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# An expert system for urban congestion management

Gérard Scemama, Bernard Capitaine, Bernard Forasté

► To cite this version:

Gérard Scemama, Bernard Capitaine, Bernard Forasté. An expert system for urban congestion management. TEC Mobilité intelligente [Revue TEC: Transport Environnement Circulation], 1987, TEC N° 84185 (84185), pp.47-49. hal-04271922

HAL Id: hal-04271922

https://univ-eiffel.hal.science/hal-04271922v1

Submitted on 8 Feb 2024

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# Un système expert pour le traitement de la congestion du trafic urbain

Les systèmes de régulation du trafic urbain atteignent actuellement leurs limites en situation de saturation du réseau, cas dans lequel l'expérience humaine semble plus appropriée.

Le but du système SAGE (Système d'Aide à la Gestion des Embouteillages) a été de simuler le raisonnement d'un opérateur face à un contexte de saturation. SAGE intervient à deux niveaux :

- synthèse de l'information : il est capable d'analyser des événements survenant sur le réseau, et de les corréler ; c'est l'aspect surveillance du système ;

- aide à la décision : choix d'actions judicieuses face à une situation donnée.

SAGE fonctionne actuellement sur la zone régulée de Paris, et est installé au PC de régulation du trafic de la ville de Paris, où il est en liaison permanente avec le système de régulation.

## UN SYSTÈME EXPERT : POURQUOI ?

En milieu urbain, l'exploitation du réseau permet d'observer des phénomènes du type :

- fusion de saturations d'origines diverses ;

- scissions de saturations ;

- formation de cycles à l'intérieur des mailles du réseau.

L'opérateur, face à la congestion, fait, compte tenu de ces phénomènes, une analyse temporelle de la situation, et juge suivant un historique : il recherche les causes initiales d'une saturation. Une fois ces causes déterminées, il vérifie et module une décision appropriée (prise en compte des effets pénalisateurs sur certains axes).

Il effectue ainsi une appréciation de la situation de son réseau, sans aucune représentation numérique.

Pour simuler le raisonnement de cet expert qu'est l'opérateur, il a fallu avoir recours aux techniques d'Intelligence Artificielle, et en particulier aux Systèmes Experts.

Les attraits essentiels de ces techniques sont les suivants :

- l'expert en trafic urbain élabore une « base de connaissance » (règles et faits), représentant les lois et les objets du domaine considéré ;

- cette base de connaissance est don-

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née de manière déclarative, ce qui permet de faire évoluer le système très facilement, et de le porter sans problèmes ;

- le système utilise directement la modélisation fournie par l'expert, modélisation qui est symbolique et donc nettement plus proche du raisonnement humain, qu'une modélisation quantitative.

## LA REPRÉSENTATION DES CONNAISSANCES

La représentation des connaissances est basée sur les politiques générales mises en œuvre dans les réseaux urbains, pour traiter le cas de saturation. Les experts ayant fourni ces connaissances pour l'application, sont ceux de la ville de Paris.

Après évolution de cette représentation, le modèle final utilisé par le système expert est complètement général et peut être appliqué sur un réseau quelconque.

Deux types de concepts généraux sont définis :

- Les arguments de décision : ce sont des informations géographiques (structure, localisation des carrefours), théoriques et numériques (taux d'occupation, débits).

- Les moyens d'action : deux actions principales, modulables suivant certains niveaux de force, sont définies : « favoriser » un axe (rétablir la fluidité d'un axe en utilisant la réserve de capacité de ses transversales) et « retenir » sur un axe (maintenir en amont la demande excédentaire dans des « sas »).

Chaque action possède ses chaînons déclencheurs, ses chaînons incrémenteurs, ses chaînons décrèmenteurs. Il faut remarquer que le modèle décrit ici est logique. SAGE ne possède pas de modèle physique du processus de saturation. Il est donc incapable de prédire et d'anticiper sur l'évolution du processus.

## SURVEILLANCE DU RÉSEAU

Cette fonction du système a pour objectifs la détection des origines de

saturation (élaboration d'un arbre de causes), l'évaluation de l'importance de la saturation et de son évolution, et de mémoriser l'historique de ces saturations.

## PROPOSITION DES ACTIONS

Chaque action, définie dans le modèle, peut passer par plusieurs états (passif, force 1, force 2) constituant une gradation dans les mesures à prendre. Ces actions correspondent en fait à l'activation de plans de feux plus ou moins « sévères », plans de feux qui ne sont connus du système que pour le processus de dialogue.

Le processus de décision repose sur la génération d'intentions du type : « ne pas activer », « activer », « désactiver », « incrémenter » et sur une résolution de conflits entre les diverses intentions, aboutissant à une proposition d'action.

## FONCTIONNEMENT DU SYSTÈME

Le système reçoit des données du système de régulation toutes les 3 minutes, et donc fonctionne suivant un cycle ne pouvant être interrompu. La solution, pour l'interfaçage opérateur - système a donc été de créer une tâche de dialogue complètement indépendante du système expert.

