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Optimiser le trajet du bus scolaire avec un algorithme

Un itinéraire choisi aux petits oignons par une intelligence artificielle vous emmène à destination sans encombre. En plus d’être plus efficace, la réduction d’émissions de CO2 est garantie ! ☁️

Difficile de passer à côté ces derniers temps, mais effectivement les algorithmes envahissent nos vies. Et le secteur des transports n’est pas en reste.

Depuis 2017, à Boston aux Etats-Unis, la mise en place d’un algorithme permet d’accroître l’efficacité des lignes de bus scolaires. En effet, selon Emma Coleman de Route Fifty (une agence de transformation des transports par la data), le coût des transports scolaires à Boston était exorbitant : environ 2000 $ par élève chaque année.

La question de l’efficacité des transports pour les écoliers se posait donc naturellement. Pour cela, la ville a organisé un concours pour sélectionner le meilleur algorithme de transport. Les heureux élus ont été Arthur Delarue et Sébastien Martin, doctorants au MIT (situé à Boston) et leur algorithme : « Quantum ».

Le défi à relever était donc d’optimiser les trajets des bus scolaires selon trois critères : le lieu de résidence des élèves, la localisation de leurs écoles et le meilleur trajet. Grâce au machine learning, l’algorithme a créé une carte routière 20% plus efficace que celles faites à la main (par des humains). Au total, ce sont les élèves de 220 écoles répartis dans une vingtaine de codes postaux qui peuvent en profiter.

De plus, l’émission de CO2 dans l’atmosphère a été réduite de près d’une tonne par jour. Et grâce à ces économies d’énergie, Boston a pu réinvestir 5 millions de dollars économisés dans des initiatives scolaires.

Plus d’excuses pour être en retard !

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