ALYCE accélère l'inférence de l'IA de trafic de 20 % avec Ultralytics YOLO
Découvre comment ALYCE utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la précision des données, optimiser la mobilité urbaine et créer des solutions de trafic pilotées par l'IA pour des villes plus durables et intelligentes.
Les villes animées sont souvent confrontées aux embouteillages, à des systèmes de transport obsolètes et à des défis en matière de durabilité. ALYCE se concentre sur la résolution de ces problèmes en fournissant des outils intelligents basés sur l'IA pour comprendre et améliorer la façon dont les villes se déplacent.
ALYCE a pour mission de s'attaquer à ce problème et a développé diverses solutions innovantes alimentées par des Ultralytics YOLO models : minUi, un outil d'IA pour analyser le comportement, et OBSERVER, un système de surveillance du trafic en temps réel. Ces outils rendent la collecte de données plus rapide et plus précise, réduisent les coûts et aident les villes à créer des systèmes de transport plus intelligents, plus écologiques et plus efficaces.
Fig 1. minUi utilise les modèles Ultralytics YOLO pour l'analyse comportementale.
Utiliser la vision par ordinateur pour la gestion du trafic#
Depuis plus de 20 ans, ALYCE aide les villes à améliorer la mobilité avec un fort accent sur la durabilité. Les zones urbaines font face à des défis persistants tels que la congestion du trafic, les systèmes de transport inefficaces et le besoin urgent de décarbonation. Les méthodes traditionnelles de collecte et d'analyse des données de mobilité sont souvent lentes et manquent de précision, ce qui rend la planification difficile. ALYCE a adopté la computer vision et l'IA pour surmonter ces obstacles, en développant des solutions innovantes basées sur les données pour aider les villes à optimiser les systèmes de transport et à œuvrer pour un avenir plus durable.
Pourquoi les villes ont besoin de solutions de mobilité plus intelligentes et basées sur les données#
À l'échelle mondiale, les villes deviennent de plus en plus fréquentées et la gestion de la mobilité urbaine est devenue de plus en plus complexe. Détecter et analyser les piétons, les véhicules, les vélos et les autres usagers de la route dans des zones fréquentées comme les intersections et les ronds-points est essentiel pour améliorer la fluidité du trafic, la sécurité et la planification des transports. Cependant, les méthodes traditionnelles, comme les enquêtes manuelles ou les systèmes de surveillance obsolètes, échouent souvent à fournir la précision requise pour gérer cette complexité.
Les anciens systèmes peinent à distinguer les différents types d'usagers de la route ou à suivre efficacement leurs mouvements. Par exemple, surveiller les trajectoires des véhicules parallèlement à celles des piétons et des cyclistes en temps réel est quelque chose que les outils traditionnels ne peuvent pas faire de manière fiable. Des données incomplètes ou inexactes peuvent rendre plus difficile la prise de décisions éclairées pour les urbanistes et les opérateurs de transport.
Des outils plus intelligents sont nécessaires pour résoudre ces problèmes. Idéalement, une solution globale devrait être capable de track plusieurs usagers de la route simultanément, de fournir des informations en temps réel et d'aider les villes à mieux comprendre les schémas de circulation.
Les solutions basées sur l'IA d'ALYCE pour une mobilité plus intelligente#
Pour relever les défis de la mobilité urbaine, ALYCE a développé des outils avancés alimentés par l'IA et la computer vision. Ces outils utilisent les modèles Ultralytics YOLO pour des computer vision tasks telles que la real-time object detection. Plus précisément, les modèles YOLO permettent un suivi précis et automatisé des piétons, des véhicules, des vélos et des autres usagers de la route. Les informations recueillies à l'aide d'Ultralytics YOLO sont fiables et exploitables, même dans des contextes complexes tels que des carrefours achalandés et des ronds-points.
Les solutions clés d'ALYCE incluent :
- minUi : Un outil d'IA pour l'analyse vidéo capable d'analyser le comportement des usagers de la route et de fournir des informations pour améliorer la sécurité routière et l'efficacité.
