Gérer les risques
Aujourd'hui et demain

Sûreté et sécurité

L’Eure-et-Loir se lance dans la prédiction routière

Grâce à la solution digitale d’analyse de données des comportements des conducteurs de Colas, le département va pouvoir identifier les zones de vulnérabilité sur son réseau routier et engager in extremis des réparations.

Nids-de-poule, goudron endommagé, barrières abîmées dans les virages… il est crucial de connaître au mieux les zones dangereuses qui jalonnent les infrastructures routières pour contribuer à la sécurité des conducteurs. Dans ce cadre, le Conseil départemental d’Eure-et-Loir vient de signer un contrat avec le géant du BTP Colas, afin d’exploiter Anaïs, son système de collecte et d’analyse de données relatives aux comportements des véhicules sur la route.

La qualité des routes, un enjeu de sécurité publique
Ce dispositif qui détecte les incidents sur les réseaux routiers devrait permettre au constructeur non seulement d’intervenir rapidement sur le terrain, mais aussi d’adresser au gestionnaire ses recommandations pour un meilleur entretien de son patrimoine routier. Figurant dans l’offre de service Mobility by Colas, Anaïs a obtenu en février dernier un trophée « Innovation Sécurité routière 2019 » dans la catégorie « Intervention d’urgence et aménagements de l’espace routier » lors de la troisième édition des concours de l’innovation de la sécurité routière.

Analyse et interprétation des données
Pour mettre au point cette solution, Colas a pris pour partenaire la startup Driving to Data Intelligence (DDI) qui fait désormais partie du groupe Michelin. Celle-ci s’est spécialisée dans l’acquisition de données de conduite en situation réelle. Ce qui a permis de collecter, auprès d’une communauté de conducteurs volontaires, des données qui ont ensuite été analysées et contextualisées sur une plateforme de traitement capable de détecter des zones d’alerte. Une fois traitées, les données sont interprétées par la solution de Colas afin de cibler les zones d’alerte les plus sensibles ou celles nécessitant de simples opérations de maintenance.

Mesurer les bénéfices des travaux
Outre la gestion préventive routière, la plateforme analyse en continu et à long terme les données cumulées. En se basant sur les principes de Machine Learning, il devient possible d’obtenir une vue d’ensemble des travaux de rénovation réalisés sur les infrastructures, pour mieux en connaître les bénéfices à long terme.

Ségolène Kahn

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