Glossaire

IA dans les transports

Qu’est-ce que IA dans les transports ?

L'IA dans les transports couvre des applications en logistique, circulation et mobilité : planification d'itinéraires et de tournées, prévision du trafic, maintenance prédictive des véhicules et infrastructures, aides à la conduite jusqu'aux véhicules autonomes. Les objectifs : trajets plus courts, moins de trajets à vide, coûts réduits et sécurité accrue. Beaucoup d'applications sont critiques pour la sécurité et donc strictement réglementées. Exemple : un service de colis replanifie chaque jour ses tournées selon le volume d'envois et le trafic.

Thèmes

Logistique
Mobilité
Trafic

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Termes associés

Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes se déplacent totalement ou partiellement sans intervention humaine grâce à des caméras, radars, lidars et logiciels d'IA. La norme SAE J3016 distingue six niveaux, de 0 (aucune automatisation) à 5 (entièrement sans conducteur partout). L'IA assure la perception, la prévision du comportement des autres usagers et la planification d'itinéraire. Outre les voitures, cela concerne robotaxis, poids lourds, navettes et véhicules d'entrepôt ; homologation et responsabilité relèvent de chaque pays.

Mobilité
Vision par ordinateur
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Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l'IA dans lequel des ordinateurs analysent des images et des vidéos. Les tâches typiques consistent à détecter et localiser des objets, lire du texte dans des images ou mesurer des pièces. Cette technologie sert par exemple au contrôle qualité en production, aux systèmes d'aide à la conduite, à la logistique ou à l'imagerie médicale.

analyse d'images
apprentissage profond
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Analyse prédictive

L'analyse prédictive s'appuie sur des données historiques, la statistique et l'apprentissage automatique pour estimer des événements futurs probables. Elle répond à des questions comme : quels clients risquent de résilier ? Quel stock faudra-t-il le mois prochain ? Quand une machine tombera-t-elle probablement en panne ? Les résultats sont des probabilités, pas des certitudes. Leur valeur dépend fortement de la qualité des données et de leur intégration réelle dans les décisions et les processus.

analyse de données
prévision
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Apprentissage par renforcement (RL)

L'apprentissage par renforcement (reinforcement learning) est une branche de l'apprentissage automatique dans laquelle un agent apprend par essais et erreurs. Il agit dans un environnement, reçoit des récompenses pour les bons résultats et des pénalités pour les mauvais, et élabore ainsi une stratégie qui maximise le gain global. Parmi les exemples connus figurent les programmes qui maîtrisent des jeux comme le go, le pilotage de robots ou l'ajustement de modèles de langage à partir d'évaluations humaines.

méthode d'apprentissage
récompense
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