Sous l’impulsion de la vague de la 5G, des applications telles que la collaboration véhicule-route, le stationnement intelligent, la planification intelligente des transports et la conduite autonome sont généralement à l’ordre du jour. Parallèlement, la 5G a entraîné une explosion considérable du volume de données. De plus en plus d’applications fonctionnent dans le cloud, et de nombreux scénarios d’application spécifiques imposent des exigences très strictes en matière de latence. Face à l’augmentation rapide des données en temps réel, le prétraitement est effectué en périphérie, ce qui a donné naissance à l“” edge computing » dans le domaine des transports intelligents.
Qu'est-ce que l'edge computing ?
L'Edge Computing constitue le maillon central de l'architecture du réseau 5G. Il s'agit d'une plateforme ouverte et distribuée qui intègre des fonctionnalités essentielles telles que le réseau, le calcul, le stockage et les applications à la périphérie du réseau, à proximité de la source des objets ou des données. L'Edge Computing est un cadre de calcul distribué qui rapproche les applications d'entreprise des sources de données, telles que les appareils IoT ou les serveurs périphériques locaux. Cette approche de la source de données peut apporter d'énormes avantages commerciaux : des analyses plus rapides, de meilleurs temps de réponse et une meilleure disponibilité de la bande passante.
À l’ère de l’Internet de tout, un nombre considérable d’appareils seront connectés au réseau à des fins de collecte de données et d’interaction avec les utilisateurs. L’informatique en périphérie est souvent associée à l’Internet des objets. Les appareils IoT effectuent des traitements de plus en plus puissants, ce qui permet de transférer les énormes quantités de données générées vers la “ périphérie ” du réseau. Cela signifie que les données n’ont pas besoin d’être transférées en permanence entre des serveurs centralisés pour être traitées. L’edge computing s’avère ainsi plus efficace pour gérer les volumes importants de données provenant des appareils IoT, avec une latence réduite, un traitement plus rapide et une meilleure évolutivité. Grâce à l’effet multiplicateur de la 5G et de l’IA, qui étendent les capacités de transmission de données sans fil à haut débit et à faible latence, les attentes sont grandes quant à ce que l’edge computing peut apporter. Cette technologie augmentera considérablement la vitesse des systèmes d’edge computing et, à terme, renforcera leur capacité à prendre en charge des applications en temps réel.
Selon les prévisions d'IDC, le nombre de connexions IoT dans le monde atteindra 27 milliards en 2025, et le nombre d'appareils IoT s'élèvera à 100 milliards. Le volume total de données mondiales devrait atteindre 163 ZB en 2025, et plus de 70% de données et d'applications seront, à l'avenir, générées et traitées en périphérie.
Aux débuts du cloud computing, nombreux étaient ceux qui pensaient que le terminal avait atteint ses limites. Toutes les données transitant par le réseau devaient être transmises au cloud pour y être traitées et calculées, puis renvoyées vers le terminal de l’utilisateur. Mais l’évolution de la situation s’est avérée quelque peu inattendue. De nombreux cas d'utilisation imposent des exigences très strictes en matière de latence. Si l'on s'appuie entièrement sur le cloud, l'efficacité s'en trouve inévitablement réduite.
Application de l'informatique en périphérie aux transports intelligents
La mise en œuvre des transports intelligents constitue un projet systémique de grande envergure. Outre l’aménagement de l’espace urbain et du réseau routier, il est également nécessaire de disposer d’un système de gestion stable et fiable, combinant les dernières technologies logicielles et matérielles, afin de répondre aux applications complexes dans divers scénarios. Selon un rapport d’étude réalisé par le cabinet de conseil McKinsey, le secteur des transports représente la plus grande part des applications industrielles de l’edge computing.
À mesure que le volume de données sur le trafic urbain augmente, les besoins des utilisateurs en informations de trafic en temps réel et à grande échelle vont également s’accroître. Si toutes les données sont renvoyées vers le centre de cloud computing, cela entraînera des problèmes tels que le gaspillage de la bande passante et des retards. En revanche, si les données sont analysées et traitées en temps réel sur le serveur périphérique, les utilisateurs pourront prendre des décisions en fonction des conditions routières en temps réel et des ressources disponibles. Instructions en conséquence.
L'edge computing trouve son application dans le secteur des transports au sein d'applications basées sur la localisation géographique, telles que les transports urbains intelligents et la gestion des infrastructures. En matière de technologies de localisation, l'edge computing permet de traiter et de collecter en temps réel des données géolocalisées sans avoir à les transmettre à un centre de cloud computing. Prendre les mesures appropriées.
Par ailleurs, dans le cadre de la mise en œuvre de systèmes de vidéosurveillance urbaine, il est possible de mettre en place une nouvelle plateforme de services logiciels et matériels de vidéosurveillance intégrant des modèles d’informatique en périphérie et la technologie de vidéosurveillance, afin d’améliorer les capacités de traitement intelligent des caméras frontales du système de vidéosurveillance, ce qui aura une incidence sur le système d’alerte précoce et le mécanisme d’intervention.
