RoadPredict Safety
Anticiper les créneaux horaires et les sections de routes à risque pour répondre aux problèmes des collectivités ou usagers sur le sujet des accidents et incidents de la route
RoadPredict Safety utilise l’intelligence artificielle: notre modèle combine de très nombreux paramètres, s’améliore quand des données plus récentes arrivent et peut traiter les paramètres fournis par de nouvelles sources (nouveaux capteurs, données des voitures connectées...)
Comment ça marche ?
En France, les accidents de la route tuent encore plusieurs milliers de personnes par an. Alerter les usagers en cas de danger et réduire le temps d’intervention après un accident restent les moyens les plus sûrs de sauver les vies et limiter les effets de cascade
RoadPredict Safety prédit où et quand les risques d’accidents sont les plus forts, à l’avance : à long terme, pour organiser au mieux la répartition saisonnière des services de sécurité et de secours ; à très court terme (<1h) pour alerter les usagers, réguler la vitesse, etc
La plateforme RoadPredict Safety permet à la fois
- de visualiser les risques d’incidents et d’accidents en temps réel sur l’ensemble du réseau, même sur les tronçons de route non équipés de capteurs
- de prédire le risque d’incidents (accidents, bouchons, traversée d’animaux, etc) à très court terme, sur les prochaines heures et sur une saison entière
- d’afficher les statistiques sur les incidents passés pour souligner les points noirs du réseau
- de remonter des alertes lorsque des seuils critiques (risque très élevé d’incident) vont être dépassés
Pour quels usagers et sur quels territoires ?
RoadPredict SAfety s’adresse au gestionnaire public ou privé, soucieux de connaître à l’avance les points noirs de son réseau en terme de sécurité: à très court terme (<1h) et à moyen terme pour anticiper les conditions difficiles, en avertir les usagers et mitiger les risques (avertissements, régulation de vitesse...)
RoadPredict Safety excelle sur les réseaux routiers où de nombreuses données ont été récoltées dans le passé et/ou sont encore collectées. La précision de ses prédictions à très court terme est largement améliorée par la collecte de données en temps réel sur certains points-clés du réseau, à la fois sur les incidents en cours, sur le trafic et sur d’autres informations contextuelles (météo, événements spéciaux, etc). RoadPredict Safety intègrera utilement les nouvelles données collectées (données des voitures connectées, etc)
Année de création de la solution
Quel est le niveau de maturité de la solution ?
Combien de temps faut-il pour la déployer ?
Quels sont les différents coûts afférents à la solution ?
Investissements : Connexion des flux de données, entraînement des modèles d’intelligence artificielle, formation et gestion de projet
Fonctionnements / Exploitations : Support, maintenance des serveurs et flux de données, évolutions et mises à jour de la solution logicielle
Quelles sont les références qualifiant la solution ?
Premier prix au concours Le Monde Smart City (Catégorie Mobilité) en 2016
Lauréat du concours Cleantech Open France (Catégorie Mobilité) en 2016