Pourquoi les villes ont besoin d'un plan d'action plus intelligent
Les villes s'agrandissent et deviennent plus animées, et les méthodes traditionnelles de gestion commencent à montrer leurs limites. La circulation est plus dense, les infrastructures vieillissent et les services d'urgence sont sous pression. De plus, les données municipales sont généralement dispersées entre différents systèmes et services, ce qui rend difficile d'avoir une vision claire et en temps réel de la situation sur le terrain.
Pour y remédier, de nombreuses grandes villes se tournent vers une nouvelle combinaison de technologies qui semble tout droit sortie d'un jeu de simulation. Imaginez des jumeaux numériques de villes entières, des agents d'IA qui analysent des flux vidéo en direct et de puissants outils permettant de tester différents scénarios avant de prendre des décisions importantes dans le monde réel.
NVIDIA a rassemblé ces éléments dans un document intitulé « Blueprint for smart city AI ». Il s'agit d'une configuration de référence qui fournit aux villes tout ce dont elles ont besoin pour créer, entraîner et exécuter des agents d'IA au sein de jumeaux numériques prêts pour la simulation, grâce à OpenUSD et NVIDIA Omniverse.
Au cœur de cette approche se trouve OpenUSD, un framework ouvert et extensible permettant de créer des scènes 3D riches. Grâce aux jumeaux numériques basés sur OpenUSD, les villes obtiennent des versions virtuelles détaillées des routes, des bâtiments, des capteurs, des véhicules et des personnes. Ces jumeaux numériques deviennent des environnements de simulation prêts à l'emploi, où les villes peuvent tester des idées en toute sécurité, rejouer des incidents et générer des données de capteurs réalistes avant de déployer des changements dans la réalité.
Le processus de conception se déroule en trois étapes qui s'enchaînent comme un pipeline de développement de jeu.
- Utilisez les bibliothèques NVIDIA Cosmos et Omniverse pour simuler des données synthétiques qui ressemblent et se comportent comme la réalité.
- Entraînez et affinez les modèles d'IA de vision à l'aide de ces données afin qu'ils puissent comprendre ce qu'ils voient dans les flux vidéo.
- Déployez des agents d'IA d'analyse vidéo en temps réel grâce à NVIDIA Metropolis et au modèle de recherche et de résumé vidéo afin que les villes puissent rechercher, surveiller et réagir aux événements en temps réel.
Cela transforme les opérations municipales, passant d'une approche réactive à une approche proactive. Au lieu d'attendre que les problèmes surviennent et de réagir dans l'urgence, les responsables peuvent utiliser des simulations et l'IA pour anticiper les événements, tester différentes solutions et automatiser certaines tâches quotidiennes.
Dans certaines villes, des résultats significatifs sont déjà visibles. À Kaohsiung (Taïwan), l'intelligence artificielle au niveau de la rue a permis de réduire les délais d'intervention d'environ 80 %. À Raleigh (Caroline du Nord), la précision de la détection des véhicules atteint près de 95 %, ce qui améliore la fiabilité de l'analyse du trafic. Enfin, le réseau ferroviaire français a diminué sa consommation d'énergie d'environ 20 %, tout en optimisant la maintenance et la disponibilité.
Villes intelligentes en action à travers le monde
Ce qui est le plus intéressant dans cette nouvelle architecture de ville intelligente, c'est la manière dont différentes organisations l'utilisent pour résoudre des problèmes très spécifiques. Voici quelques exemples marquants.
Akila et SNCF Gares et Connexions
Akila utilise des jumeaux numériques compatibles avec OpenUSD pour aider la SNCF Gares et Connexions à gérer un réseau où circulent près de 14 000 trains par jour. Leur application permet aux opérateurs de simuler des phénomènes tels que le chauffage solaire, la circulation de l'air et les flux de voyageurs dans les gares.
En simulant ces scénarios et en optimisant leurs opérations, ils ont réalisé une réduction d'environ 20 % de la consommation d'énergie, une maintenance préventive parfaitement réalisée et ont divisé par deux les temps d'arrêt et les délais d'intervention. Il s'agit en quelque sorte d'un tableau de bord stratégique interactif permettant de gérer plus efficacement un vaste réseau ferroviaire.
