SYSTRA a exploité des ensembles de données et réalisé des analyses afin d’aider le ministère britannique des Transports (DfT) à identifier et hiérarchiser les causes d’accidents routiers. Une mission qui combine l’analyse et la technologie de pointe.
Une combinaison d’analyses statistiques, d’analyses géospatiales et de techniques innovantes d’apprentissage automatique* a été appliquée pour mettre en évidence les circonstances et les facteurs contribuant aux décès et aux blessures graves sur les routes de Grande-Bretagne et pour déterminer les éléments clés affectant l’issue des collisions signalées.
Affiner les données
Plus précisément, les techniques d’apprentissage automatique ont été appliquées pour corréler des données d’accidentologie avec des cartes détaillées afin d’explorer les relations entre les accidents et les aménagements publics.
Les principales conclusions sont que la plupart des collisions se produisent dans des zones densément peuplées, mais que les collisions mortelles et graves sont plus fréquentes sur les routes de campagne. Les usagers de la route les plus vulnérables dans ces zones rurales sont les motocyclistes et les cyclistes.
Une visualisation claire des résultats
Une carte interactive a été fournie pour visualiser les résultats du projet, mettant en exergue les zones problématiques et démontrant la valeur des cartes pour guider la prise de décision.
* L’apprentissage automatique est un champ d’étude qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’« apprendre » à partir de données, c’est-à-dire d’améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune.