### **L’Intelligence Artificielle au service des Transports : Enjeux et Perspectives Européennes** --- ## **Un atelier clé pour l’avenir des transports intelligents en Europe** Le **15 février 2025**, la **Commission européenne**, en collaboration avec la **DG CNECT** et la **DG MOVE**, a organisé un atelier consacré à **l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur la mobilité et les transports**. L’événement a rassemblé près de **400 participants**, dont des **décideurs politiques, des acteurs industriels, des start-ups et des chercheurs**, pour débattre des applications, défis et opportunités liés à l’IA dans ce secteur stratégique. L’atelier a mis en lumière **les avancées technologiques, les freins à l’adoption de l’IA et les actions prioritaires** pour positionner l’Europe comme leader des transports intelligents. **Trois axes majeurs ont structuré les discussions** : 🔹 **L’optimisation des infrastructures et des services de transport grâce à l’IA** 🔹 **Les défis liés à l’accès aux données, à l’interopérabilité et aux infrastructures numériques** 🔹 **Les questions réglementaires, environnementales et éthiques associées à l’IA** Les conclusions de cet atelier alimenteront **la future stratégie européenne « Apply AI »**, destinée à accélérer l’adoption de l’IA dans les industries stratégiques et les services publics. --- ## **L’IA, un levier majeur pour moderniser les transports** L’atelier a permis d’identifier **les applications les plus prometteuses de l’IA** pour améliorer **l’efficacité, la durabilité et l’expérience utilisateur** dans le transport de passagers et de marchandises : ✅ **Automatisation des véhicules et systèmes de transport** : L’IA joue un rôle clé dans le développement de **véhicules autonomes**, notamment pour les transports publics et la logistique. Ces technologies permettent de **fluidifier le trafic, réduire les émissions et améliorer la sécurité routière**. ✅ **Optimisation des réseaux de transport public** : L’intelligence artificielle permet **une gestion dynamique des flux de passagers**, l’adaptation en temps réel des **horaires et des itinéraires**, ainsi que l’amélioration des **prédictions de fréquentation** pour optimiser l’offre et la demande. ✅ **Gestion intelligente du trafic urbain** : Grâce à des **capteurs intelligents, des systèmes de vision par IA et des algorithmes prédictifs**, les villes peuvent **anticiper et réguler le trafic**, réduire les embouteillages et limiter la pollution. ✅ **Amélioration de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement** : L’IA est de plus en plus utilisée pour **anticiper la demande, optimiser les itinéraires de livraison et réduire les coûts de transport**, notamment via les **jumeaux numériques** et l’analyse prédictive. ✅ **Utilisation de l’IA générative pour l’aide à la décision** : Des modèles d’IA générative sont désormais intégrés pour **fournir des recommandations en temps réel**, générer des **scénarios alternatifs** en cas de perturbation et faciliter **la conformité réglementaire et environnementale**. L’atelier a insisté sur l’importance de **ne pas céder à une approche basée sur le "hype"** mais de privilégier **des applications concrètes et adaptées aux besoins réels** du secteur. --- ## **Les défis à surmonter pour une adoption massive de l’IA dans les transports** ### **1. Fragmentation et accès aux données** L’un des obstacles majeurs reste la **difficulté à collecter, partager et intégrer des données** issues de diverses sources (**capteurs, véhicules, opérateurs de transport, plateformes numériques, etc.**). 🔹 **Problèmes d’interopérabilité** : Les données sont souvent dispersées, non standardisées et difficiles à exploiter. Un effort collectif est nécessaire pour promouvoir **des standards communs et une gouvernance claire**. 🔹 **Solution envisagée** : Les **espaces de données européens** sont une réponse prometteuse, offrant un cadre sécurisé et de confiance pour le partage de données entre acteurs publics et privés. ### **2. Accès aux infrastructures numériques et de calcul** Les technologies IA nécessitent une puissance de calcul importante, et les **PME et start-ups** peinent souvent à accéder aux infrastructures nécessaires. 🔹 **Proposition de l’atelier** : Accélérer la mise en place des **AI Factories**, qui fournissent **des services d’accompagnement, de co-développement et d’accès simplifié au calcul haute performance** pour les entreprises du secteur. 🔹 **Priorité absolue** : **Déployer des infrastructures cloud et edge computing** pour traiter les données en temps réel et permettre **l’intelligence embarquée dans les véhicules connectés**. ### **3. Besoin de compétences et de formations adaptées** Le **manque de compétences en IA** est un frein à son adoption, notamment pour les **PME et les experts en mobilité** qui ne maîtrisent pas toujours les potentialités et limites de l’IA. 🔹 **Recommandation de l’atelier** : Développer des **programmes de formation et de mise à niveau** pour renforcer les compétences en IA appliquées aux transports. 🔹 **Renforcer la collaboration** entre **chercheurs en IA et experts en mobilité** pour accélérer l’adoption des technologies adaptées aux besoins spécifiques du secteur. --- ## **Un cadre réglementaire et éthique à adapter** ### **1. Trouver un équilibre entre innovation et régulation** Le **règlement européen sur l’IA (AI Act)** et d’autres cadres législatifs (**Data Act, ITS Directive, etc.**) sont essentiels pour garantir un développement **responsable et transparent** de l’IA dans les transports. 🔹 **Principaux enjeux identifiés** : ✔ Assurer **la transparence et la fiabilité** des algorithmes. ✔ Mieux encadrer **la consommation énergétique** des systèmes IA pour limiter leur impact environnemental. ✔ Garantir **la protection des données personnelles** et une **utilisation éthique** des informations collectées. ### **2. Gagner la confiance du public** La **perception de l’IA** reste un frein important, notamment pour l’acceptation des **véhicules autonomes** et des **systèmes de surveillance basés sur l’IA**. 🔹 **Proposition de l’atelier** : ✔ **Renforcer la communication et la transparence** sur les usages et bénéfices de l’IA dans les transports. ✔ Développer des **tests grandeur nature et des expérimentations locales** pour prouver l’efficacité et la sûreté des solutions IA. --- ## **Vers une stratégie européenne renforcée pour l’IA dans les transports** L’atelier a mis en avant le rôle central de **l’Europe dans la définition d’une IA de confiance, éthique et durable**. Plusieurs recommandations ont émergé pour **accélérer l’adoption de l’IA dans les transports** : 📌 **Renforcer les collaborations public-privé** entre États, entreprises et centres de recherche. 📌 **Déployer des standards communs pour l’interopérabilité des données et des infrastructures.** 📌 **Faciliter l’accès aux ressources de calcul et aux outils IA pour les PME et start-ups.** 📌 **Encourager les projets pilotes et le financement d’initiatives locales innovantes.** 📌 **Mettre en place une régulation équilibrée** qui protège les citoyens sans freiner l’innovation. Avec la **stratégie Apply AI** en préparation, l’Europe doit **agir vite et massivement** pour rattraper son retard face aux États-Unis et à la Chine, et se positionner **comme un leader de l’IA appliquée aux transports intelligents**. Rapport de l'évènement : https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/workshop-ai-mobility-and-transport 📌 **#mobilitéintelligente #ia #transports #innovation #aiact #euroscope**