- OBSERVER : Un système de surveillance du trafic en temps réel qui automatise la détection et le suivi des usagers de la route, prenant en charge la traffic management dynamique et une meilleure prise de décision.
- MyGIS : Une plateforme qui visualise les données de mobilité, aidant les urbanistes à interpréter les tendances et à concevoir des systèmes de transport plus percutants.
En intégrant les modèles Ultralytics YOLO, ces outils automatisent les processus manuels lents et fournissent des données très précises. Grâce aux connaissances issues de la vision par ordinateur, ALYCE permet aux villes de réduire les embouteillages, d'optimiser la fluidité du trafic et de créer des réseaux de transport urbain plus durables.
Pourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#
Les modèles Ultralytics YOLO étaient un choix idéal pour les solutions de mobilité d'ALYCE car ils offraient des performances élevées là où cela comptait le plus. Ils ont amélioré la précision avec un gain de 1 à 2 % de mAP et ont assuré un traitement en temps réel avec des vitesses d'inférence 20 % plus rapides que les autres modèles, fonctionnant systématiquement à 30 FPS. Leur efficacité est également inégalée, utilisant 40 % de RAM GPU en moins, ce qui les rend parfaits pour les environnements aux ressources limitées.
Ces avantages ont également permis à ALYCE d'économiser deux mois de temps de développement. Avec Ultralytics, les sessions d'entraînement peuvent être configurées et lancées en seulement 5 à 10 minutes, contre près d'une heure avec les configurations traditionnelles, permettant des itérations plus rapides. Dans l'ensemble, en utilisant les modèles Ultralytics YOLO, ALYCE a pu réduire les coûts tout en se concentrant sur le perfectionnement de ses solutions basées sur l'IA pour créer des systèmes de mobilité plus intelligents et plus efficaces.
Recueillir de nouvelles connaissances comportementales avec Ultralytics YOLO#
L'utilisation des modèles Ultralytics YOLO a aidé ALYCE à faire passer ses solutions de mobilité au niveau supérieur. Leurs outils fournissent désormais des informations précieuses, comme l'analyse du comportement des usagers de la route, ce qui aide les villes et les opérateurs de transport à prendre de meilleures décisions.
Depuis l'intégration de la vision par ordinateur, ALYCE a obtenu des résultats commerciaux mesurables, notamment une réduction des coûts de production grâce à l'automatisation, une amélioration des indicateurs de performance et des délais de livraison plus courts. Ils ont également pu générer de nouveaux types de données, comme des analyses comportementales détaillées, qui renforcent leur capacité à soutenir des solutions de mobilité plus intelligentes.
Fig 2. Grâce à la vision par ordinateur, ALYCE a pu générer de nouvelles connaissances comportementales.
Pendant ce temps, les clients ont été impressionnés par la qualité et la précision des solutions d'ALYCE, qui répondent aux normes de données les plus élevées vérifiées par CEREMA. Le CTO Benoit Berthe a déclaré : « Chez ALYCE, tirer parti d'Ultralytics a changé la donne pour l'entraînement de nos modèles, nous permettant d'améliorer la précision des données et d'offrir une qualité inégalée à nos clients et de les assister dans leurs projets de mobilité durable. »
Ces améliorations ont également conduit à une plus grande satisfaction des clients. Les clients signalent de meilleurs résultats et des opérations plus fluides, qu'ils utilisent les outils d'ALYCE seuls ou avec une supervision humaine.
L'avenir de la vision par ordinateur dans la mobilité#
ALYCE considère que l'avenir de la computer vision progresse avec des modèles tels qu'Ultralytics YOLO, aux côtés de nouvelles technologies telles que les Long Short-Term Memory (LSTMs) pour les modèles basés sur la vidéo. Ces innovations amélioreront la reconnaissance d'objets et la continuité du suivi, rendant les solutions de transport encore plus intelligentes et plus fiables. À mesure que ces technologies évoluent, les villes disposeront de meilleurs outils pour gérer les défis de la mobilité.
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