Smart City
De la conception des réseaux à la gestion opérationnelle, les services des villes intelligentes doivent être agiles, durables et centrés sur les données. Les décisions stratégiques – choix d’emplacements, allocation des ressources, organisation de la mobilité urbaine – nécessitent des outils capables d’anticiper, de simuler et d’optimiser des systèmes complexes. Grâce aux technologies d’optimisation mathématique et d’IA d’Atoptima, les villes peuvent concevoir, planifier et piloter leurs infrastructures de manière plus efficace et respectueuse de l’environnement.
-30%
Coûts logistiques
-20%
Émissions de CO2
÷5
Temps de planification
Défis et enjeux
- Interopérabilité des systèmes : intégration sécurisée et intelligente des données descriptives, prédictives et prescriptives pour connecter les réseaux urbains
- Mobilité durable : conception d’infrastructures et de réseaux de transport respectueux de l’environnement
- Équité et inclusivité : garantir un accès équitable aux services innovants pour l’ensemble des citoyens
- Gestion en temps réel : prise de décision dynamique face aux aléas (congestion, pannes, pics de demande)
- Résilience et efficacité : limiter les externalités négatives (pollution, bruit, congestion) tout en optimisant l’usage des ressources
- Évolution des usages : adaptation aux nouveaux modèles de mobilité urbaine (véhicules partagés, micro-mobilité, logistique urbaine durable)
Cas d'usage traités
- Transport multi-passagers à la demande : planification du transport partagé intégrant plusieurs points de ramassage et de débarquement
- Mobility-as-a-Service (MaaS) : synchronisation multimodale (bus, métro, vélo, covoiturage, marche…) avec optimisation stochastique
- Positionnement dynamique des vélos et trottinettes en libre-service : conception des réseaux et optimisation de la relocalisation des flottes sur plusieurs stations
- Planification énergétique urbaine : optimisation de la distribution des ressources énergétiques (réseaux électriques, bornes de recharge, chauffage urbain)
- Gestion intelligente des déchets : planification optimisée des collectes en fonction des volumes et des contraintes environnementales
- Optimisation de l’éclairage public et des infrastructures IoT : allocation intelligente des ressources pour réduire les coûts et l’empreinte carbone
Bénéfices obtenus
- Optimisation de l’utilisation des ressources : véhicules, énergie, infrastructures…
- Équité et partage : meilleure accessibilité et répartition des services publics
- Agilité opérationnelle : ré-optimisation dynamique en fonction des aléas et de la demande
- Efficacité accrue de la mobilité : réduction des temps de trajet et de la congestion en zone urbaine
- Réduction des externalités négatives : baisse de la pollution, du bruit et des émissions de CO2
- Rentabilité des services : coûts maîtrisés, meilleure allocation budgétaire et meilleur ROI
