La mobilité est un pilier de notre société moderne, mais les villes du monde entier sont confrontées chaque jour à des problèmes d’encombrement et de surpopulation. Lorsque la capacité des espaces publics est dépassée, cela entraîne une rupture des flux de circulation, une augmentation des temps de trajet, une hausse de la pollution, des risques pour la sécurité et un inconfort pour les citoyens. Aux États-Unis seulement, on estime que les embouteillages entraîneront une perte économique de 186 milliards USD d’ici 2030. Les contre-mesures actuelles, telles que la signalisation routière, les déviations ou le déploiement de personnel sur le terrain, restent souvent réactives et insuffisantes. ​

Le projet TAPCOP (2022–2026) répond à ces défis en offrant une connaissance avancée de la situation et une gestion des flux de mobilité basée sur les données. Grâce à la fusion de sources multiples et à des prédictions alimentées par l’IA, TAPCOP fournit aux autorités les outils nécessaires pour prévenir la congestion avant qu’elle n’apparaisse et pour délivrer des recommandations en temps réel aux usagers.

TAPCOP (Traffic AI Prediction of Common Operational Picture) est un projet de recherche ITEA qui exploite des capteurs intelligents, une fusion sécurisée des données multimodales et des analyses prédictives pour surveiller, prévoir et gérer les déplacements des véhicules, piétons, cyclistes et transports publics. Le système fournit aux parties prenantes un tableau de bord unique qui visualise la situation en temps réel, anticipe son évolution et propose des mesures d’intervention. TAPCOP va encore plus loin en communiquant directement avec les voyageurs avant, pendant et sur place, via les réseaux sociaux, les systèmes de navigation et les applications mobiles, afin de les aider à prendre des décisions plus intelligentes et durables.

Les autorités urbaines rencontrent des difficultés récurrentes dans la gestion de la congestion, la prévention de la pollution et des incidents, ainsi que dans l’influence du comportement des voyageurs. Les méthodes traditionnelles restent largement réactives et limitées à l’environnement physique, sans intégration réelle de solutions numériques et prédictives. TAPCOP comble cette lacune en fournissant des informations, des prévisions et des mécanismes de contrôle permettant de prévenir les problèmes de mobilité avant qu’ils ne surviennent.

Le projet adopte une approche multi-niveaux: collecte de données en temps réel sur tous les modes de transport, agrégation et analyse dans une image opérationnelle sécurisée, prédiction grâce à l’IA, recommandations ciblées et communication proactive avec le public. Cette solution holistique permet aux autorités comme aux citoyens de mieux anticiper et d’éviter les goulets d’étranglement.

Les retombées attendues de TAPCOP sont considérables : une vision fiable de la mobilité actuelle, des prévisions précises à court terme, et des outils de communication proactifs. Chaque module repose sur l’IA et l’apprentissage automatique, ce qui garantit une amélioration continue. Les bénéficiaires potentiels incluent les autorités routières, les municipalités, les forces de l’ordre et les organisateurs d’événements tels que concerts, festivals ou matches de football.

En tant que solution intégrée de gestion de la mobilité, TAPCOP contribue également au développement du marché en pleine croissance de la Mobility-as-a-Service (MaaS), dont la valeur passera de 3,3 milliards USD en 2021 à 40,1 milliards d’ici 2030.

Le projet réunit cinq partenaires de Belgique et d’Espagne, combinant expertise en IA, mobilité et innovation :

• Belgique: 

• Espagne: 

En fusionnant l’intelligence artificielle, les données multimodales et l’engagement direct des voyageurs, TAPCOP transformera la manière dont les villes gèrent la mobilité. Les résultats offriront aux autorités les outils nécessaires pour prédire, prévenir et gérer la congestion et la surpopulation en temps réel, rendant les espaces urbains plus sûrs, plus sains et plus durables.

Durée du projet: Octobre 2022 – Avril 2026 

Chef de projet: Geert Vanstraelen, Macq, Belgique 

Financé par:

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