{"id":5767,"date":"2025-08-08T04:06:13","date_gmt":"2025-08-07T18:06:13","guid":{"rendered":"https:\/\/wordpress.temp.irap-dev.org\/smart-solutions-for-safer-schools-vietnam-leads-with-ai-driven-road-safety-big-data-screening-across-the-country\/"},"modified":"2026-04-30T15:04:30","modified_gmt":"2026-04-30T05:04:30","slug":"smart-solutions-for-safer-schools-vietnam-leads-with-ai-driven-road-safety-big-data-screening-across-the-country","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/irap.org\/fr\/smart-solutions-for-safer-schools-vietnam-leads-with-ai-driven-road-safety-big-data-screening-across-the-country\/","title":{"rendered":"Solutions intelligentes pour des \u00e9coles plus s\u00fbres : Le Vietnam donne l'exemple avec le d\u00e9pistage de donn\u00e9es massives sur la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re pilot\u00e9 par l'IA dans tout le pays"},"content":{"rendered":"

Shanna Lucchesi \u2013 Coordinatrice de projet, iRAP s'exprimant lors de l'atelier Big Data Results.<\/em><\/p>\n

DA NANG, Vietnam \u2013 7 ao\u00fbt 2025 \u2013 Article original publi\u00e9 par la Fondation AIP<\/a><\/p>\n

Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, le gouvernement vietnamien a fait preuve d\u2019un leadership fort en accordant la priorit\u00e9 \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re des enfants. \u00c0 la suite de la directive n\u00b0 31 du Premier ministre (21 d\u00e9cembre 2023) et de la d\u00e9cision n\u00b0 64 du minist\u00e8re des Transports (22 janvier 2024), les efforts nationaux se sont intensifi\u00e9s pour garantir l\u2019ordre et la s\u00e9curit\u00e9 routiers aux abords des \u00e9coles. Ces mesures s'inscrivent dans la vision \u00e0 long terme d\u00e9finie dans la d\u00e9cision n\u00b0 2060 (12 d\u00e9cembre 2020), qui fixe comme objectif de veiller \u00e0 ce que les zones situ\u00e9es aux abords des portes d'entr\u00e9e des \u00e9coles, le long des routes nationales, des routes d\u00e9partementales et des principaux axes urbains, soient am\u00e9nag\u00e9es de mani\u00e8re \u00e0 garantir la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re et \u00e0 r\u00e9duire les embouteillages.<\/p>\n

Le\u00a0IA&Moi : Utiliser les outils d'IA pour la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re\u00a0<\/i>Le programme utilise la technologie pour stimuler le changement et promouvoir un environnement s\u00fbr pour les enfants autour des \u00e9coles. Le projet est financ\u00e9 par Google.org, dans le cadre de l'appel IA pour les objectifs mondiaux. Il est dirig\u00e9 par le Programme International d'\u00c9valuation Routi\u00e8re (iRAP), avec des partenaires de projet, notamment\u00a0Fondation AIP<\/a>,\u00a0ETITI<\/a>, et le\u00a0Facult\u00e9 de G\u00e9nie \u00c9lectrique et d'Informatique<\/a>, et le\u00a0Facult\u00e9 des sciences des transports et de la circulation, Universit\u00e9 de Zagreb.<\/a><\/p>\n

Pour pr\u00e9senter les r\u00e9sultats du d\u00e9pistage national des donn\u00e9es massives, iRAP et l'AIP Foundation ont co-organis\u00e9 un atelier sur le \u201c Partage des r\u00e9sultats du d\u00e9pistage des donn\u00e9es massives \u201d avec le gouvernement vietnamien et les parties prenantes nationales. Les r\u00e9sultats visaient \u00e0 \u00e9clairer le gouvernement local dans la priorisation des am\u00e9liorations de l'infrastructure de transport, contribuant ainsi \u00e0 la r\u00e9duction des blessures et des d\u00e9c\u00e8s caus\u00e9s par les accidents de la route impliquant des \u00e9tudiants.<\/p>\n

Cet \u00e9v\u00e9nement a marqu\u00e9 la premi\u00e8re diffusion \u00e0 l'\u00e9chelle nationale de la m\u00e9thodologie de d\u00e9pistage Big Data, apr\u00e8s son pilote r\u00e9ussi dans trois provinces de 2021 \u00e0 2024. C'est la premi\u00e8re fois que la science des donn\u00e9es, l'IA et l'imagerie satellitaire sont appliqu\u00e9es de mani\u00e8re syst\u00e9matique \u00e0 grande \u00e9chelle au Vietnam pour \u00e9valuer les risques pour la s\u00e9curit\u00e9 des pi\u00e9tons chez les \u00e9l\u00e8ves.<\/p>\n

\u201c L'int\u00e9gration de technologies avanc\u00e9es telles que l'IA et l'apprentissage automatique dans les \u00e9valuations de la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re d\u00e9montre notre engagement envers des solutions innovantes et bas\u00e9es sur les donn\u00e9es \u201d, a d\u00e9clar\u00e9 Shanna Lucchesi, du Programme international d'\u00e9valuation des routes. \u201c 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 concr\u00e8tes pour prot\u00e9ger les enfants et soutenir les objectifs de la Strat\u00e9gie nationale vietnamienne pour la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re. \u201d<\/p>\n

Une approche syst\u00e9matique et bas\u00e9e sur les donn\u00e9es pour des \u00e9coles plus s\u00fbres\u00a0<\/b><\/p>\n

Les partenaires du projet, en collaboration avec AIP Foundation, ont \u00e9valu\u00e9 les risques de s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re autour des \u00e9coles dans tout le Vietnam en utilisant des technologies d'IA et d'apprentissage automatique dans des images satellites et des images Street View. Cette \u00e9valuation a identifi\u00e9 les \u00e9coles \u00e0 haut risque, ce qui a conduit \u00e0 des recommandations pour des am\u00e9liorations cibl\u00e9es des infrastructures.<\/p>\n

