Le Transportation Research Board (TRB) a lancé un appel d'offres dans le cadre d'un projet pilote innovant intitulé « AiRAP », visant à tirer parti de l'intelligence artificielle et du big data pour améliorer l'analyse de la sécurité routière sur les réseaux américains, ce qui devrait avoir des retombées positives à l'échelle mondiale.
Le programme de recherche de 30 mois vise à faire progresser l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) dans l’analyse des mégadonnées et des données non conventionnelles afin d’évaluer leur efficacité pour soutenir la prise de décision en matière de systèmes sûrs et de priorités modales, ainsi que le suivi des performances en matière de sécurité routière.
L'absence de données à faible coût, de métriques de performance en matière de sécurité et d'options d'investissement prioritaires rend difficile pour les agences de comprendre l'argumentaire économique en faveur de routes plus sûres et de mesurer les progrès accomplis.
Le codage accéléré et intelligent de ces attributs peut permettre des économies significatives et offrir l'échelle et la fréquence de collecte et d'analyse des données nécessaires pour soutenir un suivi complet des performances au fil du temps.
AiRAP capture les avancées en matière d'IA, d'apprentissage automatique, de systèmes de vision (routière et aérienne), de télémétrie laser (LiDAR), de télématique et d'autres sources de données pour fournir des informations critiques sur la sécurité routière, les performances en cas de crash, la priorisation des investissements et la classification des routes RAP pour les piétons, les cyclistes, les motocyclistes et les occupants de véhicules.
La recherche identifiera les sources de données potentielles, identifiera ou développera les algorithmes requis de préparation et d'extraction de données pour une utilisation dans l'analyse de la sécurité, et documentera la couverture, la fréquence de collecte, la granularité, l'accessibilité pour les praticiens et le coût de chaque source.
Les données permettront le potentiel de génération à moindre coût et plus fréquente, entre autres : de cartes clés de risque de prédiction de décès et de blessures ; de cartographie des caractéristiques routières ; de notes et d'autres analyses de sécurité pour les piétons, les cyclistes, les motocyclistes, les services de micro-mobilité et les occupants de véhicules ; l'identification de données pour des analyses de sécurité et des outils associés ; et le développement de plans de sécurité qui pourront être utilisés pour des soumissions de financement et pour la priorisation des investissements sur les réseaux routiers locaux et nationaux.
Le projet pilote développera des directives pour la gestion des données à l'aide d'un format accessible par divers outils, et les résultats pourront être inclus dans des ressources de niveau national telles que le Manuel de sécurité routière de l'AASHTO et d'autres outils qui prennent en charge l'analyse de sécurité basée sur les données.
De plus amples informations sur le pilote et les exigences sont disponibles ici et les propositions doivent être soumises au plus tard le 13 septembre 2021 à 17h00, heure de l'Est des États-Unis.
Cette recherche s'appuiera sur les innovations en IA en cours de développement à l'échelle mondiale pour les programmes d'évaluation des routes (RAP) dans d'autres pays.
Pour plus d'informations sur AiRAP, rendez-vous sur https://irap.org/project/ai-rap/