FARI – AI for the Common Good Institut et son groupe de recherche, le Machine Learning Group (MLG) de l’Université Libre de Bruxelles (ULB), collaborent avec la Région de Bruxelles-Capitale sur un projet innovant de modélisation du trafic. Ce modèle de simulation de trafic complet fait partie des initiatives locales de « jumeaux numériques » et se déroule sur plus de 12 mois, en utilisant le quartier Tulipe dans la commune d’Ixelles comme site d’étude.

Alors que la Région de Bruxelles-Capitale accumule de grandes quantités de données provenant de ses différentes administrations, se pose la question de la manière de visualiser et d’utiliser ces données au niveau de la ville ou de la région. Pour répondre à cela, des efforts ont été faits pour créer des « jumeaux numériques », des représentations virtuelles d’objets réels, comme solution pour gérer et protéger les données, afin d’assurer le bon fonctionnement de la ville. Les jumeaux numériques utilisent des données historiques et en temps réel pour représenter le passé et le présent, tout en simulant des prévisions. Cela permet de modéliser l’urbanisme et la construction dans le but de promouvoir des activités urbaines plus sûres, plus durables et plus efficaces.

Dans le cadre de cette initiative, le projet « Modélisation du trafic » du Machine Learning Group (MLG) de l’ULB et de FARI vise à développer un modèle de simulation de trafic complet pour le quartier Tulipe à Ixelles. Ce projet s’attaque au défi de fournir aux experts en gestion du trafic des méthodes plus intelligentes pour planifier et programmer les travaux routiers, optimiser les flux de circulation, éviter les embouteillages et réduire l’empreinte carbone en intégrant des données réelles et synthétiques de partenaires tels que Bruxelles Mobilité, la STIB/MVIB, Paradigm, Osiris et ETRO-VUB (groupe de recherche en électronique et informatique de la Vrije Universiteit Brussel).