Transport Initiatives

Ce cours destiné au personnel technique du secteur public de la région donne un aperçu du domaine d'étude de l'intelligence artificielle (IA), ainsi que de certaines de ses applications actuelles dans les transports. Grâce à l'étude d'une étude de cas spécifique d'un projet développé par la BID qui déploie des modèles d'apprentissage automatique, l'étudiant sera en mesure de mieux comprendre les exigences, les phases de développement et la gestion d'un projet d'IA dans les transports.

Comme dans beaucoup d'autres grandes villes d'Amérique latine, les embouteillages à Buenos Aires génèrent des augmentations significatives du temps et des coûts de transport des personnes et des marchandises, ainsi que des émissions sonores et gazeuses qui affectent la qualité de vie et contribuent au changement climatique. Pour relever ces défis, des données fiables et actualisées sont nécessaires pour améliorer la planification et l'évaluation des interventions urbaines et la gestion du trafic en temps réel. Malheureusement, les techniques traditionnelles d'obtention de ces données sont coûteuses et difficiles à mettre en œuvre pour une large couverture géographique et temporelle.

Ce site Web interactif fournit un outil de planification et un référentiel d'informations pertinentes pour le secteur de l'infrastructure d'intégration régionale.

La plateforme fournit des données géoréférencées sur les projets d'infrastructures physiques pour l'intégration régionale ; changement climatique; variables de développement ; et les chaînes de valeur primaires.

Les matrices origine-destination (OD) sont des outils de planification de la mobilité et de conception de politiques. Compte tenu de la complexité des dynamiques urbaines et de l'évolution des modes de mobilité, il est essentiel de disposer de données actualisées, désagrégées et largement couvertes dans l'espace, pour soutenir ce type d'outil. Par rapport aux enquêtes, à l'heure actuelle, diverses sources de données de masse (telles que celles provenant des moyens de paiement électroniques des systèmes de transport urbain) offrent une opportunité intéressante d'élaborer ces matrices avec des informations dynamiques et peu coûteuses.

Le processus d'entretien des routes et d'inventaire de la signalisation est gourmand en temps et en ressources, ce qui réduit la réactivité de l'entretien des infrastructures routières. Pavimenta2 utilise l'intelligence artificielle pour analyser efficacement les routes et peut être rapidement déployé dans n'importe quel pays. Il a été créé par les équipes de la BID et est disponible gratuitement sur la plateforme open source de la banque, Code4Dev et sur GitHub, et peut être installé sur un serveur local ou sur une infrastructure cloud. Il a été utilisé en Argentine, au Brésil, au Costa Rica, au Salvador, à Trinité-et-Tobago et le long du corridor Pacifique en Amérique centrale pour analyser plus de 30 000 km. En 2023, l'outil devrait être utilisé à la Barbade, en Équateur, au Pérou, au Honduras et en République dominicaine.

El transporte de las ciudades de América Latina y el Caribe (ALC) presenta desafíos importantes en materias de movilidad e inclusión. Algunas de sus causantes incluyen factores estructurales (externos al sector), infraestructurales, operativos e institucionales. Este sitio web tiene como objetivo generar conocimiento relevante y práctico respecto a la implementación de un conjunto de políticas, en especial sobre el uso de precios de los bienes y servicios relacionados con el transporte, para promover una movilidad urbana inclusiva, eficiente y sostenible en ALC.

Le Transport Gender Lab a pour objectif d'intégrer et de renforcer la perspective de genre dans les transports. Les biens publics régionaux cherchent des solutions collectives et répondent aux mesures et aux défis par le biais de la coopération entre les pays membres, dans le but d'obtenir de plus grands avantages en matière de développement et à moindre coût.