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Une étude menée par des chercheurs du MIT a révélé que l'arrivée d'applications mobiles de VTC partagé comme Uber ou Lyft éliminerait 98% des demandes pour les taxis new-yorkais. En fait, les demandes de transport dans cette ville pourraient être satisfaites avec 3 000 voitures selon l'algorithme développé par les chercheurs, avec un temps d'attente moyen de 2,7 minutes.
"Au lieu de transporter les gens individuellement, les chauffeurs pourraient transporter deux à quatre personnes à la fois, opérer plus de courses en effectuant moins de trajets, en moins de temps, tout en gagnant autant", a déclaré le Professeur Daniela Rus du Laboratoire d'Informatique et d'Intelligence Artificielle du MIT (CSAIL). "Un système comme celui-ci pourrait permettre aux conducteurs de travailler plus efficacement tout en créant moins de trafic, sur des déplacements plus courts et moins stressants."
L'étude a également conclu que 95% des demandes de courses pourraient être prises en charge par 2 000 véhicules de 10 personnes en comparaison aux quelques 14 000 taxis en circulation actuellement à New-York.
L'algorithme redirige les véhicules en temps réel en utilisant les requêtes entrantes. Il peut également envoyer des voitures qui ne sont pas utilisées dans des zones à forte demande, ce qui, dit Rus, accélère le service de 20%.
"À notre connaissance, c'est la première fois que les scientifiques ont été en mesure de quantifier expérimentalement le compromis entre la taille de la flotte, la capacité, le temps d'attente, les retards et les coûts opérationnels d'une gamme de véhicules, des taxis aux camionnettes et navettes, dit Rus. "De plus, le système est particulièrement adapté aux voitures autonomes, car il peut continuellement rediriger les véhicules en fonction des demandes en temps réel".
Les conclusions des chercheurs ont été publiées dans le Proceedings of the National Academy of the Sciences (PNAS).
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