Prévoir les conditions de circulation sur les routes et déterminer les meilleurs itinéraires pour un voyage est une tâche incroyablement complexe. Et pourtant, Google Maps y parvient en quelques secondes, à chaque fois. Alors, comment l’application de navigation parvient-elle à déterminer si le trafic le long de votre itinéraire est dense ou léger ou quelle serait votre heure d’arrivée prévue (ETA) ?
Un regard sur le passé, le présent et l’avenir
Avoir des estimations de trafic en direct – à savoir si un embouteillage affectera ou non votre trajet en ce moment – est assez simple. Avec plus d’un milliard de kilomètres parcourus avec Google Maps dans plus de 220 pays et territoires du monde entier, les données de localisation agrégées permettent de comprendre les conditions de circulation actuelles sur les routes du monde.
Mais ces informations ne tiennent pas compte de ce à quoi ressemblera le trafic 10, 20, voire 50 minutes après le début de votre trajet. Et c’est là que les techniques avancées d’apprentissage automatique entrent en jeu.
Pour prédire ce à quoi l’avenir va ressembler, Google Maps jette un coup d’œil dans le passé. En analysant les schémas de trafic historiques au fil du temps, Google a appris à quoi pourrait ressembler l’état des routes à un moment donné de la journée. « Par exemple, un modèle peut montrer que sur l’autoroute 280 en Californie du Nord, les véhicules circulent généralement à une vitesse de 65 mph entre 6 et 7 heures du matin, mais seulement à 15-20 mph en fin d’après-midi », explique Johann Lau, chef de produit chez Google Maps.
La combinaison de ces modèles de trafic historiques et des conditions de trafic en direct permet aux algorithmes d’apprentissage automatique de Google Maps de prédire si vous serez ou non affecté par un ralentissement qui n’a peut-être même pas encore commencé !
Il faut noter que Google a récemment mis à jour ses modèles de trafic prédictifs pour tenir compte du changement spectaculaire des habitudes de conduite depuis le début de la pandémie de COVID-19. Ces modèles agiles donnent maintenant automatiquement la priorité aux modèles de trafic historiques des deux à quatre dernières semaines et priment les modèles de toute période antérieure.
Sélection d’itinéraires sur Google Maps
Si la prédiction du trafic est un élément clé pour déterminer les itinéraires recommandés, Google Maps prend également en compte plusieurs autres facteurs, tels que la qualité des routes. « La route est-elle pavée ou non, ou couverte de gravier, de terre ou de boue ? ». De tels éléments peuvent rendre une route difficile à emprunter, et nous sommes moins susceptibles de recommander cette route dans le cadre de votre itinéraire. Nous examinons également la taille et le caractère direct d’une route – il est souvent plus efficace de conduire sur une autoroute que d’emprunter une route plus petite avec plusieurs arrêts », explique Lau.
Les autres sources d’information comprennent les données faisant autorité des gouvernements locaux (limitations de vitesse, péages, restriction de circulation, etc.) et les commentaires en temps réel des utilisateurs de Google Maps (panne de véhicule, fermeture de voie, travaux de construction, etc.) Ces sources aident également à comprendre quand l’état des routes peut changer de façon inattendue en raison de coulées de boue, de tempêtes de neige ou d’autres forces de la nature.