Les données Waze peuvent aider à prévoir les accidents de la route et à réduire le temps de réponse


Voici la chose à propos des accidents de voiture: ils sont, heureusement, assez rares. Aux États-Unis, selon les données de la National Highway Traffic Safety Administration, neuf personnes sont blessées dans un accident de la route sur 100 millions de kilomètres parcourus en voiture.

Voici ce qu’il faut savoir sur les modèles informatiques: ils ne sont pas très doués pour prédire des événements rares. «Les accidents vont de toute façon être rares et les modèles ont tendance à passer à côté d’événements rares car ils ne se produisent pas assez souvent», explique Tristan Glatard, professeur agrégé d’informatique à l’Université Concordia, où il collabore avec des collègues pour pourrait prédire les accidents de voiture avant qu'ils ne se produisent. "C’est comme trouver une aiguille dans une botte de foin."

Si quelqu'un pouvait trouver cette aiguille, s'il pouvait réussir à transformer des rues et des routes en flux de données et prévoir ce qui pourrait s'y passer, il pourrait en résulter de bonnes choses. Les intervenants d’urgence pourraient arriver un peu plus vite aux collisions. Les représentants du gouvernement pourraient repérer une route problématique et la réparer.

OK, cela ne prédit pas tout à fait le futur. Mais cela se rapproche étrangement. Alors, même si cela est difficile, et souvent coûteux, et toujours compliqué, les villes, les chercheurs et le ministère fédéral des Transports s’efforcent précisément de le faire.

En mai, une équipe de chercheurs en médecine travaillant pour UCLA et l’Université de Californie à Irvine a publié un article dans la revue Chirurgie Jama suggérant que des endroits en Californie pourraient utiliser les données de l'application de trafic participatif Waze pour réduire les temps de réponse d'urgence. (Waze dispose d'un programme vieux de quatre ans qui fournit des données de trafic aux villes en échange d'informations en temps réel sur les problèmes que ses utilisateurs pourraient éviter, tels que des fermetures soudaines de routes.) En comparant les données du service appartenant à Google avec les données de crash de la California Highway Patrol, les chercheurs ont conclu que les utilisateurs de Waze avertissaient l'application en moyenne 2 minutes et 41 secondes avant que quiconque ne se bloque avant que la loi ne soit alertée.

Selon Sean Young, professeur de médecine à UCLA et à l'UCI, ce délai de près de trois minutes ne fait peut-être pas toujours la différence entre la vie et la mort, qui est directeur exécutif de l'Institut de technologie de prédiction de l'Université de Californie. Mais «si ces méthodes permettent de réduire le temps de réponse de 20 à 60%, cela aura un impact clinique positif», dit-il. "Il est généralement admis que plus vite vous arrivez à la salle d'urgence, meilleurs seront les résultats cliniques."

L'année dernière, le centre Volpe du département des transports a achevé sa propre analyse de six mois de données Waze et de rapports d'accidents du Maryland, et a trouvé quelque chose de similaire: ses chercheurs pourraient créer un modèle informatique à partir des informations fournies par la foule qui suivaient de près les accidents signalés à la police. . En fait, les données fournies par les internautes associés présentaient certains avantages par rapport aux statistiques officielles sur les accidents, car elles entraînaient des accidents qui n’étaient pas assez importants pour être signalés, mais suffisamment graves pour provoquer de graves ralentissements de la circulation. Les chercheurs du gouvernement ont écrit que le modèle pourrait «offrir un indicateur précoce du risque de collision», en identifiant où les accidents pourraient se produire avant eux.

