulement de petits changements au moment exact où les feux changent ; mais cela seul a suffi pour améliorer le trafic dans les 14 villes qui ont participé au programme de tests initial, annoncé en octobre 2023.

L’algorithme utilise les données de Google Maps pour recommander des changements de feux de circulation

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Parmi les participants figuraient Manchester, Hambourg, Seattle, Rio de Janeiro, Abu Dhabi, Jakarta et Budapest (pour l’instant, aucune ville espagnole). Le principal avantage qu’ils ont trouvé était qu’ils n’avaient pas besoin de réaliser des études coûteuses à chaque fois qu’ils souhaitaient modifier l’heure des feux de circulation ; des études qui nécessitent une analyse du trafic quotidien sur une période donnée, mais qui pourraient être « ignorées » grâce aux conseils de Green Light.

Green Light fonctionne également simplement. Villes participantes reçues un tableau de bord qui affiche des recommandations pour ajuster l’horaire des feux de circulation à des intersections spécifiques. Plus important encore, le logiciel montre comment les schémas de circulation changeront lorsque les feux de circulation changent, au lieu de devoir attendre pour remarquer les changements.


Les résultats sont surprenants. Le nouveau système a pu obtenir une réduction de 30% des arrêts aux intersections, ce qui pourrait même s’améliorer avec le temps et l’utilisation de davantage de données provenant de voitures plus connectées. Il n’est pas surprenant que Green Light ait déjà une « liste d’attente » de villes intéressées ; et Google a confirmé qu’à la fin de l’année, il annoncera les personnes choisies pour l’expansion.

Cependant, Google n’a pas l’exclusivité sur cette technologie ; a publié la méthode utilisée et a encouragé les startups et les agences de transport à adoptez-le librement. Le principal obstacle à la mise en œuvre réside dans l’obtention des données, soit via des applications de navigation, soit directement auprès des constructeurs automobiles.

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