La m\u00e9thodologie de filtrage Big Data filtre et classe syst\u00e9matiquement les facteurs de risque pour les pi\u00e9tons au niveau communautaire. Elle commence par cribler des donn\u00e9es \u00e0 l'\u00e9chelle nationale pour identifier les provinces \u00e0 haut risque \u00e0 l'aide d'indicateurs socio-\u00e9conomiques. Ces provinces sont ensuite r\u00e9duites aux villes ou districts les plus \u00e0 risque \u00e0 l'aide de donn\u00e9es \u00e9conomiques. Ensuite, les \u00e9coles les plus \u00e0 risque sont identifi\u00e9es dans ces zones, et des donn\u00e9es sur l'environnement b\u00e2ti environnant sont collect\u00e9es. Enfin, les donn\u00e9es sur la vitesse et le flux du trafic g\u00e9n\u00e8rent une liste prioritaire de 500 \u00e9coles.<\/p>\n

Ces 400 \u00e9coles feront l'objet d'une \u00e9valuation d\u00e9taill\u00e9e plus pouss\u00e9e selon la m\u00e9thodologie Star Rating for Schools, utilisant l'IA pour cat\u00e9goriser les attributs routiers, acc\u00e9l\u00e9rer le processus d'\u00e9valuation et \u00e9largir consid\u00e9rablement la zone de couverture autour des zones scolaires. Environ 40 \u00e9coles ont \u00e9t\u00e9 prioritaires pour des am\u00e9liorations d'infrastructures routi\u00e8res dans le cadre du programme dans les provinces de Vinh Long et d'An Giang, au Vietnam.<\/p>\n

Dans l'ensemble, le d\u00e9pistage Big Data est une m\u00e9thode efficace de priorisation en raison de son approche syst\u00e9matique et fond\u00e9e sur des preuves. En exploitant de vastes ensembles de donn\u00e9es, le d\u00e9pistage Big Data peut identifier des mod\u00e8les et des tendances qui pourraient ne pas \u00eatre apparents par le biais des m\u00e9thodes traditionnelles. Cette approche garantit que les ressources sont allou\u00e9es de mani\u00e8re efficiente et efficace, conduisant \u00e0 de meilleures prises de d\u00e9cision et \u00e0 de meilleurs r\u00e9sultats.<\/p>\n

Il existe une grande vari\u00e9t\u00e9 de sources de donn\u00e9es volumineuses (big data) qui varient en termes de couverture, de fr\u00e9quence de collecte, de conditions de licence et de co\u00fbt. Les sources de donn\u00e9es volumineuses utilis\u00e9es dans ce projet comprenaient : les donn\u00e9es ouvertes gouvernementales, les images satellites, les donn\u00e9es Multinet MN-R et t\u00e9l\u00e9matiques, et les images Street View. De plus, un ensemble de donn\u00e9es d'images \u00e0 360 degr\u00e9s provenant d'environ 900 \u00e9coles \u00e0 l'\u00e9chelle nationale a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour une analyse plus approfondie.<\/p>\n

Un chemin collaboratif vers des zones scolaires plus s\u00fbres<\/b><\/p>\n

L'atelier a r\u00e9uni des repr\u00e9sentants du gouvernement, des repr\u00e9sentants des transports et des experts internationaux en technologie pour explorer comment les approches bas\u00e9es sur des donn\u00e9es probantes et dirig\u00e9es par les donn\u00e9es peuvent guider l'am\u00e9lioration des infrastructures de circulation autour des \u00e9coles, dans le but de r\u00e9duire les blessures et les d\u00e9c\u00e8s sur la route chez les enfants.<\/p>\n

\u201c Exploiter la puissance de l'IA et de la cartographie num\u00e9rique nous permet d'identifier les conditions routi\u00e8res dangereuses autour des \u00e9coles plus rapidement et plus pr\u00e9cis\u00e9ment que jamais \u201d, a d\u00e9clar\u00e9 Mirjam Sidik, PDG de l'AIP Foundation. \u201c Avec ces donn\u00e9es, nous pouvons prendre des mesures cibl\u00e9es pour am\u00e9liorer les zones scolaires les plus \u00e0 risque et prot\u00e9ger des milliers d'enfants au Vietnam. Cette approche innovante marque une \u00e9tape majeure dans notre mission de rendre chaque trajet vers l'\u00e9cole s\u00fbr. \u201d<\/p>\n

Ce programme s'inscrit dans le cadre d'une initiative plus large visant \u00e0 soutenir les Objectifs de d\u00e9veloppement durable des Nations Unies, en particulier ceux li\u00e9s \u00e0 l'\u00e9ducation de qualit\u00e9 (ODD 4) et aux villes et communaut\u00e9s durables (ODD 11). Il s'inscrit \u00e9galement dans le cadre de la D\u00e9cennie d'action des Nations Unies pour la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re 2021-2030, qui appelle les pays \u00e0 r\u00e9duire de moiti\u00e9 le nombre de d\u00e9c\u00e8s et de bless\u00e9s sur les routes d'ici 2030. Chaque enfant m\u00e9rite de pouvoir se rendre \u00e0 l'\u00e9cole en toute s\u00e9curit\u00e9, et gr\u00e2ce \u00e0 une action collective, \u00e0 des solutions fond\u00e9es sur des donn\u00e9es et \u00e0 un engagement sans faille, cette vision peut devenir une r\u00e9alit\u00e9 au Vietnam.<\/p>\n

Liens utiles :<\/strong><\/p>\n