Shanna Lucchesi – Coordinatrice de projet, iRAP, intervenante lors de l'atelier sur les résultats du Big Data.
DA NANG, Vietnam – 7 août 2025 – Article original publié par la Fondation AIP
Ces dernières années, le gouvernement vietnamien a fait preuve d'un leadership fort en faisant de la sécurité routière des enfants une priorité. Suite à la directive n° 31 du Premier ministre (21 décembre 2023) et à la décision n° 64 du ministère des Transports (22 janvier 2024), les efforts nationaux se sont intensifiés pour garantir la fluidité et la sécurité de la circulation aux abords des écoles. Ces actions s'inscrivent dans la vision à long terme définie par la décision n° 2060 (12 décembre 2020), qui vise à aménager les 1 001 000 000 000 000 000 d'écoles situées le long des routes nationales, provinciales et des principaux axes urbains afin de garantir la sécurité routière et de réduire les embouteillages.
Le IA et moi : exploiter les outils d'IA pour la sécurité routière Ce programme utilise la technologie pour accélérer le changement et promouvoir un environnement sûr pour les enfants aux abords des écoles. Le projet est financé par Google.org, dans le cadre de l'appel à projets « IA pour les Objectifs mondiaux ». Il est piloté par le International Road Assessment Programme (iRAP), avec des partenaires tels que… Fondation AIP, ANDITI, et le Faculté de génie électrique et d'informatique, et le Faculté des sciences des transports et de la circulation, Université de Zagreb (FPZ)
Afin de présenter les résultats de l'analyse nationale des mégadonnées, iRAP et la Fondation AIP ont co-organisé un atelier sur le thème “ Partage des résultats de l'analyse des mégadonnées ” avec le gouvernement vietnamien et les acteurs nationaux concernés. Ces résultats visaient à éclairer les autorités locales dans leurs priorités d'amélioration des infrastructures de transport, contribuant ainsi à la réduction du nombre de blessés et de décès dus aux accidents de la route impliquant des élèves.
Cet événement a marqué la première diffusion à l'échelle nationale de la méthodologie de dépistage des mégadonnées, suite à son projet pilote réussi dans trois provinces de 2021 à 2024. C'est la première fois que la science des données, l'IA et l'imagerie satellite sont appliquées systématiquement à grande échelle au Vietnam pour évaluer les risques pour la sécurité des piétons étudiants.
“ L’intégration de technologies de pointe comme l’IA et l’apprentissage automatique dans les évaluations de la sécurité routière témoigne de notre engagement envers des solutions innovantes et fondées sur les données ”, a déclaré Shanna Lucchesi du Programme international d’évaluation des routes. “ En collaborant avec les partenaires gouvernementaux et les acteurs internationaux pour identifier et sécuriser les zones scolaires les plus dangereuses au Vietnam, nous prenons des mesures concrètes pour protéger les enfants et soutenir les objectifs de la Stratégie nationale vietnamienne pour la sécurité routière. ”
Une approche systématique et fondée sur les données pour des écoles plus sûres
Les partenaires du projet, en collaboration avec la Fondation AIP, ont évalué les risques liés à la sécurité routière aux abords des écoles au Vietnam en utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique appliqués à l'imagerie satellite et aux images Street View. Cette évaluation a permis d'identifier les écoles à haut risque et de formuler des recommandations pour des améliorations ciblées des infrastructures.
La méthodologie d'analyse des mégadonnées filtre et classe systématiquement les facteurs de risque pour les piétons à l'échelle locale. Elle commence par l'analyse de données nationales afin d'identifier les provinces à haut risque à l'aide d'indicateurs socio-économiques. Ces provinces sont ensuite ciblées sur les villes ou les districts les plus à risque grâce à des données économiques. Puis, les écoles les plus à risque sont identifiées au sein de ces zones, et des données sur l'environnement bâti environnant sont collectées. Enfin, les données relatives à la vitesse et à la circulation permettent d'établir une liste prioritaire de 500 écoles.
Ces 400 écoles feront l'objet d'une évaluation plus approfondie selon la méthodologie Star Rating for Schools, qui utilise l'IA pour catégoriser les caractéristiques des routes, accélérer le processus d'évaluation et étendre considérablement la zone de couverture autour des établissements scolaires. Une quarantaine d'écoles ont été sélectionnées en priorité pour bénéficier d'améliorations de leurs infrastructures routières dans le cadre de ce programme, dans les provinces de Vinh Long et d'An Giang, au Vietnam.
Globalement, l'analyse des mégadonnées constitue une méthode efficace de priorisation grâce à son approche systématique et fondée sur des données probantes. En exploitant de vastes ensembles de données, elle permet d'identifier des schémas et des tendances qui pourraient passer inaperçus avec les méthodes traditionnelles. Cette approche garantit une allocation efficiente et efficace des ressources, ce qui favorise une meilleure prise de décision et de meilleurs résultats.
Il existe une grande variété de sources de données massives, présentant des différences notables en termes de couverture, de fréquence de collecte, de conditions de licence et de coût. Les sources utilisées dans ce projet incluent : des données publiques gouvernementales, des images satellites, les données et la télématique du réseau Multinet MN-R, ainsi que des images Street View. De plus, un ensemble de données d'images à 360 degrés provenant d'environ 900 écoles à travers le pays a été exploité pour une analyse plus approfondie.
Une voie collaborative vers des zones scolaires plus sûres
Cet atelier a réuni des représentants gouvernementaux, des acteurs du secteur des transports et des experts internationaux en technologies afin d'étudier comment des approches fondées sur des données probantes peuvent orienter les améliorations des infrastructures routières aux abords des écoles, dans le but de réduire les blessures et les décès d'enfants sur les routes.
“ L’exploitation de la puissance de l’IA et de la cartographie numérique nous permet d’identifier les conditions routières dangereuses aux abords des écoles plus rapidement et avec une précision inégalée ”, a déclaré Mirjam Sidik, directrice générale de la Fondation AIP. “ Grâce à ces données, nous pouvons mener des actions ciblées pour améliorer les zones scolaires les plus à risque et protéger des milliers d’enfants à travers le Vietnam. Cette approche novatrice représente une avancée majeure dans notre mission : faire de chaque trajet scolaire un parcours sûr. ”
Ce programme s'inscrit dans un effort plus vaste visant à soutenir les Objectifs de développement durable des Nations Unies, notamment ceux relatifs à une éducation de qualité (ODD 4) et aux villes et communautés durables (ODD 11). Il est également en phase avec la Décennie d'action des Nations Unies pour la sécurité routière 2021-2030, qui appelle les pays à réduire de 501 000 à 8 000 le nombre de décès et de blessés sur les routes d'ici à 2030. Chaque enfant mérite de se rendre à l'école en toute sécurité, et grâce à une action collective, des solutions fondées sur des données probantes et un engagement sans faille, cette vision peut devenir une réalité au Vietnam.
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