IA et optimisation de la circulation : un levier municipal pour réduire l’empreinte carbone en zone industrielle

Face à l’urgence climatique et à la nécessité de maintenir une dynamique économique régionale forte, plusieurs municipalités québécoises s’engagent dans des plans d’action ambitieux pour réduire leur empreinte carbone. C’est dans cet esprit que la MRC Thérèse-de Blainville a décidé de structurer le programme Signature innovation du ministère des Affaires municipales et de l’habitation (MAMH) afin de financer des projets d’intelligence artificielle aux domaines des villes intelligentes et durables. À l’aide d’IVÉO, ce sont près de 15 projets innovants qui ont été minutieusement sélectionnés et développés grâce à la mobilisation de toutes les villes du territoire de la MRC Thérèse-de Blainville.

En cohérence avec la stratégie d’innovation de la MRC Thérèse-de Blainville, la ville de Boisbriand s’est proposée comme territoire d’expérimentation pour une solution unique de gestion des feux de circulation. L’objectif était clair: utiliser l’intelligence artificielle pour faciliter la circulation des véhicules lourds dans leur zone industrielle et réduire les émissions tout en assurant la fluidité et la sécurité de tous les usagers. Ce projet s’inscrit dans une logique de cohérence entre action climatique, attractivité des parcs industriels et modernisation des infrastructures municipales.

Jusqu’alors, la gestion des feux de circulation se faisait de manière statique, avec des technologies propriétaires sans interopérabilités et sans distinction de type de véhicule ni coordination des demandes de passage entre les intersections. Cela entraînait des arrêts fréquents des camions, générateurs de gaz à effet de serre (GES), et par le fait même des nuisances sonores et de ralentissements injustifiés. Dans un corridor typique de 1,5 à 3,6 kilomètres, un camion s’arrêtait en moyenne deux à trois fois, chacun de ces arrêts pouvant entraîner la combustion jusqu’à trois litres de carburant et l’émission jusqu’à huit kilogrammes de CO₂. L’analyse initiale du flux a révélé que près de la moitié de ces arrêts étaient évitables avec un impact minimal sur les autres usagers, pour peu qu’on en adapte intelligemment la gestion.

Cette initiative combine plusieurs types de projets d'intelligence artificielle : l'optimisation des processus de circulation, l'efficacité énergétique et durabilité par la réduction des GES, et l'analyse prédictive pour anticiper les besoins de passage.

Considérant que l’industrie du camion lourd équipe généralement de toute façon chaque camion de dispositif permettant de suivre les véhicules et leurs utilisations, l’entreprise technologique Niosense a vu l’opportunité. Avec une technologie connectée directement au feu de circulation et un lien avec les données GPS des camions, Niosense utilise un protocole de communication standardisé pour communiquer via un lien cellulaire avec les contrôles déjà installés aux intersections. Les données individuelles des véhicules ont été analysées avec l’IA afin de générer des résultats étiquetés simplifiés qui permettent de déclencher les feux et d’anticiper parfaitement les arrivées de camions aux intersections. Ce travail permet de recommander adéquatement, en considération de l’apprentissage et des règles de sécurité déterminées, le passage du véhicule au bon moment.

Le coût total du projet a atteint 300 000 $, dont la moitié a été couverte par la subvention du programme de la MRC Thérèse-de Blainville. Les dépenses ont principalement concerné la main-d’œuvre spécialisée, la mise à jour des équipements dans les véhicules, et l’adaptation pour établir la communication avec les feux de circulation existants. L’implantation a respecté les échéances prévues, malgré les contraintes techniques liées à la proximité des feux et aux profils de vitesse atypiques observés à certains points du corridor. La performance du système a pu être testée dans des conditions réelles, avec des résultats dépassant les attentes : le taux d’arrêt des camions est passé de 36 % à 9,3 %, réduisant d’autant la consommation de carburant et les émissions de GES.

Un facteur clé de réussite réside dans la qualité de la gestion du projet. Bien qu’une seule personne ait été désignée pour le suivi côté municipalité, la coordination avec les partenaires, la clarté des communications et la rigueur du pilotage ont permis une gestion optimale du projet. Si l’on envisage une généralisation du dispositif à d’autres corridors ou à d’autres usages (comme les véhicules d’urgence ou le déneigement qui sont en test pilote en ce moment dans d’autres villes), il est bon de noter qu’une approche d’implantation permanente et structurée est nécessaire pour piloter ce genre de projet. Par ailleurs, la dimension collaborative du projet a été saluée : aucune plainte n’a été recensée de la part des usagers, les impacts sur la fluidité générale ont été neutres voire positifs, et les entreprises locales ont activement contribué à l’expérimentation, notamment en partageant les données GPS requises de leurs véhicules. Cela démontre non seulement l’acceptabilité sociale de la solution, mais aussi sa capacité à mobiliser un écosystème local autour d’un objectif commun. Sur des axes routiers comportant plus de feux de circulation, tel que le projet déployé dans les axes du parc industriel de la ville de Trois-Rivières, les impacts positifs d’une telle approche pourraient être décuplés.

En conclusion, ce projet démontre que l’intelligence artificielle, lorsqu’elle est ancrée dans une logique municipale cohérente, peut constituer un véritable levier de transformation durable pour les territoires industriels. Il illustre comment une approche technologique ciblée peut répondre à des impératifs environnementaux sans sacrifier l’efficacité logistique ni l’équité d’accès aux infrastructures. Au-delà de la performance technique, la valeur ajoutée de ce projet réside dans sa capacité à s’insérer dans une stratégie plus large de modernisation des services municipaux, de réduction des émissions et de développement économique régional. Ce type d’initiative pave la voie vers des corridors industriels intelligents, où innovation, climat et gouvernance locale convergent pour façonner la ville de demain.

Ce succès démontre que des solutions d'IA développées ici, au Québec, peuvent transformer concrètement nos territoires. IVÉO, partenaire expert dans l'accompagnement de projets d'innovation municipale, a joué un rôle déterminant dans la sélection et le développement de cette initiative, aux côtés des 14 autres projets retenus sur le territoire de la MRC Thérèse-de Blainville.

Les municipalités et entreprises de transport qui souhaitent explorer des projets similaires peuvent bénéficier de l'expertise d'IVÉO pour structurer leurs démarches d'innovation IA. Pour découvrir d'autres cas d'usage ou explorer les opportunités d'adaptation à votre contexte, consultez notre répertoire ou contactez notre équipe. Ensemble, avec des partenaires comme IVÉO, construisons l'écosystème IA québécois, une innovation municipale à la fois. Pour plus d'information ou entrer en contact avec notre équipe : https://www.iveo.ca/contact