Une simulation IA prévoit 14,5 % de temps en moins pour les ambulances

Dans une rue de New York, une ambulance dont la sirène retentit doit composer avec un système de circulation conçu pour les conducteurs ordinaires. Des chercheurs de NYU Tandon ont mis au point un cadre d’IA qui prédit la vitesse à laquelle elle se déplacera dans la circulation urbaine, offrant au FDNY un moyen virtuel de tester des stratégies d’intervention avant de modifier les rues dans le monde réel.

La pression est mesurable. Le temps de réponse moyen du FDNY aux urgences médicales est passé de environ 10,4 minutes en 2015 à près de 13,7 minutes en 2023, soit une hausse de presque 32 %. Une ambulance peut légalement franchir des feux rouges et se faufiler dans une circulation à l’arrêt, mais elle dépend toujours des conducteurs à proximité, qui doivent reconnaître la sirène et lui laisser de la place. Les outils conçus pour la circulation normale, notamment Google Maps, ne peuvent pas rendre compte de ce comportement de manière fiable.

L’équipe de recherche a construit un jumeau numérique haute fidélité du trafic couvrant West Harlem et Morningside Heights, la zone de régulation M6 du FDNY. Le modèle combine une simulation détaillée du trafic avec des données réelles de circulation et de GPS issues de près de 1 000 interventions d’ambulances du FDNY en 2023. Les travaux de simulation et de calibration ont été dirigés par Fan Zuo, chercheur principal associé chez C2SMART. L’équipe a entraîné EMVAID à prédire la vitesse des ambulances sur des tronçons routiers individuels. Joseph Chow a dirigé la recherche, avec Kaan Ozbay, directeur de C2SMART, comme auteur principal.

Le modèle a établi que la vitesse de circulation générale était le meilleur prédicteur de la vitesse des ambulances, suivie par la congestion. Les rues à deux voies permettaient généralement aux ambulances de circuler plus vite que les rues à une voie, tandis que l’ajout de voies apportait peu de bénéfices supplémentaires. Les rues dotées de bandes cyclables non protégées étaient associées à des vitesses d’ambulance légèrement supérieures, peut-être parce qu’elles offraient davantage d’espace aux véhicules d’urgence pour dépasser la circulation à l’arrêt.

Concrètement, les planificateurs des services d’urgence pourraient utiliser ce cadre pour comparer des stratégies dans un quartier virtuel avant de les mettre en œuvre. Dans une démonstration, un ensemble optimisé d’emplacements de bases d’ambulances a réduit de 14,5 % le temps de trajet attendu et fait passer de 41 % à 55 % la part des appels pris en charge par des ambulances basées dans le quartier. Le résultat ne constitue pas une recommandation du FDNY : les chercheurs estiment qu’il surestime probablement l’amélioration, car les ambulances peuvent déjà être engagées sur une intervention ou revenir de l’hôpital. Les résultats sont restés stables lorsque l’équipe a introduit volontairement des erreurs de prédiction, et C2SMART indique que l’approche pourrait être étendue au-delà d’un seul quartier afin d’estimer les vitesses dans toute la ville.