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Exploiter les données pour des routes plus sûres

Vianova travaille avec un certain nombre de fournisseurs de données à travers le monde pour aider les villes à accéder à des produits de données uniques construits à partir de données provenant de voitures, de bus, de camions, de vélos et de personnes connectées. Mais parfois, le premier objectif est simplement de mieux utiliser les données déjà disponibles pour les organismes publics. Il est particulièrement important que les données soient visibles et accessibles aux planificateurs et aux chefs de projet qui effectuent le travail, même s'ils ne sont pas des experts en science des données ou des ingénieurs géospatiaux. L'outil Vianova Intelligence Platform offre une solution innovante pour rendre les données d'accidents plus intuitives et exploitables. Plongeons dans l'interface "Bring Your Own Data" de VIP pour voir comment les données peuvent être plus facilement explorées en utilisant les fonctionnalités.

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Rendre les données intuitives

L'un des principaux défis de l'analyse de la sécurité routière consiste à faciliter la compréhension d'ensembles de données complexes, en particulier lorsqu'elles proviennent de sources différentes. Vianova s'attaque à ce problème en fournissant une plateforme visuelle intuitive qui permet à l'utilisateur de rassembler plusieurs sources de données différentes. Tant qu'il y a un élément géospatial - un ensemble de coordonnées, une frontière géographique, un segment de ligne, etc. - il est possible de visualiser et d'interagir avec les données dans le VIP. Cela permet aux utilisateurs de voir rapidement les relations spatiales entre les données sur les collisions et d'autres indicateurs socio-économiques tels que la densité de population, les niveaux de revenus et la composition raciale ou ethnique.

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Méthodologie

Pour réaliser cette analyse, nous avons téléchargé les données d'accidents du portail de données d'accidents du MassDOT dans la plateforme Vianova. Le département des transports du Massachusetts (MassDOT) est une organisation innovante, axée sur les données, qui utilise l'analyse avancée et la gestion des performances pour améliorer les services de transport. Le Bureau de la gestion des performances et de l'innovation (OPMI) suit des paramètres clés, tels que l'état des routes et la ponctualité des transports en commun, afin d'assurer une amélioration continue. En outre, sa collaboration avec le Massachusetts Data Office favorise le partage et la normalisation des données entre les agences de l'État, ce qui permet de prendre des décisions éclairées.

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Leur portail de données contient une multitude d'informations sur les collisions, y compris des facteurs tels que le lieu, l'heure de la journée, les conditions météorologiques, l'état des routes, les types de véhicules impliqués, la gravité de l'accident et les causes contributives telles que le comportement du conducteur ou la présence d'usagers vulnérables. La plateforme facilite l'exportation des données, mais il peut être difficile de s'y retrouver pour les nouveaux utilisateurs.

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En outre, nous avons intégré les données sur les zones de justice environnementale de MassGIS Data : 2020 Environmental Justice Populations, provenant directement du site web mass.gov. Les zones de justice environnementale (EJ) du Massachusetts sont définies sur la base de critères démographiques : zones où le revenu médian des ménages est inférieur ou égal à 65 % du revenu médian de l'État, où les populations minoritaires sont supérieures ou égales à 40 %, ou où 25 % des ménages ne maîtrisent pas l'anglais. L'intégration des zones EJ dans les analyses de sécurité routière peut contribuer à remédier aux disparités en matière d'infrastructures et à garantir une allocation équitable des ressources, car ces communautés sont souvent confrontées à des risques environnementaux et sanitaires plus importants.

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Les données ont été téléchargées sur la plateforme Vianova. Des filtres et des paramètres de visualisation ont été configurés pour adapter la présentation des données à des besoins analytiques spécifiques. Cette configuration comprenait la catégorisation des accidents en fonction de facteurs tels que l'état de la chaussée et la visibilité des dispositifs de contrôle de la circulation.

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Nous avons également créé plusieurs rapports afin de visualiser plus clairement les ensembles de données. Le générateur de requêtes de Vianova permet aux utilisateurs d'interagir avec les données d'une manière simple et rapide. Il permet de créer des rapports orientés vers la compréhension et d'extraire uniquement les informations nécessaires de grands ensembles de données.

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Par exemple, un utilisateur pourrait rapidement demander et visualiser la proportion d'accidents survenus dans l'ensemble de l'État dans les zones de justice environnementale :

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Principales conclusions de l'analyse

L'analyse a révélé un lien spatial étroit entre les collisions impliquant des usagers de la route vulnérables et les zones EJ. Sur l'ensemble des accidents enregistrés en 2021, 88 % se sont produits dans les zones EJ. Il existe une corrélation particulièrement forte entre les accidents causés par l'usure des revêtements routiers, le mauvais fonctionnement ou l'obscurcissement des dispositifs de contrôle de la circulation et les zones identifiées comme zones de justice environnementale. Tous les accidents liés à l'une de ces deux causes se sont produits dans la zone identifiée comme zone de justice environnementale. Ces résultats mettent en évidence les risques aggravés dans les communautés déjà confrontées à des désavantages socio-économiques.

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Comprendre l'impact des facteurs sociodémographiques

• Densité de la population : Des taux de collision plus élevés avec au moins un usager de la route vulnérable impliqué ont été constatés dans les zones densément peuplées, qualifiées de zones de justice environnementale, où la concentration d'usagers de la route augmente la probabilité d'accidents.

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• Niveaux de revenus : Les quartiers à faibles revenus ont connu plus de collisions, probablement en raison d'une infrastructure plus pauvre et d'un entretien des routes moins efficace. Si l'on considère uniquement les incidents pour lesquels la route a joué un rôle, 68 % de ces accidents se sont produits dans les limites de la zone EJ. En outre, tous les incidents liés à l'usure de la chaussée ou à un dispositif de contrôle de la circulation inopérant ont eu lieu dans les zones EJ. 

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• Composition raciale et ethnique : Les communautés minoritaires sont touchées de manière disproportionnée par les problèmes de sécurité routière. Cela souligne la nécessité d'investissements équitables dans les infrastructures et d'interventions ciblées en matière de sécurité.

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Conclusion

La plateforme d'intelligence de Vianova est conçue pour soutenir l'analyse non seulement des produits de données de Vianova, tels que ceux contenant des informations sur la vitesse des véhicules ou le freinage brusque, mais aussi pour accélérer et simplifier l'analyse des sources de données existantes. Dans une administration diversifiée telle qu'une ville ou un État, les sources de données sont souvent cloisonnées et il peut être difficile de voir les corrélations entre elles. 

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La plateforme de Vianova simplifie l'accès à ces données. Des données provenant de deux sources différentes peuvent être téléchargées rapidement et des modèles très clairs peuvent émerger sans qu'il soit nécessaire d'utiliser un SIG ou un outil de science des données. L'expérience, construite à partir des commentaires des décideurs politiques du monde entier, vise à démocratiser l'accès à ces informations.  

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Services professionnels de Vianova Advisory :

Cette étude vise à démontrer les capacités de la plateforme Vianova et à illustrer son application dans des contextes réels. En intégrant des éléments réels, nous simulons les différentes étapes d'une collaboration potentielle avec les autorités locales. Cependant, cette analyse est menée de manière indépendante par Vianova.

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L'outil de sécurité routière décrit ici a été développé dans le cadre de l'offre de services professionnels de Vianova, qui s'appuie sur une vaste analyse de données, des logiciels et une expertise industrielle pour soutenir la prise de décision en matière de mobilité fondée sur des données probantes. 

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