Les accidents de la route coûtent environ 3 % du PIB mondial et constituent la principale cause de décès chez les enfants et les jeunes adultes. Mais comme ils sont rares, il est difficile d’identifier les endroits précis les plus à risque. On se fie le plus souvent au nombre d’accidents comptabilisés à cet endroit. Ce qui laisse pas mal de trous dans la raquette : une zone n’est identifiée à haut risque que si un accident s’est déjà produit à proximité.
Mais, grâce l’intelligence artificielle, il sera peut-être bientôt possible de prédire les accidents avant même qu’ils ne se produisent. Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont construit un algorithme de deep learning basé sur un ensemble de données (densité du trafic, vitesse moyenne, nombre de voies, présence de piétons, aménagements routiers…) à partir d’enregistrements GPS et satellites.
Les chercheurs ont ensuite évalué la pertinence à partir des statistiques de 2017 et 2018, et vérifié que le logiciel était bien compétent pour prévoir les accidents. « Notre modèle est applicable à n’importe quelle ville même en l’absence de données historiques d’accidents », fait valoir Amin Sadeghi, chercheur au Qatar Computing Research Institute (QCRI) et principal auteur de l’étude. Cet outil pourrait naturellement permettre aux urbanistes de préconiser des aménagements routiers diminuant le risque, mais aussi être intégré à des applications comme Waze ou Apple Plans pour conseiller des itinéraires à éviter.
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