Google Maps utilise l’IA de DeepMind pour prédire les embouteillages

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Par Remi Lou le

Google peaufine Maps et annonce avoir collaboré avec le laboratoire de recherche sur l’IA d’Alphabet, sa maison-mère, pour renforcer davantage la précision de ses prédictions de trajets.

Crédits : Jacek Dylag via Unsplash

Même si la solution de cartographie de Google est déjà très complète, le géant du numérique continue de la peaufiner en utilisant une nouvelle IA prédictive. Pour cela, Google a collaboré avec DeepMind – le laboratoire de recherche sur l’IA d’Alphabet, sa maison-mère – afin d’améliorer les prévisions de trafic et de fournir une heure d’arrivée estimée encore plus précise en ville. C’est là que l’IA créé en collaboration avec DeepMind entre en jeu : elle se base sur des modèles de trafic routier déjà observés sur un trajet en particulier, et va même jusqu’à prendre en compte « des routes adjacentes qui ne font pas partie de la route principale » afin d’obtenir une précision très élevée. Le but : « prévoir si vous allez être affecté par un ralentissement qui n’a peut-être même pas encore commencé », précise Johann Lau, chef de produit chez Google Maps. D’après le communiqué de DeepMind, cette IA a déjà permis d’améliorer de 50% la précision de l’ETA (estimation du temps d’arrivée) dans des villes comme Berlin, Jakarta, São Paulo, Sydney, Tokyo, ou Washington D.C.

Cette technique d’apprentissage automatique, qui s’appuie sur des réseaux neuronaux de graphes, vient s’ajouter aux autres éléments dont disposait déjà Google Maps pour anticiper le trafic routier, comme les commentaires des utilisateurs en temps réel ou encore les indications des autorités locales. D’autres facteurs sont également pris en compte, comme la qualité des routes. L’IA se demande, par exemple, si « la route est goudronnée ou non pavée, ou couverte de gravier, de terre ou de boue ? » Désormais, Maps prendra en compte l’historique du trafic routier des deux à quatre dernières semaines afin d’établir des itinéraires plus précis, et s’adapter si jamais un événement inattendu venait à perturber ces schémas – à l’image d’un confinement généralisé, par exemple. En parallèle, Maps s’améliore également pour les piétons, et offre depuis une récente mise à jour des données plus précises comme l’emplacement des passages piétons ou des trottoirs grâce à « une nouvelle technique algorithmique de cartographie en couleur ».

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Source: DeepMind