Introduction
La modélisation et la simulation est une discipline qui a pour but de reproduire le comportement d’un système réel à partir d’un modèle le plus réaliste possible. Le smart parking est un système permettant d’optimiser l’occupation des places d’un parking à partir de spécifications dont le comportement des automobilistes fait partie. Les défis dans ce domaine relèvent de la détermination d’un modèle fiable capable de prédire l’occupation des places d’un parking dans un système environnement dynamique où le comportement des automobilistes est prépondérant.
Grâce aux systèmes de réseaux de capteurs, il est possible à l’heure actuelle d’équiper les places de parking de capteurs de présence afin de connaître la disponibilité de celles-ci en temps réel. Cette acquisition permet également de constituer une base de données qui peut être utilisée pour développer des modèles d'intelligence artificielle supervisés (réseaux de neurone, arbre de décision, support vector machine, etc…) utilisés pour la classification des places de parking en fonction de leur fréquence d’occupation. En effet, un arbre de décision peut être utilisé pour classifier les capteurs de places d’un parking en fonction des données temporelles qu’ils recueillent (date d’arrivée et de départ d’un véhicule). Cependant, l’efficacité des modèles supervisés repose sur la diversité des données d’apprentissages qui lorsqu’elles deviennent importantes conduisent à complexifier la phase d’apprentissage. Une procédure de pré-processing devient alors indispensable pour atteindre des taux d’apprentissage et de test convenables. De plus, ces modèles sont difficilement extensibles et imposent à chaque considération d’une nouvelle entrée, un nouvel apprentissage du modèle.
Une autre approche réside dans l’utilisation de modèles de simulation du smart parking couplé avec les techniques d'intelligence artificielle afin de simuler son comportement pour mettre en évidence des stratégies d’occupations efficaces.
La simulation peut être utilisée :
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en temps réel pour superviser l’occupation des places en fonction des conflits apparents lorsqu’une place est convoitée par plusieurs automobilistes par exemple. Cette approche est proche de celle mise en œuvre dans la gestion des conflits d'objet connectés où la problématique réside dans la détection et la résolution des conflits d’accès aux objets. Dans le cas du smart parking, les objets connectés peuvent être assimilés à des automobilistes qui convoitent la même place de parking.
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en temps simulé pour établir des règles de contrôle sur l’environnement afin d’éviter des situations de saturation des places de parking par exemple. Le modèles de simulation intègre alors des variables de contrôle (le flux urbain par exemple) et plusieurs simulations sont réalisées en faisant varier cette variable afin de déterminer le seuil acceptable qui évite la saturation des zones de place de parking. Ensuite, l’observation de cette variable de contrôle en temps réel permet de déclencher des alertes sur la base des simulations effectuées précédemment. Ces alertes peuvent conduire à des actions sur l’environnement afin d'anticiper des scénarios d'engorgement du trafic routier par exemple. Le temps simulé peut également être utilisé pour évaluer la disponibilité des places de parking sur la base des classifications établies par le modèle supervisé et des événements supplémentaires tels que des manifestations sur la ville qui impactent le stationnement (manifestations culturelles par exemple).
Le smart parking est un système complexe à événements discrets dont les composants peuvent être décrits par des automates d’états finis réagissant à des événements internes ou externes. Le formalisme DEVS (Discrete-EVent system Specification) permet de modéliser ce système et de le simuler à la fois en temps réel et simulé. Par exemple, il est possible de modéliser un capteur d’occupation par un modèle atomique composé de deux états: occupé, non occupé dont la durée de vie dépend de l'appartenance aux classes définies par le modèle supervisé précédent (couplage avec l’IA).
