Chaque jour aux États-Unis, des flottes d’autobus scolaires transportent plus de 25 millions d’enfants vers et depuis l’école, parcourant environ 6 milliards de kilomètres par an, et générant un nombre d’émissions de CO2 important. Mais ces véhicules jaunes immédiatement reconnaissables – et les autorités qui les font fonctionner – sont confrontés à un certain nombre de défis.
Un problème majeur a été la pénurie de conducteurs. D’Hawaï au Nebraska, de nombreux districts scolaires des États-Unis ont dû réduire ou même suspendre les services de bus. Même avec des primes d’inscription et des revenus minimums garantis, la ville de Lincoln, au Nebraska, n’a pas pu recruter suffisamment de conducteurs pour combler tous ses postes vacants.
Les services d’autobus sont également coûteux à exploiter – les coûts de carburant et d’entretien étant très importants. De plus, il y a une pression croissante pour remplacer les bus anciens et polluants par des modèles plus récents, ce qui implique des dépenses supplémentaires.
Une solution numérique
Mais à Boston, l’automatisation peut offrir un moyen de résoudre certains de ces problèmes. La ville utilise désormais l’apprentissage automatique pour améliorer l’administration des autobus scolaires.
En 2017, les écoles publiques de Boston ont lancé un concours pour trouver des moyens intelligents d’améliorer les opérations des autobus scolaires et de réduire leur coût annuel de 120 millions de dollars.
L’équipe Quantum a remporté le concours. L’équipe a développé un algorithme pour identifier les itinéraires les plus efficaces et les plus rentables pour la flotte de 650 bus de la ville. Et l’année dernière, l’algorithme a commencé à fonctionner avec plusieurs variables pour reconfigurer les itinéraires.
Les services scolaires de la ville offrent aux parents un large éventail de possibilités d’établissements scolaires, ce qui signifie que certaines écoles ont des élèves de plus de 20 codes postaux différents à Boston. De nombreuses écoles du district ont également des heures d’ouverture et de fermeture différentes, les heures de démarrage variant entre 07h15 et 09h30, obligeant les bus à faire plusieurs trajets avec peu d’élèves.
Prochain arrêt, le progrès
Mais les voyages inutiles comme ceux-ci deviennent une chose du passé à Boston.
L’algorithme se sert des données de Google Maps pour analyser les modèles de trafic. Il combine cela avec des détails sur l’endroit où les élèves vivent et les écoles qu’ils fréquentent pour calculer les meilleurs itinéraires possibles.
Les coûts annuels ont été réduits d’environ 5 millions de dollars, 50 itinéraires sous-utilisés ont été supprimés et le nombre d’élèves par bus sur les autres services a augmenté.
D’énormes quantités de temps ont également été économisées pour les équipes de bus scolaires, car l’algorithme ne prend que 30 minutes pour programmer des trajets qui nécessitaient un travail sur plusieurs semaines.
L’année dernière, les bus ont ainsi parcouru 1,6 million de kilomètres en moins, réduisant les émissions quotidiennes de CO2 de 9 000 kilogrammes.
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