WISP,
POUR UNE CIRCULATION
INTELLIGENTE

WISP est une solution orientée IA pour fluidifier le trafic automobile dans les grandes villes.  Sans infrastructure supplémentaire, la finalité est d’optimiser les temps de commutations des feux de signalisation.Pour une meilleure qualité de l'air, moins de pollution sonore et un gain de temps considérable.

SUIVEZ NOTRE PROJET

UN SYSTÈME DE GESTION DYNAMIQUE DES FEUX DE CIRCULATION

WISP est une solution d’intelligence artificielle appliquée à la circulation routière dans les grandes villes.

Nous pensons qu’un système dynamique de gestion de feux de circulation peut être bénéfique à des millions d’habitants, et ce, sur différents aspects. En ajoutant du dynamisme à ce qui existe déjà, nous luttons pour :

Une meilleur qualité de l’air

Une pollution sonore moins importante

Un gain de temps pour des travailleurs et des parents qui ne veulent pas perdre leur temps dans leurs transports quotidiens.

NOS SIMULATIONS

une journée en régon parisienne

20
Millions de trajets en voiture

Aujourd'hui

50 000
Heures de trajet économisées

avec wisp

250
tonnes de CO2 en moins

Avec wisp

UN ALGORITHME A LA POINTE DE
LA TECHNOLOGIE

WISP est un agent de deepQ-Learning  (apprentissage par renforcement) qui choisie la bonne séquence des feux de signalisation sur plusieurs intersections pour maximiser l'efficacité du trafic.

La solution que nous avons adapté a aussi été utilisée pour DeepBlue (1996), AlphaGo(2015 ou encore par OpenAI (2020).

«  Il fallait y penser ! WISP pourrait bien être une des premières applications concrètes d’apprentissage par renforcement qui sort de l’univers du jeu »

Samir TANFOUS
Chercheur en Machine Learning

NOS SIMULATIONS

UN PROJET AMBITIEUX QUE JE NE PEUX QUE ENCOURAGER ! CELUI CI NOUS PERMETTRAIT D’AVOIR LA MAIN MISE SUR LE TRAFIC DE NOTRE VILLE, ET CE DE MANIÈRE DYNAMIQUE

Direction de l’Espace Public et du cadre de Vie
Mairie de Vincennes

DES PREMIERS
RESULTAS
ENCOURAGEANTS

D’une seul intersection à deux, puis trois puis quatre, nous avons montré que notre IA pouvait trouver des relations complexes entre congestion du réseau routier et séquence de phasage à appliquer.

Après ces cas d’usages, notre mission est d’adapter notre agent à n’importe quel réseau routier.

Notre prochain objectif est de prédire pour chaque conducteur, le temps d’attente restant lorsque celui-ci est arrêté à un feu rouge.

VOIR LES SIMULATIONS

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ACTUALITéS DE WISP

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