Maroc : Quand le pesage dynamique des véhicules et le Machine Learning contribuent à rentabiliser et sécuriser les routes.

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Ça y est. Depuis hier jeudi 11 mai 2023, les experts mondiaux de la route et de la mobilité se sont réunis à Rabat (Maroc) à l’occasion d’un séminaire international avec pour thème : « Concepts innovants d’exploitation routière, pour une mobilité sûre et durable ». C’est dans l’amphithéâtre Maaroufi du Centre d’accueil et de Conférences de Rabat que les hostilités ont été lancées.

Après la cérémonie d’ouverture, se sont enchaînées trois sessions de travaux clôturées par une table ronde. Des exploitations routières et systèmes innovants STI (Systèmes des Transports Intelligents) au rôle des données dans une exploitation routière sûre et durable en passant par l’exploitation du réseau routier et la résilience des infrastructures, les participants ont tout de suite été mis sur la voie.

L’on retient par exemple que si les Etats optent pour un système de pesage dynamique des véhicules, cela contribuerait à l’évaluation continue et en temps réel du « poids », du trafic et de l’anticipation contribuerait de maintenance. Avec ce système, la verbalisation (amende) est précise et automatique. De ce fait, les Etats pourraient utiliser des recettes de verbalisation pour l’investissement et la maintenance des routes. Malgré que la marge d’erreur du système du pesage dynamique soit évaluée à plus de 10%, une étude de faisabilité en Belgique a démontré qu’il est rentable au bout de six mois.

Par ailleurs, Mouna Jiber, chercheure et Chef de Service au Ministère marocain de l’Equipement et de l’Eau, a insisté sur l’importance de l’analyse des data pour une mobilité sûre et durable. Le Machine Leaning (forme d’intelligence artificielle) grâce à l’analyse des données, permet d’avoir des itinéraires efficaces et sûrs, de gérer la congestion (ajustement des feux de signalisation en conséquence), de prédire des temps de trajet (meilleure planification des déplacements), mais aussi l’optimisation d’utilisation des transports en commun, l’amélioration de la charge des transports des marchandises et l’éclairage et stationnements intelligents.

Le Machine Learning est également un outil de prévention routière. Il contribue à la prédiction des accidents (détection en temps réel des obstacles et dangers potentiels), à la détection des anomalies de véhicule et comportements dangereux, à l’amélioration des normes de sécurité des véhicules mais aussi à l’évaluation de la qualité des infrastructures (prédiction des risques de défaillance).

Pour cette seconde journée (12 mai 2023), il sera question d’échanger sur le rôle des opérateurs routiers pour le développement du Maas, sur les infrastructures intelligentes gage de routes plus sûres et durable et sur le rôle des big data pour l’amélioration de l’exploitation du réseau routier et de la mobilité des usagers. Contrairement à hier, la journée sera clôturée par deux tables rondes avec pour thèmes :

« Défis et opportunités des Pays à revenu faible et Intermediaire PRFI pour l’innovation dans des infrastructures sûres » et « Actions pour l’amélioration d’une exploitation sûre et durable du réseau routier ».

Larisse TOGNA à Rabat

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