Grèves: pourquoi les applis de guidage se plantent dans les temps de parcours ?

Les systèmes de guidage connectés font désormais partie du quotidien des automobilistes. Des applis qui déterminent le meilleur trajet pour un déplacement avec l’heure estimée de l’arrivée. Si ces services sont réputés fiables, ils sont pourtant totalement dépassés depuis le début de la grève dans les transports.

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Qu’il s’agisse de Waze, de Google Maps, de Coyote, de Tom Tom ou de n’importe quel autre, les systèmes de guidage routier en temps réel ont bien du mal à fournir des informations précises depuis le lancement de la grève dans  les transports. Plutôt fiables habituellement, les applications de navigation, qui s’appuient sur les informations remontées en temps réel par leurs utilisateurs pour alimenter des modèles de prévision, ont été incapables de déterminer le temps de parcours précis des automobilistes.

Sur son site internet, Waze explique qu’en plus des informations remontées en temps réel par ses utilisateurs, ses prédictions se basent sur une synthèse de l’historique du trafic routier et de l’analyse prédictive. Le « floating car data« , qui existe depuis dix ans, consiste à collecter les données des utilisateurs de systèmes de guidage connectés pour comprendre l’évolution du flux routier et obtenir des temps de parcours sur certains axes.

Sauf que les modèles de prévisions sur lesquels reposent ces services se retrouvent démunis lorsqu’ils sont confrontés à une situation exceptionnelle, comme c’est le cas depuis le déclenchement de la grève. « Les systèmes de guidage connectés sont en effet très performants pour anticiper ce qui est prévisible, comme les heures de pointes, les départs en vacances, etc. En revanche, ils se révèlent inefficaces face à ce qu’ils ne connaissent pas. S’il y avait des grèves plus souvent, leurs estimations de temps de parcours seraient certainement plus pertinentes« , explique Christine Buisson, chercheuse à l’Institut français des sciences et des technologies des transports (Ifsttar) interrogée par LCI.

Quand il neige ou quand il pleut, il est toujours possible d’anticiper l’impact de ces intempéries sur l’état du trafic routier. Mais les algorithmes ont beaucoup de mal à composer avec le facteur humain, comme dans le cas d’un conflit social. La nature (imprévisible) de l’être humain reste un casse-tête pour les intelligences artificielles qui ont beaucoup de mal à prédire comment nous risquons de réagir en cas de situation hors-normes.