Linker Vision à Kaohsiung
Linker Vision a conçu un système d'intelligence artificielle physique qui surveille les rues de la ville de Kaohsiung. Ce système détecte les lampadaires défectueux, les arbres tombés et autres problèmes d'infrastructure qui nécessiteraient normalement une inspection manuelle.
Pour étendre ce système à l'ensemble de la ville, Linker Vision utilise les bibliothèques Omniverse pour la simulation, NVIDIA Cosmos Reason pour la compréhension du monde et le modèle de recherche et de résumé vidéo pour le déploiement, le tout alimenté par OpenUSD. Il en résulte une intervention d'urgence plus rapide et une réduction considérable du besoin de déplacements à pied ou en voiture pour inspecter chaque recoin de la ville.
Esri et Microsoft en collaboration avec la ville de Raleigh
Raleigh utilise le kit de développement logiciel NVIDIA DeepStream pour atteindre une précision d'environ 95 % dans la détection des véhicules dans les flux vidéo en direct. Ces données alimentent directement le jumeau numérique de la ville, construit avec Esri ArcGIS.
Ce jumeau numérique, hébergé sur Microsoft Azure, permet aux ingénieurs de visualiser le trafic, de tester de nouveaux plans et de gérer les infrastructures critiques. En connectant ce pipeline à un agent d'IA de vision, alimenté par le modèle de recherche et de synthèse vidéo, les équipes municipales bénéficient d'une visibilité et d'informations en temps réel directement dans ArcGIS. Elles peuvent ainsi interroger, analyser et agir sur les événements en direct, sans se fier uniquement aux données historiques.
Milestone Systems et le VLM Hafnia
Milestone Systems déploie son modèle de langage visuel Hafnia, qui s'intègre à la plateforme de gestion vidéo XProtect et est également proposé en tant que service. Entraîné sur plus de 75 000 heures de vidéo, ce modèle peut analyser automatiquement les séquences, identifier les moments importants et réduire les fausses alertes.
Développée avec NVIDIA Cosmos Reason et Metropolis, Hafnia peut réduire la fatigue des opérateurs liée aux alarmes jusqu'à 30 %. Pour les utilisateurs de XProtect, elle intègre des capacités d'IA générative directement dans leurs flux de travail existants, simplifiant ainsi l'adoption d'une compréhension vidéo avancée.
K2K à Palerme, en Italie
K2K utilise NVIDIA Cosmos Reason et le modèle de recherche et de résumé vidéo pour surveiller plus de 1 000 flux vidéo à Palerme. Sa plateforme traite environ 7 milliards d'événements par an.
En cas de situation critique, le système peut alerter les autorités municipales par des notifications en langage naturel, accompagnées de séquences vidéo en temps réel. Ainsi, les décideurs peuvent poser des questions et obtenir des réponses étayées par des images, au lieu de devoir analyser d'innombrables clips ou des journaux d'événements bruts.
Comment débuter dans l'exploration de l'IA des villes intelligentes
Si vous êtes développeur, planificateur ou passionné de technologie et que vous souhaitez explorer plus en profondeur ce monde, plusieurs voies s'offrent à vous.
- Assistez à des sessions expliquant comment intégrer l'IA physique aux villes grâce au modèle d'IA pour les villes intelligentes.
- Consultez les guides techniques sur la connexion des pipelines de vision par ordinateur avec l'IA générative et le raisonnement à l'aide du modèle de recherche et de résumé vidéo.
- Essayez les guides pratiques Cosmos qui présentent les flux de travail des systèmes de transport intelligents pour la formation, l'apprentissage par transfert et le raisonnement sur des scénarios de transport.
Vous pouvez également suivre la communauté et les chaînes d'actualités NVIDIA Omniverse pour rester informé des nouveaux outils, modèles et déploiements concrets. À mesure que les villes adoptent OpenUSD, les jumeaux numériques et les agents d'IA, la frontière entre simulation et réalité s'estompe, et c'est tant mieux. Les mêmes concepts qui sous-tendent les jeux vidéo haut de gamme et les mondes 3D deviennent rapidement les fondements de la planification, de l'optimisation et de la sécurité de nos villes.
Article et image originaux : https://blogs.nvidia.com/blog/smart-city-ai-agents-urban-operations/
