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Aller au-delà des données d'accidents pour améliorer la sécurité routière

Le programme Safe Streets For All (SS4A) de l'USDOT a été créé par la loi bipartisane sur les infrastructures afin de fournir un financement aux autorités locales et régionales pour l'élaboration de plans, ou la mise en œuvre de ces plans, qui font progresser l'approche "Safe System" (système sûr) de la planification de la sécurité routière.

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Contrairement aux méthodes traditionnelles de sécurité routière, l'approche Safe System part du principe que les gens commettront des erreurs et qu'il est important de concevoir les routes en tenant compte des limites humaines. Sachant que les individus commettront des erreurs de temps à autre, il est logique d'adopter une approche proactive pour identifier et traiter les risques avant que les accidents ne se produisent.
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Étant donné que la plupart des planificateurs de transport utilisent les accidents historiques comme point de départ pour évaluer le risque routier, l'approche traditionnelle de la planification de la sécurité routière est intrinsèquement réactive, et non proactive. La question est donc de savoir de quels outils disposent les planificateurs pour orienter leur travail vers l'avenir.

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La réponse, en un mot, ce sont les données.

Comme je l'ai récemment expliqué lors d'un webinaire avec Jesse McGowan de Sam Schwartz, les planificateurs des transports disposent d'un large éventail de données pour les aider dans leurs analyses de la sécurité routière :

• Qualitatif 
• Environnement bâti
• Données démographiques
• Activité des piétons et des cyclistes
• Télématique

Les données peuvent s'avérer extrêmement utiles pour identifier les tendances en matière de localisation des accidents, pour établir des priorités dans les domaines à améliorer, pour étayer les données anecdotiques et pour suivre les changements dans le temps. Mais l'augmentation du nombre de données n'est pas toujours la solution. Il s'agit également d'obtenir des données plus intelligentes et plus opportunes. Les collectivités locales sont déjà inondées de vastes ressources de données, mais certains de ces ensembles de données sont soit rapportés de manière tardive ou incomplète (comme les données sur les accidents), soit nécessitent un effort manuel important pour être collectés (comme les comptages de piétons ou les rapports sur l'état des routes).

La bonne nouvelle pour les planificateurs de transport est qu'à l'ère actuelle des appareils et des véhicules connectés à Internet, toute une industrie a émergé pour fournir des données à partir d'appareils "intelligents". Ces points de données peuvent être générés par une application sur téléphone ou par une voiture équipée d'un système de télémétrie intégré, ou encore par des capteurs fixés à l'infrastructure.

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Chez Vianova, nous produisons notre propre outil de données axé sur la sécurité routière - Risk Aware. Notre solution inclut des points de données agrégés sur le comportement des conducteurs, dérivés des véhicules et des applis, ainsi que des données sur les volumes de piétons et d'autres ensembles de données adaptés au contexte, afin de fournir à nos clients un score de risque pour chaque segment de route et chaque intersection dans une région. 

Ce qui distingue Risk Aware, c'est qu'il peut fournir des mises à jour en temps quasi réel sur le comportement des conducteurs et des piétons. Les planificateurs disposent ainsi d'une vision claire de l'évolution de la dynamique sur leurs routes et d'un retour d'information rapide sur l'impact de leurs interventions.

Si les données sont abondantes, elles peuvent aussi être coûteuses. La bonne nouvelle est que le programme de subvention SS4A rend ce type d'outils émergents plus accessibles aux planificateurs de la sécurité des transports. 

Que vous souhaitiez mieux comprendre les risques présents sur votre réseau routier ou suivre l'impact de vos projets de sécurité routière dans le temps, Vianova peut vous aider. Si vous souhaitez obtenir notre soutien pour une demande de subvention en matière de sécurité routière, contactez-nous ici.

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