Optimisation IA des itinéraires de transport informel en Afrique urbaine

Lagos (28 millions d'habitants) : les usagers passent au minimum 3h/jour dans les embouteillages, avec 1,6 million de véhicules/jour. Nairobi : la congestion coûte 800 millions de dollars/an à l'économie. Le Nigeria domine l'indice mondial de congestion avec un score de 320,3 (Numbeo 2026). Addis-Abeba (5 millions d'habitants) concentre 54% du trafic véhiculaire national. Le problème : Nairobi investit 7,9 milliards de shillings dans un système de transport intelligent avec IA, mais ces projets ciblent les infrastructures FORMELLES (feux intelligents sur 125 intersections) et ignorent complètement le transport INFORMEL (matatus, danfos, minibus) qui représente 70 à 80% des déplacements urbains dans ces villes. AUCUNE solution IA n'optimisé les itinéraires du transport informel en temps réel. Solution proposée : application mobile collaborative type "Waze pour minibus africains". Les chauffeurs partagent leur position GPS en temps réel, un modèle ML (Random Forest ou gradient boosting) prédit les zones de congestion et suggère des itinéraires alternatifs, les passagers localisent le minibus le plus proche. Fonctionne avec des données GPS seules (pas de capteurs IoT). Faisabilité : frameworks open source, données GPS collectées en temps réel. Développable par des étudiants. Budget : hébergement + API maps. Impact : -15 à 25% du temps de trajet pour des millions d'usagers, économies de carburant, réduction des émissions CO2.