IBM annonce aujourd'hui sa collaboration avec le KTH Royal Institute of Technology en Suède pour permettre aux habitants et aux autorités de la ville Stockholm de gérer et d’utiliser les transports de façon plus intelligente.
Les chercheurs du KTH Royal Institute of Technology utilisent la technologie IBM de streaming analytics pour recueillir l'information en temps réel à partir des systèmes GPS de près de 1500 taxis de la ville, et prochainement grâce aux données provenant des camions de livraison, des capteurs de trafic et de pollution, des systèmes de transport et des informations météorologiques. Les données sont traitées par le logiciel d’IBM InfoSphere Streams, système pionnier en matière de streaming analytics, qui permet à la ville et à ses habitants de recevoir des informations en temps réel sur les flux de circulation, les temps et les meilleures options de déplacement.
Les utilisateurs peuvent par exemple envoyer un texto en précisant leur lieu de départ et leur destination. Grâce à cette technologie, les informations sur la circulation, les transports ferrés et la météo sont analysées et le système fournit les temps de déplacement prévus en voiture et en transports publics. Les utilisateurs obtiennent ainsi une vue instantanée et précise sur le moyen le plus rapide pour se rendre à leur destination.
Ces dernières années, IBM a travaillé avec la ville de Stockholm pour gérer les flux de circulation durant les heures de pointe. Le système de gestion du trafic mis en oeuvre a permis de réduire la circulation de 20% dans la capitale suédoise, et les temps de déplacement de près de 50%. Les émissions de gaz toxiques ont été diminuées de 10% et la proportion de véhicules verts a augmenté de 9%.
« Nous commençons tout juste à voir les possibilités qu’offrent les systèmes IBM de streaming analytics », explique Gunnar Söderholm de la ville de Stockholm. « Nous sommes très heureux de travailler avec KTH pour trouver des solutions de transports plus intelligents qui nous permettront de mieux gérer nos systèmes de transports routiers et publics et d’aider les habitants à arriver à leur destination le plus rapidement possible ».
Toute la valeur d'InfoSphere Streams réside dans sa capacité à analyser et intégrer tout type de données de façon ininterrompue : texte, voix, images, vidéo, bases de données, rapports météorologiques, sons, mouvements des marchés et données d'applications en temps réel. Le logiciel détermine automatiquement quelle information est pertinente pour résoudre un problème particulier et affine continuellement les résultats tandis que de nouvelles données affluent. Cette technologie permet aux entreprises d’avoir une vision instantanée et précise qui peut se transformer en avantage concurrentiel sur un marché en constante évolution.
« Moins d'un an après sa création, notre technologie de stream analytics s'est développée et a été rapidement adoptée par le marché », constate Arvind Krishna, general manager IBM Information Management. « Les scientifiques comme les organisations financières de tous types s'intéressent aux technologies de streaming analytics développées par IBM pour pouvoir bénéficier d’une analyse instantanée et perspicace à partir des masses de données dont ils disposent ».
KTH a récemment reçu le prix Shared University Research Grant d’IBM qui lui permettra d'accélérer le développement de systèmes de transports intelligents et d’approfondir ses travaux de recherche avec la ville de Stockholm.
« La capacité des technologies de streaming analytics d'IBM à combiner différents types de données et à les analyser en temps réel est essentielle pour nous permettre d’étendre nos recherches », précise le professeur Haris Koutsopoulos, du département Transports & Logistique au KTH. « Ensemble, nous changeons l'opinion des gens sur les transports et la façon dont les villes gèrent le traffic ».
Prédictions en temps réel
IBM a annoncé une nouvelle version de son logiciel de streaming analytics qui offre une plus grande rapidité de traitement jusqu’à trois fois plus importante, et une analyse prévisionnelle en temps réel pour les données en mouvement.
Les capacités d'analyse prévisionnelle de cette nouvelle version permettent aux entreprises et organisations de faire des prédictions et des découvertes en temps réel à partir de données en mouvement. L'analyse prédictive aide à mieux comprendre et prévoir les comportements et à répondre à des questions telles que : quelle pièce d'un véhicule a le plus de risque de lâcher ? A quels endroits les crimes et infractions sont-ils susceptibles de survenir à tel moment de la journée ? Quelle est la probabilité pour un patient d’avoir une attaque cardiaque durant une intervention chirurgicale ? Parce que les modèles prédictifs peuvent être appliqués directement à des volumes de données considérables, InfoSphere Streams génère une analyse en temps réel et détermine le résultat probable en seulement quelques secondes ou minutes.
Cette annonce fait suite à l’engagement d’IBM dans le domaine des analytics. IBM a investi 10 milliards de dollars pour bâtir un portefeuille de solutions en business analytics. Plus de 4000 consultants spécialisés par secteur d’activité travaillent sur le sujet, et 7 centres d'excellence en analytics ont été ouverts à travers le monde.
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IBM fournit ainsi le moyen, les outils pour apprendre nos mobilités en temps réel, les paramètres influents comme la météo, les temporalités, les incidents … En connaissant l'historique des mobilités, nous serons capable de prévoir, de mieux utiliser les modes actuels. Voir également les deux métanotes (le marché, la surveillance)
