Distribution de probabilité du score de risque d'infrastructure
Chaque année, des accidents conduisent à des blessés et des décès sur les routes. Potentiellement, ces évènements graves peuvent survenir partout, mais en réalité leur localisation n'est pas aléatoire.
Le risque d'accident est réparti inégalement
SAMRoute modélise la distribution statistique du risque d'accident sur les routes
Par exemple, les intersections, croisements, ou passages à niveau sont connus pour être plus risqués, tout comme les routes très fréquentées qui vont, mécaniquement, avoir plus d'accidents.
Les accidents n'étant pas répartis sur les routes de manière uniforme, au hasard. L’idée est donc de mesurer le risque d'accident des routes en fonction de leurs caractéristiques comme le type de route, le nombre de voies, la présence de séparateurs médians ou encore l'éclairage.
Et idéalement, cette estimation du risque conduirait à un chiffre qui a un sens concret, compris par tous. Un tel chiffre pourrait être, tout simplement, la probabilité qu'un segment de route a d'avoir un accident sur 12 mois, ce que certains appellent le taux d'incidence.
Les accidents n'étant pas répartis sur les routes de manière uniforme, au hasard. L’idée est donc de mesurer le risque d'accident des routes en fonction de leurs caractéristiques comme le type de route, le nombre de voies, la présence de séparateurs médians ou encore l'éclairage.
Et idéalement, cette estimation du risque conduirait à un chiffre qui a un sens concret, compris par tous. Un tel chiffre pourrait être, tout simplement, la probabilité qu'un segment de route a d'avoir un accident sur 12 mois, ce que certains appellent le taux d'incidence.
Vidéo : Comprendre la visualisation et la distribution
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En estimant à partir des caractéristiques de l'infrastructure routière la probabilité qu'un segment de 100 mètres a un accident sur 12 mois (le taux d'incidence)
SAMRoute ouvre de nouvelles perspectives de pré-diagnostic
D'abord, le scoring systématique des routes permet d'ordonner les segments selon leur risque et donc de différencier ceux qui sont dangereux, de ceux qui le sont moins.
Mais désormais, on peut aussi calculer des ratios.
- Entre segments, un ratio quantifie combien de fois un segment est plus risqué qu'un autre.
- Par rapport à une valeur de référence comme la moyenne de la population, les ratios permettent de comparer les segments à cette même baseline.
- Et entre groupes de segments, des ratios permettent de comparer les groupes via des statistiques comme la moyenne de chaque groupe.
Paramètres de calcul et de conception du graphique
Nombre d'évènements, longueur du réseau, seuils, et usager de la route
1️⃣ Nombre d'évènements. On indique 3 402 pour le nombre de décès sur les routes de France en 2023 (ONISR), mais on pourrait indiquer le nombre de blessés graves, légers, ou indemnes.
2️⃣ Longueur du réseau. Ici peut indiquer 1 ou 2 300 000 km de routes, selon le comptage officiel ou celui d'OpenStreetMap. On peut aussi se focaliser sur le réseau entier ou une partie (département, région).
3️⃣ Seuils. Ensuite, on spécifie les quantiles supérieurs en rouge pour les routes dangereuses, et inférieurs en vert pour les routes sûres. On met 90 et 10%, mais on pourrait aussi indiquer 99 et 1%.
4️⃣ Usager de la route. Et comme la probabilité d'accident varie selon l'usager, on peut aussi changer l'usager parmi automobiliste, motocycliste, cycliste et piéton.
Ensuite on dérive le nombre de segments de route (faisant ~100 m), le score moyen (log-normé), et les ratios à la baseline des seuils à haut et bas risque.
2️⃣ Longueur du réseau. Ici peut indiquer 1 ou 2 300 000 km de routes, selon le comptage officiel ou celui d'OpenStreetMap. On peut aussi se focaliser sur le réseau entier ou une partie (département, région).
3️⃣ Seuils. Ensuite, on spécifie les quantiles supérieurs en rouge pour les routes dangereuses, et inférieurs en vert pour les routes sûres. On met 90 et 10%, mais on pourrait aussi indiquer 99 et 1%.
4️⃣ Usager de la route. Et comme la probabilité d'accident varie selon l'usager, on peut aussi changer l'usager parmi automobiliste, motocycliste, cycliste et piéton.
Ensuite on dérive le nombre de segments de route (faisant ~100 m), le score moyen (log-normé), et les ratios à la baseline des seuils à haut et bas risque.
➡️ L'axe des x présente l'étendue (min-max) des scores obtenus sur le réseau routier français, composé de 23 000 000 de segments. Les probabilités étant petites, on prend le logarithme des scores.
⬆️ L'axe des y représente la distribution cumulative (CDF). Elle va de 0 % à 100 %, la CDF suit une sigmoïde (normale).
☰ Des lignes horizontales matérialisent les seuils. L’aire sous la courbe est colorisée en vert pour le décile inférieur (faible risque) et en rouge pour le décile supérieur (haut risque).
━ La courbe épaisse représente la distribution théorique du score de risque, tandis que la courbe en arrière-plan montre la distribution empirique réelle sur le réseau français.
⬆️ L'axe des y représente la distribution cumulative (CDF). Elle va de 0 % à 100 %, la CDF suit une sigmoïde (normale).
☰ Des lignes horizontales matérialisent les seuils. L’aire sous la courbe est colorisée en vert pour le décile inférieur (faible risque) et en rouge pour le décile supérieur (haut risque).
━ La courbe épaisse représente la distribution théorique du score de risque, tandis que la courbe en arrière-plan montre la distribution empirique réelle sur le réseau français.
📌 Notons que la distribution empirique est quantifiée en 1 000 paliers où chaque palier représente donc 0,1 % des valeurs.
💡 | Résultats clés
1️⃣ Un risque moyen par segment de 100 mètres sur le réseau de 0,015 %. Il s'agit du taux d'incidence, de la baseline, ou référence.
2️⃣ Un risque de 0,058 % pour les segments à haut risque (top 10 %), ce qui est 3,9x plus élevé que la baseline.
3️⃣ Un risque de 0,0038 % pour les segments sûrs (10 % inférieur), soit 0,26 fois la baseline ou 4x moins.
2️⃣ Un risque de 0,058 % pour les segments à haut risque (top 10 %), ce qui est 3,9x plus élevé que la baseline.
3️⃣ Un risque de 0,0038 % pour les segments sûrs (10 % inférieur), soit 0,26 fois la baseline ou 4x moins.
📌 Notons que le nombre d'évènements par an (3 402) divisé par le nombre de segments routiers (23 000 000) conduit au taux d'incidence moyen de 0,015 %.
Les raisons de nous choisir
— Pourquoi SAMRoute peut être une solution innovante contribuant à améliorer la sécurité de l'infrastructure de transport de votre organisation ?
Parce que :
- SAMRoute évalue 100% du réseau, y compris les segments souvent négligés.
- Vous n'êtes pas limités par les frontières administratives.
- Vous anticipez les nouvelles régulations, comme la directive EC 2019/1936 qui impose l'évaluation proactive des routes majeures d'ici 2024.
- En identifiant les segments à risque en amont, vous avez l'opportunité d'éviter les coûts humains et matériels consécutifs à des accidents.
- Le score de risque de SAMRoute est linéaire et explicable, contrairement aux modèles d'IA qui sont non-linéaires et donc opaques.
Découvrez ce que SAMRoute peut faire pour vous
Dites-nous qui vous êtes et nous vous mettrons en relation avec un expert de SAMRoute qui pourra vous en dire plus sur le produit et répondre à vos questions.