Shanna Lucchesi – Coordinatrice de projet, iRAP s'exprimant lors de l'atelier Big Data Results.
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 accordant la priorité à la sécurité routière des enfants. À la suite de la directive n° 31 du Premier ministre (21 décembre 2023) et de la décision n° 64 du ministère des Transports (22 janvier 2024), les efforts nationaux se sont intensifiés pour garantir l’ordre et la sécurité routiers aux abords des écoles. Ces mesures s'inscrivent dans la vision à long terme définie dans la décision n° 2060 (12 décembre 2020), qui fixe comme objectif de veiller à ce que les zones situées aux abords des portes d'entrée des écoles, le long des routes nationales, des routes départementales et des principaux axes urbains, soient aménagées de manière à garantir la sécurité routière et à réduire les embouteillages.
Le IA&Moi : Utiliser les outils d'IA pour la sécurité routière Le programme utilise la technologie pour stimuler le changement et promouvoir un environnement sûr pour les enfants autour des écoles. Le projet est financé par Google.org, dans le cadre de l'appel IA pour les objectifs mondiaux. Il est dirigé par le Programme International d'Évaluation Routière (iRAP), avec des partenaires de projet, notamment Fondation AIP, ETITI, et le Faculté de Génie Électrique et d'Informatique, et le Faculté des sciences des transports et de la circulation, Université de Zagreb.
Pour présenter les résultats du dépistage national des données massives, iRAP et l'AIP Foundation ont co-organisé un atelier sur le “ Partage des résultats du dépistage des données massives ” avec le gouvernement vietnamien et les parties prenantes nationales. Les résultats visaient à éclairer le gouvernement local dans la priorisation des améliorations de l'infrastructure de transport, contribuant ainsi à la réduction des blessures et des décès causés par les accidents de la route impliquant des étudiants.
Cet événement a marqué la première diffusion à l'échelle nationale de la méthodologie de dépistage Big Data, après son pilote réussi dans trois provinces de 2021 à 2024. C'est la première fois que la science des données, l'IA et l'imagerie satellitaire sont appliquées de manière systématique à grande échelle au Vietnam pour évaluer les risques pour la sécurité des piétons chez les élèves.
“ L'intégration de technologies avancées telles que l'IA et l'apprentissage automatique dans les évaluations de la sécurité routière démontre notre engagement envers des solutions innovantes et basées sur les données ”, a déclaré Shanna Lucchesi, du Programme international d'évaluation des routes. “ En travaillant avec des partenaires gouvernementaux et des parties prenantes internationales pour identifier et traiter 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 basée sur les données pour des écoles plus sûres
Les partenaires du projet, en collaboration avec AIP Foundation, ont évalué les risques de sécurité routière autour des écoles dans tout le Vietnam en utilisant des technologies d'IA et d'apprentissage automatique dans des images satellites et des images Street View. Cette évaluation a identifié les écoles à haut risque, ce qui a conduit à des recommandations pour des améliorations ciblées des infrastructures.
La méthodologie de filtrage Big Data filtre et classe systématiquement les facteurs de risque pour les piétons au niveau communautaire. Elle commence par cribler des données à l'échelle nationale pour identifier les provinces à haut risque à l'aide d'indicateurs socio-économiques. Ces provinces sont ensuite réduites aux villes ou districts les plus à risque à l'aide de données économiques. Ensuite, les écoles les plus à risque sont identifiées dans ces zones, et des données sur l'environnement bâti environnant sont collectées. Enfin, les données sur la vitesse et le flux du trafic génèrent une liste prioritaire de 500 écoles.
Ces 400 écoles feront l'objet d'une évaluation détaillée plus poussée selon la méthodologie Star Rating for Schools, utilisant l'IA pour catégoriser les attributs routiers, accélérer le processus d'évaluation et élargir considérablement la zone de couverture autour des zones scolaires. Environ 40 écoles ont été prioritaires pour des améliorations d'infrastructures routières dans le cadre du programme dans les provinces de Vinh Long et d'An Giang, au Vietnam.
Dans l'ensemble, le dépistage Big Data est une méthode efficace de priorisation en raison de son approche systématique et fondée sur des preuves. En exploitant de vastes ensembles de données, le dépistage Big Data peut identifier des modèles et des tendances qui pourraient ne pas être apparents par le biais des méthodes traditionnelles. Cette approche garantit que les ressources sont allouées de manière efficiente et efficace, conduisant à de meilleures prises de décision et à de meilleurs résultats.
Il existe une grande variété de sources de données volumineuses (big data) qui varient en termes de couverture, de fréquence de collecte, de conditions de licence et de coût. Les sources de données volumineuses utilisées dans ce projet comprenaient : les données ouvertes gouvernementales, les images satellites, les données Multinet MN-R et télématiques, et les images Street View. De plus, un ensemble de données d'images à 360 degrés provenant d'environ 900 écoles à l'échelle nationale a été utilisé pour une analyse plus approfondie.
Un chemin collaboratif vers des zones scolaires plus sûres
L'atelier a réuni des représentants du gouvernement, des représentants des transports et des experts internationaux en technologie pour explorer comment les approches basées sur des données probantes et dirigées par les données peuvent guider l'amélioration des infrastructures de circulation autour des écoles, dans le but de réduire les blessures et les décès sur la route chez les enfants.
“ Exploiter la puissance de l'IA et de la cartographie numérique nous permet d'identifier les conditions routières dangereuses autour des écoles plus rapidement et plus précisément que jamais ”, a déclaré Mirjam Sidik, PDG de l'AIP Foundation. “ Avec ces données, nous pouvons prendre des mesures ciblées pour améliorer les zones scolaires les plus à risque et protéger des milliers d'enfants au Vietnam. Cette approche innovante marque une étape majeure dans notre mission de rendre chaque trajet vers l'école sûr. ”
Ce programme s'inscrit dans le cadre d'une initiative plus large visant à soutenir les Objectifs de développement durable des Nations Unies, en particulier ceux liés à l'éducation de qualité (ODD 4) et aux villes et communautés durables (ODD 11). Il s'inscrit également dans le cadre de la Décennie d'action des Nations Unies pour la sécurité routière 2021-2030, qui appelle les pays à réduire de moitié le nombre de décès et de blessés sur les routes d'ici 2030. Chaque enfant mérite de pouvoir se rendre à l'école en toute sécurité, et grâce à une action collective, à des solutions fondées sur des données et à un engagement sans faille, cette vision peut devenir une réalité au Vietnam.
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