La ville britannique de York est très connue pour son immense cathédrale gothique, ses remparts et sa richesse historique. Très apprécié des 7 millions de touristes qui visitent York chaque année, cet afflux de personne pose des problèmes majeurs aux planificateurs de circulation de la ville.

Comme il n’est pas possible d’augmenter simplement la capacité des voies en élargissant ou en ajoutant des routes dans le centre historique, il y a de nombreux embouteillages, une augmentation de la pollution et une difficulté d’accessibilité dans la ville.

La ville de York a donc décidé de se tourner vers l’innovation et les technologies intelligentes pour résoudre leurs problèmes de trafic. Après un an de mise en œuvre, la ville historique est désormais la première ville du Royaume-Uni à utiliser un modèle de transport en temps réel pour la gestion du trafic en direct.

Le nouveau modèle de transport en temps réel est l’un des éléments clés du programme d’évolution des déplacements intelligents de la ville, STEP. Ce programme, lancé en 2018 et financé par le gouvernement britannique, se concentre sur les approches numériques de la planification du développement et de la gestion du trafic – et pas seulement sur les infrastructures physiques. Au cœur de ce programme se trouve une plateforme de données, qui rassemble toutes sortes de données pertinentes sur la mobilité provenant de différentes sources. Le but est d’améliorer la connectivité entre les différentes infrastructures et les transports et assurer une bonne gestion de la demande de transport à long terme.

York

« Les données sont essentielles pour la gestion du trafic en temps réel », explique Michael Oliver de PTV Group, qui a été responsable du déploiement du modèle de transport en temps réel à York. « Notre logiciel de modélisation prédictive du trafic, PTV Optima, est intégré à plus de 100 capteurs de flux de trafic, plus de 100 contrôleurs de signaux, des données sur la vitesse sur l’ensemble du réseau routier fournies par TomTom, ainsi que des informations actualisées sur les travaux routiers et autres modifications du réseau. Toutes ces données sont visualisées en temps réel »

L’outil combine ces données de trafic en temps réel avec un modèle de transport dynamique. « De manière similaire à la façon dont fonctionnent les prévisions météorologiques », explique Oliver. « Les conditions de circulation sont constamment mises à jour et peuvent être prévues jusqu’à une heure à l’avance. Cette prévision fournit à la salle de contrôle une image cohérente et détaillée de l’ensemble de la capacité de trafic actuelle. »

Les gestionnaires du trafic peuvent surveiller en permanence toutes les routes. Ils obtiennent un aperçu détaillé de ce qui se passe sur l’ensemble du réseau, et pas seulement aux endroits équipés de capteurs ou de caméras de surveillance.

Le modèle identifie les meilleurs scénarios pour gérer les embouteillages, les fermetures de routes ou les chantiers de construction et permet ainsi à la salle de contrôle de tester des scénarios alternatifs pour l’heure à venir, le jour suivant ou plusieurs semaines à l’avance.

La ville de York dispose donc d’un outil opérationnel de modélisation routière pour surveiller les conditions de trafic en temps réel, prévoir et planifier le trafic à avenir, observer comment les plans se déroulent et utiliser ces connaissances pour améliorer les stratégies futures.

« Avant le projet STEP, les carrefours étaient modélisés du mieux possible, testés et ajustés par l’observation lors de leur mise en œuvre. Ensuite, les agents de surveillance du réseau surveillaient les caméras de vidéosurveillance, Twitter et les médias sociaux pour détecter tout incident ou embouteillage. » explique James Guilliatt, chef du projet STEP.

« Dans le cadre du projet STEP, PTV Optima, nous a fourni des prévisions et des alertes qui peuvent informer les gestionnaires du trafic bien avant le point de crise. Cette proactivité nous a permis d’intervenir sur le trafic plus tôt et plus efficacement, par exemple en activant plus tôt les plans de signalisation des heures de pointe si un pic de trafic inattendu se produit. »

Dave Atkinson, responsable des programmes et de Smart Place au conseil municipal de la ville de York, tire également un bilan positif quelques semaines après le lancement du projet en juin 2021 : « À ce stade précoce du projet, il s’avère déjà être un succès. Nous sommes en mesure de prédire les niveaux de trafic futurs en nous basant sur le comportement en temps réel et de mieux gérer le flux de circulation durant les heures de pointe en ajustant les feux de signalisation pour qu’ils s’accordent au mieux aux conditions de circulation. »

La nouvelle stratégie et le modèle de transport en temps réel seront maintenus activement pendant au moins les six prochaines années – avec de nombreuses possibilités d’extension.

Michael Oliver conclut : « Actuellement, le modèle de transport en temps réel est utilisé pour le trafic automobile uniquement. À l’avenir, une intégration avec les flux de transport public en temps réel pourrait être une autre option intéressante. Les données de localisation en temps réel des bus pourraient être importées dans le logiciel afin que les gestionnaires du trafic puissent voir où se trouvent les bus à l’instant T. Nous pourrons ainsi prévoir leurs retards éventuels, et utiliser ces informations pour soutenir notre prise de décision. »

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À propos de l’auteur

Les formes de mobilité durable comme le vélo, la conduite autonome, la sécurité routière et les stratégies pour le dernier kilomètre : Steffi est fascinée par la variété des sujets que la mobilité peut offrir. Elle est toujours à la recherche de nouvelles histoires passionnantes à écrire.

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