Depuis plus d'une décennie, le programme des « smart cities » en Inde s'est traduit par des déploiements visibles : caméras, capteurs et centres de commandement. Ces outils ont accru la surveillance des routes, mais sont restés essentiellement réactifs. Des systèmes de gestion du trafic fondés sur l'intelligence artificielle promettent aujourd'hui de changer cet ordre, en déplaçant l'approche vers la prévision, l'adaptation en temps réel et la coordination des flux.
Contexte : des infrastructures réactives à la montée de l'IA
Les projets passés ont principalement amélioré la visibilité sur le réseau routier en installant des équipements au niveau des carrefours et en centralisant les informations. Toutefois, cette logique consistant à signaler la congestion puis intervenir n'a pas suffi à prévenir les bouchons. À titre d'exemple, Bengaluru figure encore parmi les villes les plus encombrées au monde selon l'indice TomTom 2025, ce qui illustre la persistance du problème malgré les investissements matériels.
Que proposent les systèmes de gestion du trafic pilotés par l'IA ?
Les plateformes récentes associent collecte de données, algorithmes et capacités d'action en temps réel. Elles s'appuient sur des signaux connectés qui deviennent des nœuds communicants, capables d'anticiper les pics de trafic, d'adapter la séquence des feux et de réorienter les itinéraires. Selon le récit publié par Shalini Mondal, ces approches ont déjà produit des effets mesurables : dans certains corridors de Bengaluru, le temps de trajet a diminué jusqu'à 20 %.
Outre la fluidité, ces systèmes visent également à améliorer la sécurité des piétons en intégrant des priorités adaptées et à réduire les émissions liée aux arrêts et redémarrages fréquents. Leur force tient à la capacité d'optimiser de manière coordonnée plusieurs carrefours et de répondre aux variations de la demande en quasi‑temps réel.
Conditions de réussite et limites
L'innovation technologique ne suffit pas à elle seule. La réussite des déploiements dépend de facteurs non techniques : la maturité et l'entretien des infrastructures existantes, la qualité de l'exécution politique, le partage effectif des données entre acteurs et l'intégration avec les services de transport public. Sans ces éléments, les gains obtenus dans quelques axes risquent de rester localisés.
Par ailleurs, des enjeux opérationnels et sociétaux subsistent : la maintenance continue des équipements, la gouvernance des données, la protection de la vie privée et l'équité d'accès aux bénéfices. Ces questions pèsent sur l'adoption à grande échelle et sur l'acceptabilité des solutions auprès des usagers et des collectivités.
Impacts attendus pour les habitants
Si elles sont déployées de manière stratégique et inclusive, ces plateformes pilotées par l'IA pourraient rendre la mobilité urbaine plus fluide, diminuer la durée des trajets et réduire les émissions liées aux congestions, contribuant ainsi à des rues plus vivables. Pour atteindre cet objectif, autorités, opérateurs privés et citoyens devront coordonner leurs actions, notamment sur le partage des données et la planification multimodale.
Ce qui reste à confirmer
Les éléments disponibles indiquent des améliorations locales et des tendances prometteuses, mais plusieurs points exigent des confirmations supplémentaires : l'étendue réelle et durable des gains au-delà de corridors expérimentaux, la capacité des villes à maintenir et à financer ces systèmes sur le long terme, et l'impact concret sur les inégalités d'accès à la mobilité. Ces incertitudes appellent des évaluations indépendantes et un suivi continu.
À retenir
- Les premiers systèmes d'IA déplacent la gestion du trafic de la réaction vers la prévision et l'adaptation en temps réel.
- Des réductions de temps de trajet allant jusqu'à 20 % ont été rapportées dans certains corridors de Bengaluru.
- Le succès dépend autant de la gouvernance, du partage des données et de l'intégration aux transports publics que de la technologie.
- Des questions de maintenance, de confidentialité et d'équité restent à résoudre pour un déploiement à grande échelle.
- Une collaboration entre autorités, entreprises et citoyens est nécessaire pour maximiser les bénéfices urbains.
Article amélioré avec l'IA - Article original
