Prédiction du Comportement de Conduite par la Mesure des Accélérations Véhiculaires via des Capteurs à Bas Coût

Description :

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de la sécurité routière, où le comportement du conducteur constitue un facteur déterminant dans la majorité des accidents. Elle propose une approche innovante basée sur l’exploitation de capteurs inertiels à bas coût, notamment ceux intégrés aux smartphones, afin d’analyser et de prédire le comportement de conduite en temps réel. L’objectif principal est de développer un système robuste permettant de détecter des événements de conduite à risque, tels que les freinages brusques, les accélérations excessives ou les virages dangereux. Pour ce faire, la recherche s’appuie sur une chaîne de traitement complète allant de la collecte de données inertielles à leur prétraitement, jusqu’à l’extraction de caractéristiques pertinentes dans les domaines temporel et fréquentiel. Ces données seront ensuite exploitées à l’aide de techniques d’apprentissage automatique, incluant à la fois des méthodes classiques (machines à vecteurs de support, forêts aléatoires) et des approches d’apprentissage profond (réseaux de neurones convolutionnels, LSTM, Transformers). Une attention particulière sera accordée à la robustesse des modèles face à la variabilité des conditions réelles, notamment le positionnement du smartphone, les types de véhicules et les contextes routiers. Enfin, la thèse vise à proposer un système de scoring du comportement de conduite en temps réel, ainsi qu’un jeu de données de référence, contribuant ainsi au développement de solutions accessibles, scalables et efficaces pour l’amélioration de la sécurité routière.

Titulaire :
RAPHAEL Wassim

Contact USJ :
wassim.raphael@usj.edu.lb

Chercheur(s) :
M. Wassim RAPHAEL
M. Rafic FADDOUL
Mme Farah HOMSI
S.E.M. Yarob BADR

Projet présenté au CR, le : 01/09/2026

Projet achevé auprès du CR : 31/08/2029