Il n'est pas difficile de comprendre que le “ cloud computing ” équivaut au cerveau des appareils intelligents, chargé de traiter des processus relativement complexes, tandis que l“” edge computing “ équivaut à leurs terminaisons nerveuses, exécutant certaines réactions ” inconscientes », ce qui a longtemps freiné le développement du secteur. Il y a toutefois de l'espoir de trouver des solutions à bon nombre de ces problèmes.
Application de l'edge computing à la collaboration entre les véhicules et la route
Les cas d'utilisation les plus courants, comme ceux des voitures connectées, ne permettent pas de transmettre les données au cloud pour y être traitées avant de prendre des décisions. Il faut donc collecter une grande quantité de données en temps réel. C'est là que réside tout l'intérêt de l'edge computing.
Par exemple, lorsqu’une voiture autonome est confrontée à un danger et doit s’arrêter à temps, elle doit d’abord envoyer des données vers le “ cloud ”, calculer la commande d’arrêt, puis la transmettre au véhicule, qui réagira alors en conséquence. Il est donc préférable que le véhicule dispose lui-même d’une certaine puissance de calcul pour gérer ce type de situation. Parallèlement, on peut également imaginer un scénario dans lequel des catastrophes naturelles soudaines, des interférences de signal ou des défaillances techniques plongeraient les voitures et trains autonomes d’une certaine zone dans un état de coupure de réseau. Dans ce cas, ils ne pourraient compter que sur la puissance de calcul fournie par l’edge computing pour effectuer des réactions “ instinctives ” afin d’assurer leur sécurité.
De plus, les transports intelligents évoluent d’une gestion du trafic basée sur des scénarios isolés vers des services de transport intégrant plusieurs scénarios. Les scénarios V2X peuvent contribuer à rendre la conduite intelligente plus sûre, plus efficace, plus économique et plus pratique, notamment grâce aux alertes de limitation de vitesse, aux alertes météorologiques extrêmes, aux rappels d’insertion sur l’autoroute et à la gestion du trafic aux carrefours, etc. Les technologies clés du V2X comprennent la perception, la cartographie haute définition et le positionnement. Les exigences élevées en matière de puissance de calcul, la mobilité élevée, la fiabilité élevée et les performances en temps réel posent des défis techniques majeurs, et l'informatique en périphérie (edge computing) ouvrira de nouvelles perspectives technologiques dans le domaine de la collaboration entre les véhicules et la route.
Application de l'edge computing au trafic statique
L'application de l'edge computing au stationnement intelligent se reflète également dans le système de gestion du stationnement et dans l'Internet des véhicules, et a une incidence sur la planification future du nombre de places de stationnement et de la circulation routière. À l'heure actuelle, le stationnement intelligent fait partie intégrante de la stratégie de développement des nouvelles infrastructures et des villes intelligentes. L'edge computing contribue à rendre le stationnement intelligent plus abouti et plus performant. Les méthodes de gestion du stationnement intelligent ont fait d'énormes progrès, accélérant l'intégration de la technologie et des activités commerciales.
Le volume de données massives relatives aux informations de circulation statiques ne cesse de croître au fil du temps, et le stockage dans le cloud ainsi que d’autres services similaires sont soumis à une forte pression en raison d’un grand nombre de demandes complexes de traitement de données. La mise en place du stationnement intelligent repose sur un modèle de cloud computing à traitement centralisé unique, qui ne permet pas de répondre à tous les défis. Elle nécessite l’intégration de plusieurs modèles de calcul pour résoudre ces problèmes. Le modèle d’informatique en périphérie (edge computing) permet de délocaliser le traitement des données au plus près de leur source, les besoins réels étant traités à la périphérie du réseau. L’informatique en périphérie présente plusieurs avantages majeurs dans le domaine du stationnement intelligent, tels que le traitement de volumes massifs de données, une faible latence et la prise en compte de la localisation.
Résumer
À l’heure actuelle, le marché chinois de l’edge computing en est encore à ses débuts et présente un fort potentiel d’essor technologique. Divers acteurs du secteur s’activent pour conquérir ce marché. Les principaux fabricants et instituts de recherche scientifique s’emploient à définir des normes et des spécifications. Bien qu’aucun consensus n’ait encore été atteint, de multiples alliances industrielles se sont formées, tant au niveau national qu’international, afin de promouvoir activement les normes et les avancées technologiques en matière d’informatique en périphérie. Pour harmoniser les normes de fabrication de ces appareils, il est nécessaire que certaines entreprises majeures du secteur des transports intelligents prennent l’initiative d’élaborer des normes.
L'avènement de l“” edge computing » renforce la sécurité des transports intelligents. Qu'il s'agisse des transports routiers, ferroviaires, maritimes ou aériens, la sécurité est la priorité absolue dans le secteur des transports. Je suis convaincu qu'à l'avenir, de nouvelles avancées technologiques verront le jour dans le domaine des transports intelligents, notamment grâce à l'« edge computing », et qu'elles permettront d'améliorer efficacement notre quotidien en matière de transports.
