Développement de nouveaux modèles de transport et de sécurité routière à l'aide de l'intelligence artificielle

Description :

L’optimisation des prises de décision des différentes parties prenantes dans un Système Sûr de sécurité routière requiert l’accès aux informations pertinentes et nécessite le recours à des modèles de prédiction et d’explication fiables. Cette recherche explore la possibilité d’utiliser l’Internet Des Objets (IDO) (en anglais Internet Of Things, IOT) pour automatiser la collecte des données relatives à la performance des quatre piliers d’un « système sûr » de sécurité routière. Ainsi, par exemple, les données issues des accéléromètres des téléphones portables pourront êtres utilisées pour évaluer : (i) la qualité de l’infrastructure, (ii) la performance des véhicules et (iii) le comportement des utilisateurs du réseau routier. Le traitement et l’analyse des données par les méthodes de l’apprentissage automatique (en anglais Machine Learning) et l’intelligence Artificielle aura pour but de générer des modèles robustes, exacts et pertinents. Les résultats de cette analyse pourront ainsi contribuer à lutter contre l’insécurité routière en permettant une optimisation de l’allocation des ressources, en assurant une plus grande visibilité des enjeux sociétaux et économiques des preneurs de décisions, et en accroissant enfin la sensibilité des usagers de la route aux risques liés à la sécurité routière.