Informatique & Télécommunications (11/2017)

Deux voitures intelligentes valent mieux qu’une

Les voitures intelligentes le sont car elles possèdent des caméras, la télédétection par laser, ainsi que des systèmes de navigation et de cartographie. Mais on peut faire mieux. Des chercheurs de l’EPFL proposent de renforcer la tolérance aux erreurs de ces systèmes, en fusionnant leurs données avec celles d’autres véhicules. Afin de pouvoir, par exemple, augmenter le champ de vision d’une voiture qui en suit une autre.

À l’aide de simulations et de tests réels, les scientifiques ont élaboré un logiciel fondé sur des algorithmes de perception coopérative, qui permet à un réseau de véhicules intelligents, de coopérer. Dans un scénario de dépassement sur une route à une seule voie, par exemple, ils ont mis au point un système d’assistance qui estime le risque de la manœuvre. Celui-ci est associé à la probabilité qu’un véhicule survienne sur la voie de dépassement, ainsi qu’aux conditions cinématiques telles que la vitesse, la distance requise pour dépasser, ainsi que la distance d’une voiture venant en face. Avec la perception coopérative, en plus de ses propres données, une voiture peut ainsi utiliser les données d’une autre voiture.

 

Une application pour connaître l’avis des voyageurs

Des chercheurs de l’EPFL ont développé une application qui permet aux voyageurs de qualifier en temps réel leur expérience et de consulter les appréciations. Elle est actuellement testée dans les transports publics de la région lausannoise (TL).

Connaître l’avis des utilisateurs reste une tâche complexe, surtout en matière de transport public. Si les réseaux sociaux ont délié les langues, les commentaires se révèlent peu utilisables, car bien souvent incomplets, ponctuels ou insultants. L’application UrbyMe (pour Urban Mobility by Me) permet de réaliser des enquêtes auprès des clients, à travers des séries de questions interactives.

Les TL, qui réalisent régulièrement de telles enquêtes par le biais de sondages menés par un institut indépendant, ont été séduits par cette approche innovante. Le choix des questions posées a été discuté avec eux, afin de déterminer les principaux points qu’ils souhaitent. Le test, d’une durée d’un mois, a été lancé le 22 octobre sur les lignes des métros M1 et M2.

Concrètement, après avoir téléchargé l’application, les participants créent leur profil. L’application détecte alors automatiquement toutes les données GPS de l’utilisateur, qui sont rendues anonymes pour leur traitement. Une fois dans le métro, les participants reçoivent, sous forme de notifications, deux fois quatre questions, en début et fin de voyage. Les questions sont groupées en thématiques: confort, services clients, sécurité, paiement, accessibilité, occupations, etc.

Si ce premier test s’avère concluant, l’objectif est de commercialiser l’application à travers une start-up. UrbyMe pourrait mesurer l’expérience d’utilisateurs dans d’autres domaines que les transports, dans un magasin, un aéroport ou chez un fournisseur de service par exemple.