Et de temps à autres, une innovation parvient à cocher toutes ces cases à la fois. C’est en tout cas dans cet objectif que des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon (CMU) travaillent en partenariat avec les villes de Shenzhen et Tianjin, en Chine. Le projet vise à transformer leurs réseaux de taxis en une plateforme de détection mobile à faible coût, à même de réduire à la fois les émissions, améliorer la mobilité urbaine et fournir des données en temps réel. Un aperçu :
- Si placer des capteurs aux quatre coins d’une grande ville (pour garder un œil sur les embouteillages, le bruit et la pollution de l'air) demanderait un certain budget, transformer les taxis en collecteurs de données mobiles permet de réduire considérablement les coûts. En collaboration avec Environmental Thinking, les chercheurs de la CMU ont donc installé des capteurs sur 146 taxis à Shenzhen et 19 à Tianjin. Ils ont ainsi constaté une amélioration de 40% quant à la qualité de la couverture effectuée par ces capteurs.
- Afin d’éviter que trop de taxis ne circulent dans les mêmes zones, l'équipe a développé un algorithme capable d’optimiser les itinéraires de collecte de données et même de proposer aux conducteurs une incitation financière à se rendre dans des zones moins fréquentées. En un mot l'algorithme calcule l'itinéraire le plus profitable — et en cas d’erreur, c’est le système qui s’occupe de rembourser au chauffeur la différence. Cette mise en place a eu pour conséquence une augmentation de 30% du taux de concordance avec la clientèle.
- En plus d'analyser les données sur la circulation, l'équipe a développé un outil de cartographie de la pollution. Baptisé Atmospheric Monitoring System (Système de surveillance atmosphérique), ce dernier récolte des données concernant la qualité de l’air à un endroit donné — météo, taux de particules, dioxyde d'azote et pollution à l'ozone. A terme, l'objectif est d'aider les villes à mieux comprendre les sources de pollution et de les guider dans le choix des mesures à prendre.
