ALYCE a intégré Ultralytics YOLO à des solutions comme minUi et OBSERVER, économisant deux mois de développement et réduisant les coûts pour une mobilité urbaine plus intelligente.
Les villes animées sont souvent confrontées aux embouteillages, à des systèmes de transport obsolètes et à des défis liés au développement durable. ALYCE s’attache à résoudre ces problèmes en proposant des outils intelligents basés sur l’IA pour comprendre et améliorer les déplacements en ville.
ALYCE s’est donné pour mission de relever ce défi et a créé plusieurs solutions innovantes basées sur les modèles Ultralytics YOLO : minUi, un outil d’IA pour analyser les comportements, et OBSERVER, un système de surveillance du trafic en temps réel. Ces outils accélèrent et fiabilisent la collecte de données, réduisent les coûts et aident les villes à mettre en place des systèmes de transport plus intelligents, plus écologiques et plus efficaces.
Fig. 1. minUi utilise les modèles Ultralytics YOLO pour analyser les comportements.
Utiliser l’IA visuelle pour gérer le trafic#
Depuis plus de 20 ans, ALYCE aide les villes à améliorer la mobilité en mettant fortement l’accent sur le développement durable. Les zones urbaines sont confrontées à des difficultés persistantes, comme les embouteillages, l’inefficacité des systèmes de transport et l’urgence de décarboner. Les méthodes traditionnelles de collecte et d’analyse des données de mobilité sont souvent lentes et manquent de précision, ce qui complique la planification. ALYCE a adopté la vision par ordinateur et l’IA pour surmonter ces obstacles et élaborer des solutions innovantes fondées sur les données, qui aident les villes à optimiser leurs systèmes de transport et à progresser vers un avenir plus durable.
Pourquoi les villes ont besoin de solutions de mobilité plus intelligentes et fondées sur les données#
Partout dans le monde, les villes sont de plus en plus fréquentées et la gestion de la mobilité urbaine devient toujours plus complexe. Détecter et analyser les piétons, les véhicules, les vélos et les autres usagers de la route dans des zones très fréquentées, comme les intersections et les ronds-points, est essentiel pour améliorer la fluidité du trafic, la sécurité et la planification des transports. Pourtant, les méthodes traditionnelles, comme les enquêtes manuelles ou les systèmes de surveillance obsolètes, ne fournissent souvent pas la précision nécessaire pour gérer cette complexité.
Les anciens systèmes peinent à distinguer les différents types d’usagers de la route ou à suivre efficacement leurs déplacements. Par exemple, les outils traditionnels ne permettent pas de suivre de manière fiable en temps réel les trajectoires des véhicules, des piétons et des cyclistes. Des données incomplètes ou imprécises peuvent compliquer la prise de décisions éclairées pour les urbanistes et les exploitants de transports.
Des outils plus intelligents sont nécessaires pour résoudre ces problèmes. Idéalement, une solution complète devrait pouvoir suivre simultanément plusieurs usagers de la route, fournir des informations en temps réel et aider les villes à mieux comprendre les schémas de circulation.
Les solutions d’ALYCE basées sur l’IA pour une mobilité plus intelligente#
Pour relever les défis de la mobilité urbaine, ALYCE a conçu des outils avancés reposant sur l’IA et la vision par ordinateur. Ces outils utilisent les modèles Ultralytics YOLO pour des tâches de vision par ordinateur, comme la détection d’objets en temps réel. Plus précisément, les modèles YOLO permettent de suivre automatiquement et avec précision les piétons, les véhicules, les vélos et les autres usagers de la route. Les informations obtenues grâce à Ultralytics YOLO sont fiables et exploitables, même dans des environnements complexes comme les intersections et les ronds-points très fréquentés.
Les principales solutions d’ALYCE comprennent :
- 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 et l’efficacité du trafic.
- OBSERVER : un système de surveillance du trafic en temps réel qui automatise la détection et le suivi des usagers de la route, favorisant une gestion dynamique du trafic et une meilleure prise de décision.
- MyGIS : une plateforme de visualisation des données de mobilité qui aide les urbanistes à interpréter les tendances et à concevoir des systèmes de transport plus efficaces.
En intégrant les modèles Ultralytics YOLO, ces outils automatisent les processus manuels lents et fournissent des données très précises. Grâce aux informations issues de l’IA visuelle, ALYCE aide les villes à réduire les embouteillages, à fluidifier la circulation et à créer des réseaux de transport urbain plus durables.
Pourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#
Les modèles Ultralytics YOLO convenaient parfaitement aux solutions de mobilité d’ALYCE, car ils offraient des performances élevées là où elles étaient les plus importantes. Ils ont amélioré la précision de 1 à 2 % en termes de précision moyenne (mAP) et assuré le traitement en temps réel grâce à des vitesses d’inférence supérieures de 20 % à celles des autres modèles, avec un fonctionnement constant à 30 FPS. Leur efficacité est également remarquable : ils utilisent 40 % de mémoire RAM GPU en moins, ce qui les rend parfaitement adaptés aux environnements aux ressources limitées.
Ces avantages ont également fait gagner deux mois de développement à ALYCE. 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, ce qui permet d’itérer plus rapidement. En utilisant les modèles Ultralytics YOLO, ALYCE a pu réduire ses coûts tout en se concentrant sur l’amélioration de ses solutions pilotées par l’IA pour créer des systèmes de mobilité plus intelligents et plus efficaces.
Obtenir de nouvelles informations comportementales avec Ultralytics YOLO#
L’utilisation des modèles Ultralytics YOLO a permis à ALYCE de faire passer ses solutions de mobilité au niveau supérieur. Ses outils fournissent désormais des informations précieuses, par exemple sur le comportement des usagers de la route, afin d’aider les villes et les exploitants de transports à prendre de meilleures décisions.
Depuis l’intégration de la vision par ordinateur, ALYCE a obtenu des résultats commerciaux mesurables, notamment une baisse des coûts de production grâce à l’automatisation, de meilleures mesures de performance et des délais de livraison plus courts. L’entreprise a également pu générer de nouveaux types de données, comme des informations comportementales détaillées, renforçant sa capacité à soutenir des solutions de mobilité plus intelligentes.
Fig. 2. Grâce à la vision par ordinateur, ALYCE a pu générer de nouvelles informations sur les comportements.
Les clients ont également été impressionnés par la qualité et la précision des solutions d’ALYCE, qui respectent les normes de données les plus exigeantes, vérifiées par le CEREMA. Benoit Berthe, directeur technique, a déclaré : « Chez ALYCE, l’utilisation d’Ultralytics a changé la donne pour l’entraînement de nos modèles. Elle nous a permis d’améliorer la précision des données, d’offrir une qualité inégalée à nos clients et de les accompagner dans leurs projets de mobilité durable. »
Ces améliorations ont également accru la satisfaction des clients. Ceux-ci constatent de meilleurs résultats et des opérations plus fluides, qu’ils utilisent les outils d’ALYCE seuls ou avec la supervision d’un opérateur.
L’avenir de la vision par ordinateur dans le domaine de la mobilité#
ALYCE estime que l’avenir de la vision par ordinateur progressera grâce à des modèles comme Ultralytics YOLO et à de nouvelles technologies, telles que les réseaux à mémoire à court et à long terme (LSTMs) pour les modèles basés sur la vidéo. Ces innovations amélioreront la reconnaissance des objets et la continuité du suivi, rendant les solutions de transport encore plus intelligentes et fiables. À mesure que ces technologies évolueront, les villes disposeront de meilleurs outils pour gérer les enjeux de mobilité.
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