Résilience accrue du transport multimodal de passagers grâce aux technologies numériques et à l'IA générative et discriminative

Résultats attendus :

Les résultats du projet devraient contribuer à tous les résultats attendus suivants :

• Développement de systèmes utilisant l'analyse de données en temps réel pour répondre dynamiquement aux perturbations, permettant aux opérateurs de transport et d'infrastructure d'ajuster les opérations rapidement et efficacement ;
• Développement de stratégies de maintenance prédictive appliquant des solutions innovantes d'IA générative et utilisant d'autres technologies numériques pour anticiper et prévenir les défaillances des infrastructures et des équipements ;
• Développement de directives et d'outils pour soutenir les opérateurs et les autorités de transport de passagers afin d'assurer une perturbation minimale dans des situations inattendues et critiques et d'organiser des simulations d'urgence en conditions réelles ;
• Déploiement d'un programme de formation pour les opérateurs de transport et d'infrastructure sur la gestion des perturbations de transport, incluant des outils et un catalogue de planification de contingence pour des perturbations de transport spécifiques ;
• Réduction du retard moyen des passagers au niveau du corridor (au moins 20 %) lors de perturbations planifiées, par rapport à la situation de référence, et de (au moins 40 %) du temps nécessaire de la génération à la diffusion d'un plan de réponse aux différentes parties prenantes (par exemple, les opérateurs de transport, les passagers, les citoyens) lors d'événements imprévus et critiques, par rapport à la situation de référence.

Portée :

Les systèmes de transport de passagers sont un composant essentiel des déplacements urbains, périurbains et longue distance, facilitant la connectivité, réduisant la congestion du trafic et soutenant la durabilité environnementale. Cependant, ces systèmes sont confrontés à des défis tels que les perturbations opérationnelles, les risques de sécurité et les demandes évolutives des passagers.

Dans le contexte du transport de passagers, la résilience se réfère à la capacité d'un système de transport à absorber les perturbations, à maintenir sa structure et sa fonction de base, et à revenir à un niveau de service requis dans des délais et des coûts acceptables après avoir été affecté par une perturbation. Cela implique la mise en œuvre de mesures garantissant un fonctionnement continu, une récupération rapide des événements imprévus et une adaptabilité aux circonstances changeantes. Une résilience accrue est essentielle pour maintenir la confiance du public et assurer le bon fonctionnement des systèmes de transport, et elle constitue une pierre angulaire de la stratégie de l'UE pour une mobilité durable et intelligente.

Les actions proposées devraient aborder tous les aspects suivants :

• Développement et mise en œuvre de mesures pour renforcer la résilience des systèmes de transport urbains, périurbains et longue distance.
• Exploitation des technologies numériques (par exemple, big data, jumeaux numériques) et en particulier de l'IA générative et discriminative pour anticiper et prédire l'évolution des perturbations et leurs impacts, avec des systèmes de planification et d'information en temps réel pour minimiser l'impact et permettre une récupération plus rapide.
• Utilisation de technologies innovantes pour l'acquisition de données et l'intégration de données provenant de diverses sources afin d'éclairer la prise de décision et d'optimiser les stratégies, de générer des bibliothèques de scénarios pour différents événements perturbateurs et de surveiller la mise en œuvre des plans de réponse.
• Implication des autorités et des opérateurs dans le processus de conception pour créer des solutions holistiques, conviviales et alignées sur leurs besoins.
• Réalisation d'évaluations de la sécurité dans l'interprétation des données, garantissant que les décisions sont basées sur des facteurs objectifs tout en évitant les biais.
• Test et validation des aspects ci-dessus dans des cas d'utilisation réels dans des corridors de transport multimodaux au sein du transport de passagers urbains, périurbains et longue distance avec un minimum de trois modes de transport par cas d'utilisation (par exemple, bus, métros, trams, trains, autocars, trolleybuses, ferries, mobilité partagée) dans au moins trois sites pilotes situés dans différents États membres et reflétant une diversité de contextes opérationnels, géographiques et technologiques.

Les propositions sont encouragées à s'appuyer sur les résultats des appels précédents sur l'infrastructure et...