À présent, le DOT finance des recherches supplémentaires, cette fois avec des villes susceptibles d’utiliser les données. Dans le Tennessee, des chercheurs du gouvernement collaborent avec la Highway Patrol pour intégrer les données Waze au modèle de prévision des collisions de l'État, dans l'espoir de les rendre précises jusqu'à une heure dans une grille d'un kilomètre carré, au lieu des quatre heures actuelles dans un délai d'un mois. Grille de 42 miles carrés. À Bellevue, dans l'État de Washington, le DOT a contribué à la création d'un tableau de bord interactif que les responsables peuvent utiliser pour identifier les schémas de collisions et les risques. Franz Loewenherz, un planificateur des transports de Bellevue, constate que «la carte thermique commence à briller», indique Franz Loewenherz. La ville pourrait alors commencer à collecter des données à partir de caméras de circulation locales pour rechercher les causes.

Une vue du tableau de bord de l'accident de Bellevue. Les rues avec les accidents les plus graves et les plus fréquents sont surlignées en rouge.

La ville de Bellevue, Washington

Bellevue est un bon cas de test pour ce type d’expérience car il est déjà très performant pour la collecte et la coordination de données issues de rapports d’accidents de la police et d’appels 911 afin d’améliorer son transport. (De nombreux endroits ont du mal à mettre leurs rapports d'accident de la police sous une forme qui soit utile aux planificateurs routiers, afin qu'ils puissent repérer des modèles d'accidents persistants.)

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DOT peut utiliser Bellevue pour tester la proximité des données de trafic en masse par rapport à ce qui se passe réellement sur le terrain.

Mais il faudra beaucoup de travail avant que ce type d’expériences sur les données de trafic ne soit généralisé, en partie parce que peu d’endroits ressemblent à Bellevue. «Il faut disposer de nombreuses données et de divers types de données, puis être en mesure de les analyser afin de les exploiter au lieu de simplement les accumuler», déclare Christopher Cherry, professeur d'ingénierie à l'Université du Kentucky, qui vient de terminer une étude sur la manière dont les données sur la circulation pourraient être utilisées pour améliorer la sécurité routière. Les données de trafic elles-mêmes sont utiles, bien sûr. Toutefois, pour prévoir les risques d’accidents et les prévenir, vous devez également probablement savoir où se trouvent les accidents, quels types de routes se présentent et quelles sont leurs performances dans des conditions météorologiques différentes. Ensuite, vous devez relier tous ces ensembles de données et les aider à «se parler» les uns aux autres, ce qui n’est pas une mince affaire.

De retour à UCLA et à l'UCI, les chercheurs tentent de comprendre comment ils gèrent le trafic Waze pour le rendre plus précis. Il y a une bonne raison pour que les données de trafic de Google ne puissent pas être utilisées pour les appels 911, déclare Young, chercheur: il existe encore de nombreux «faux positifs» lorsque les données de trafic identifient un blocage qui n’existe pas ou n’est pas suffisamment grave. justifier des soins médicaux. «Si vous utilisez les données Waze comme référence et chaque fois qu'un utilisateur de Waze signale un accident de voiture, vous avertissez les services de police, puis vous les détournez de toutes sortes d'autres ressources nécessaires pour la criminalité, la santé publique et la sécurité», il dit.

Glatard et son équipe de Concordia, à Montréal, ont récemment publié un article suggérant qu’ils pourraient combiner trois jeux de données – sur les réseaux routiers de la ville, ses accidents et sa météo – pour prédire où des accidents pourraient se produire avec une précision de 85%. Mais environ un accident sur huit prédit qu'il ne se produira jamais. Finalement, il aimerait voir les autorités municipales utiliser ce type d’informations pour guider les conducteurs dans des rues particulièrement dangereuses en cas de neige. Mais avant tout, il souhaite former le modèle sur davantage de données, à savoir des ensembles de données sur le trafic montréalais, les transports en commun montréalais et la façon dont les automobilistes montréalais conduisent. «Les modèles fonctionnent tant que nous avons de bonnes sources de données, et beaucoup d’entre elles», dit-il. Donc, avant que quiconque puisse voir les accidents avant qu'ils ne surviennent, Rapport minoritaire-style, ils doivent avoir la collecte.


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