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mercredi 20 avril 2016 - 17:00 : Sécurité, aspects spatio-temporels et données intelligentes



Nous produisons chaque jour de nouvelles données par l’utilisation de notre smartphone, de notre carte bancaire ou encore de notre GPS. Ces données sont utilisées par les chercheurs, les entreprises ou encore les pouvoirs publics afin de rendre nos villes plus intelligentes. Afin d'en retirer une information pertinente, elles requièrent souvent des traitements particuliers, notamment spatio-temporel, élargissant les champs d’application de la géographique.

La sécurité tire notamment profit de ces données spatio-temporelles.  Dans cette conférence, deux aspects de la sécurité seront abordés : la cartographie criminelle et la sécurité routière. La cartographie criminelle s’intéresse de plus en plus à  l’aspect  opérationnel,  cherchant  à  fournir  aux  enquêteurs  de  précieuses indications  sur  le  comportement  dans  l’espace  d’agresseurs.  Nous présenterons,   par   des   exemples   concrets,  comment  l’utilisation  des informations spatiales et temporelles permet de confirmer les hypothèses émises par les policiers ou d'en proposer de nouvelles.

Pour la sécurité routière,  la vitesse excessive ou inadaptée est un facteur majeur d’insécurité routière. Le lien entre la vitesse et le ris­­que d’accident a fait l’objet de nombreuses recherches. La vitesse augmente tant le risque d’accident que la gravité. Une vitesse élevée augmente à la fois la distance de réaction et la distance de freinage, de sorte qu’il est  plus difficile pour les autres conducteurs de réagir adéquatement. Afin d’étudier les changements de comportement, l’IBSR réalise des indicateurs de vitesse. Toutefois, les limitations des techniques traditionnelles de mesure de vitesse (nombre restreint de sites d’obser­vations, conditions météorologiques impactant sur le calcul des indicateurs, etc.) ont poussé l’IBSR à se pencher sur d’autres façons de récolter des informations sur la vitesse des conducteurs du réseau routier. Nous présenterons donc une  manière alternative innovante  d’utiliser des données de véhicules flottant (floating car data ou FCD) afin d’augmenter la représentativité spatio-temporelle des indicateurs. De plus, nous insisterons sur les nouvelles questions méthodologiques introduites par l’usage de la nouvelle source de données.