Blaise... qui? Comment un mathématicien français du 17e siècle a donné naissance au transport collectif

Aussi publié dans le magazine Forum de l'Association canadienne du transport collectif (ACTU)

AU XVE SIÈCLE, un homme du nom de Blaise Pascal a eu une idée. Et si Paris mettait en place les carrosses à cinq sols, (calèches à cinq sous) pour circuler sur des itinéraires spécifiques et fortement fréquentés à Paris, ramassant et déposant des passagers à des endroits désignés ? Si, au lieu d’un nombre infini de carrosses errant sans but dans les rues de la ville, les passagers pouvaient faire signe et monter à bord d’une calèche pour traverser la ville en temps opportun ? Ce qui a débuté le 18 mars 1662 est devenu le modèle principal du concept de transport collectif.

Blaise Pascal et les carrosses à cinq sols ont même inclus un itinéraire circulaire sur la route annulaire et des tarifs basés sur la distance. Vous pouvez donc voir à quel point M. Pascal était en avance sur son temps !

Notre entreprise, Blaise Transit, a choisi son nom en reconnaissance du révolutionnaire Blaise Pascal, honorant son idée, mais aussi attestant que les systèmes de transport doivent continuer à évoluer. À son insu, le travail mathématique de Blaise Pascal aiderait à rendre cela possible. Notre entreprise, Blaise Transit, a choisi son nom en hommage à Blaise Pascal, un révolutionnaire, pour honorer son idée, mais aussi pour souligner que les systèmes de transport collectif doivent continuer à évoluer. À son insu, les travaux mathématiques de Blaise Pascal contribuent à rendre cela possible.

Vous voyez, Monsieur Pascal a joué un rôle essentiel dans la fondation de la théorie des probabilités, qui joue un rôle critique dans l’optimisation des problèmes face à l’incertitude. L’incertitude dans la planification des itinéraires désignés dans un système de transport provient d’entrées de problème qui ne seront révélées que de manière dynamique, comme le nombre et l’emplacement des demandes de trajet, les temps de déplacement des véhicules, les comportements des conducteurs et des passagers, etc.

Pour établir des plans d’itinéraire de haute qualité, un algorithme doit être capable de prendre des décisions à l’instant même, dont l’impact en aval sur l’avenir sera positif en moyenne, ou de respecter des seuils de tolérance au risque prédéterminés, malgré la présence d’incertitude à venir.

Voilà le noyau de l’algorithme qui alimente la plateforme Blaise Transit, qui automatise l’acheminement et la répartition pour les agences de transport et le transport à la demande. Nous aimerions penser que notre homonyme en serait enthousiasmé. Maintenant, si nous voulions vraiment éblouir l’esprit de Blaise Pascal, nous lui aurions présenté l’intelligence artificielle (IA).

L’IA est un arbre avec de nombreuses branches. Sur une branche, nous avons l’apprentissage automatique, qui peut être utilisé pour permettre à un algorithme d’apprendre à partir d’expériences passées afin de mieux prédire l’avenir. Mais pour obtenir de meilleurs résultats, ces prédictions doivent être exploitées dans le cadre d’un processus de prise de décision. Cela nécessite l’utilisation d’outils et de méthodes d’une autre branche de l’IA : la recherche opérationnelle et l’optimisation (ou l’analyse prescriptive), qui fournissent des méthodes scientifiques pour développer des algorithmes pouvant recommander des décisions ou des actions optimales aux parties prenantes afin d’optimiser un résultat donné. Êtes-vous toujours avec nous ? Ne vous inquiétez pas, nous avons fait le tour de la partie compliquée.

Cependant, Blaise Transit ne cède pas entièrement les rênes à l’IA. Bien que les algorithmes puissent aider à automatiser les décisions et à économiser beaucoup de temps et de travail, il est important de permettre aux opérateurs d’outrepasser les décisions d’itinéraire prises par l’IA, s’ils estiment que la bonne décision n’est pas prise. Grâce à l’IA, l’algorithme peut continuer à apprendre de ces entrées et à prendre de meilleures décisions la prochaine fois.

Il ne fait aucun doute que l’IA peut aider à optimiser le transport collectif dans les zones à forte densité, compte tenu de tous les outils qu’une vaste quantité d’informations fournit. Mais qu’en est-il des zones rurales à faible densité ? En fait, c’est peut-être là que le travail que nous accomplissons chez Blaise Transit pourrait avoir le plus grand impact, étant donné qu’il y a généralement moins de ressources disponibles.

400 ans plus tard, Blaise Pascal serait agréablement étonné de voir à quel point son idée de carrosses à cinq sols a évolué.

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