IA Prediction de flux routier
Le pays du Luxembourg met à disposition sous forme d'OpenData, les données récoltées par ses caméras positionnées tous les kilomètres sur ses autoroutes. En complément, la caméra open source Telraam produit des données ouvertes accessibles via une API.
L'objet de ce commun est de produire de la connaissance pour identifier quelles sont les conditions minimales pour alimenter une IA capable de prédire les flux de circulation à un horizon de 15 minutes à partir des 2 jeux de données : celles venant des caméras de l'autoroute au luxembourg et celles venant de la caméra Telraam à Mouans-sartoux.
Voici les questions que nous souhaitons explorer à travers cette étude :
- Valider l’hypothèse qu'il est possible d'avoir une IA qui prédise les flux de circulation 15 minutes en avance
- Identifier le faisceau des données nécessaires pour produire une IA pertinente
- Clarifier les besoins en infrastructure de captation et distribution des données pour alimenter l'IA
Etat des lieux
- Les données du site cita.lu ont été captées sur un mois et formatées
- Deux algorithmes de "machine learning" ont été testés (LSTM - Random Forest)
Livrables attendus
- Connecteur Spring : Batch générique OpenSource à l'aide du framework - Spring permettant de récolter les données des caméras
- Base de données "Time Séries" : Intégration et alimentation d'une base de données "Time Series"
- Outil de visualisation : outil de visualisation de données
- Test de prédiction à l'aide de "machine learning"
- Rapport d'analyse sur les résultats de l'algorithme prédictif et description de l'infrastructure à son cycle de vie
Publication de recherche : Forecasting: theory and practice, oct 2020
Organisations utilisatrices ou intéressées pour utiliser la ressource : Collectivité Territoire
Contributeur(s) : Fabien Gainier, Gabriel Plassat
Tags : Commun, IA, réseau neurone
Catégories : Logiciel, Données, Connaissance
Thème : Données ouvertes, Traces de mobilité et des données associées, Logistique urbaine, Collectivité
Référent : Fabien Gainier
Défi auquel répond la ressource : Augmenter les connaissances partagées en cartographie et usages des véhicules et réseaux de transports, Faire progresser la FabMob
Personnes clés à solliciter :
Autre commun proche : Open Data Cam
Richesse recherchée :
Compétences recherchées :
Communauté d'intérêt : Communauté autour des données ouvertes, Communauté autour des traces de mobilité et des données associées, Communauté du Logiciel Libre
Type de licence :
Conditions Générales d’Utilisation (CGU) :
Niveau de développement : Disponible et validé
Lien vers l’outil de gestion des actions :
Lien vers l’outil de partage de fichiers :
Besoins : ...
- Financement de 10 jours à 500€
- Mise en visibilité des résultats sur le wiki, newletter et présentation lors d'événement Fabrique des Mobilités
Prochaines étapes : ...
- Automatiser la captation et le traitement de données
- Développer des nouvelles stratégie d'alimentation de l'IA
- Teste de nouvelles infrastructures d'IA
- Produire un diagnostic des infrastructures des données
- Documenter le code et l'expérimentation
- Produire un document d'analyse et les conclusions de l'expérimentation
Documentation des expérimentations : Possibilité de répondre à cet appel de Leonard/Vinci : https://oard.campaign-view.eu/ua/viewinbrowser?od=2b08782d64f70967026c4381af3ef6781&rd=141afa5c62c6693&sd=141afa5c62c63bb&n=11699e4bf913d83&mrd=141afa5c62c639f&m=1
Autres informations
Liste des acteurs qui utilisent ou souhaitent utiliser ce commun : aucun pour le moment
Liste des CR d’atelier en lien avec ce commun :
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