Deux synoptiques représentant le réseau régulé sont ainsi gérés. L'un est rafraîchi par cycles de 3 minutes (synoptique automatique), l'autre est rafraîchi sur demande de l'opérateur (synoptique manuel). C'est ce dernier qui est consultable par l'opérateur et qui fournit les décisions du système expert.

Ces synoptiques représentent en fait l'aspect synthèse de l'information : L'opérateur connaît en permanence l'état de son réseau par certains symboles : les chaînons équipés de capteurs sont verts s'ils sont fluides, rouges s'ils sont saturés, les carrefours « en alerte » (en début de saturation) sont visualisés en rouge et les propositions d'actions et les suivis d'action en cours sont affichés en leur lieu d'application.

Le synoptique manuel est consultable par une tâche de dialogue et par pointage avec la souris. Les informations demandées par l'opérateur s'affichent dans la fenêtre de dialogue.

Les informations concernant les carrefours en alerte sont un résumé de l'historique et de l'état courant (avec les différentes causes trouvées) du lieu pointé. Les informations concernant les actions proposées fournissent le pourquoi de la décision, et quels sont les moyens à la disposition de l'opérateur pour effectuer cette action. Ce synoptique permet, de plus, de faire un zoom sur une zone particulièrement perturbée.

SAGE est implanté sur une station de travail Apollo DN 3000, et fonctionne actuellement en boucle ouverte : il prend les données du système de régulation, mais c'est à l'opérateur à fournir au système de régulation les actions proposées par SAGE.

## INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET RÉGULATION DU TRAFIC

La conception d'un système tel que SAGE constitue une évolution importante dans le domaine de la régulation de trafic. Cette évolution peut être constatée sur plusieurs plans :

### Évolution du logiciel

* Les techniques d'Intelligence artificielle ont apporté à SAGE ce qui n'était guère concevable en informatique classique : l'expertise puissante et automatique s'appuyant sur un modèle très proche de la réalité.

* La possibilité d'évolution du système est très élevée : les politiques de gestion des plans de feux peuvent être très facilement adaptées ou interchangées ; la portabilité d'un tel système est totale.

* Comme il a été dit plus haut, le système ne connaît que des concepts d'actions très généraux (favoriser et retenir, avec leurs niveaux d'intensité).

Le concept de plans de feux n'est ainsi pas connu du système, sauf pour l'interfaçage système - opérateur.
Rien n'empêche, dans l'avenir, d'inclure dans le système un calcul automatique en temps réel des plans de feux.

* Cette application réelle montre la possibilité d'exploitation et la faisabilité d'un système expert de très haut niveau (le moteur d'inférence, très puissant, fonctionne en logique d'ordre 0 à 2, gère la non-monotonie, et a montré qu'il était capable de fonctionner sans aucun problème, 24 h sur 24).

## Évolution de l'ergonomie

* L'utilisation d'une station de travail apporte une grande souplesse d'emploi et de développement: bitmap, multifenêtrage associé au multiprocess, souris, définition graphique élevée.

* L'utilisation de logiciels graphiques puissants (ici GKS) et portables, ainsi que la mise en place de dialogue intelligent, directement relié au système expert et au logiciel graphique.

## Évolution dans la représentation du réseau

Cette évolution est le fait direct de la puissance de la modélisation logique du réseau. Si le modèle théorique s'approche au plus près de la réalité, la réalité, elle, pour un fonctionnement optimum, doit s'approcher le plus possible d'une « pureté théorique ».

SAGE permet la reconfiguration d'un réseau, pour une éventuelle amélioration (changement de place de capteurs pour modifier les chaînons déclencheurs, incrémenteurs... mise en place de nouvelles actions), et fournit des résultats immédiats.

## CONCLUSIONS

En conclusion, il faut retenir l'importance d'un système tel que SAGE. Son but est de traiter la congestion :

il ne s'agit pas ici de réduire cette congestion à zéro, mais de la minimiser en adoptant des politiques de feux bien choisies. Celles-ci dépendant fortement des capacités de la voirie, il a été nécessaire de concevoir SAGE de manière très évolutive et très portable, ce qui est le cas avec l'utilisation des systèmes experts.

La validation de SAGE est actuellement en phase finale, et l'on peut d'ores et déjà affirmer l'aspect positif du système.

Ce succès a permis d'étudier une application de cette méthode à un problème similaire: l'aide à la déclinaison pour un opérateur de SAGE de réseaux de transports en communs.

L'intégration complète d'un système tel que SAGE dans les systèmes de régulation de trafic, permettra l'automatisation du processus (avec intervention éventuelle de l'opérateur), en particulier pour les périodes de week-end. Cette intégration constitue le prochain pas à franchir. ■

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