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Galerie

  • Fig1 - Déploiement du système ALLEGRO sur les voies rapides de Lille
  • Fig2- Cycle de vie d'un évènement lié à un accident
  • Fig3 Exemple d'analyse d'un évènement à partir des données trafic et de main courante
  • Fig4 - Délai d'alerte estimé pour les accidents détectés avec ou sans système de détection automatique par analyse vidéo

Évaluer les délais d’alerte suite à un accident dans le système ALLEGRO de Lille

Auteurs : Patrick Palmier, Thomas Durlin - CETE Nord-Picardie, Alexis Bacelar - CERTU

Le pôle de compétence et d’innovation « Évaluation des systèmes d’aide à la gestion des déplacements » (PCI ESAD) a notamment pour mission l’élaboration de nouvelles méthodologies d’évaluation, comme celle développée pour les projets de gestion de trafic et d’information des usagers[3]. Cette étude complémentaire à l’évaluation du système Allegro, le système en charge de la gestion des voies rapides lilloises, a permis d’innover et de faire apparaître les gains sur les délais d’alerte apportés par les systèmes de détection automatique.

Améliorer les délais d’alerte

Diminuer les délais d’alerte sur un accident est un enjeu fort pour l’exploitant routier, bien évidemment pour apporter les secours le plus rapidement possible aux éventuelles victimes, mais également pour maîtriser au mieux les premiers instants de la perturbation. Ceux-ci sont en effet décisifs pour déterminer si l’événement local engendrera ou non une perturbation à plus grande échelle, plus longue à se résorber et plus dangereuse.

Dans cette optique, la DIR Nord, gestionnaire du réseau national, a doté ALLEGRO (voir figure 1) de systèmes de détection automatique :

  • la détection automatique d’incident , basée sur l’emploi de caméras et d’analyseurs vidéo automatisés, sur les sections les plus sensibles, d’entrecroisements en particulier. D’après Simon Cohen[1][2], ce système de détection offre des taux de détection de l’ordre de 90% à 95% avec très peu de fausses alarmes, avec un temps de détection particulièrement court, quelques dizaines de secondes contre plusieurs minutes.
  • et la détection automatique de bouchon  : l’opérateur identifie les lieux potentiels de congestion par le tableau synoptique du réseau et le traficolor associé (carte du réseau dont les axes sont coloriés en fonction de l’état du trafic), et vérifie la présence d’une perturbation grâce à des caméras orientables.

Ces moyens spécifiques se surajoutent naturellement aux outils de détection classiques des événements : les patrouilleurs directement sur le terrain, le réseau d’appel d’urgence et les appels téléphoniques.

Un verrou méthodologique

L’évaluation d’ALLEGRO, menée en 2009 par le PCI ESAD[4] sur la base de la méthodologie de P. Olivero[3], avait mis en évidence le besoin de mieux estimer les gains en temps d’intervention apportés par les systèmes de détection automatique. Concrètement, cela consiste à comparer les délais d’alerte avec et sans le système.

Mais comment y parvenir, puisque les seules données relatives à la détection de l’événement sont les instants d’alerte, où le système détecte effectivement l’événement, et non les instants réels d’occurrence de l’accident ? Évidemment, il n’est pas non plus envisageable de déconnecter temporairement le système pour les besoins de l’évaluation.

Un croisement fin des données

L’enjeu est donc de parvenir à détecter les temps d’occurrence des accidents de manière indirecte.

Le CETE Nord-Picardie a ainsi développé une méthodologie qui croise l’ensemble des données d’ALLEGRO disponibles : données d’événements, données d’accidentologie et données fines de trafic. Cette méthode permet de déterminer un délai d’alerte défini par le délai entre le moment où l’on peut observer une perturbation dans le trafic et le moment où l’opérateur a créé une fiche événement (cf figure 2).

Elle permet d’estimer l’instant où un accident s’est produit en étudiant finement les données de trafic pour les stations de comptage à proximité de son lieu d’occurrence et en fonction de sa nature (cf figure 3). Cela nécessite en terme de données renseignées :

  • de pouvoir effectuer un géocodage fin de l’accident,
  • de disposer des données fines de trafic de la station de comptage située juste en aval de l’accident,
  • que l’accident ait généré des perturbations sur le trafic

En systématisant cette approche, il devient possible de comparer les résultats pour les événements situés sur les secteurs équipés de détection automatique et ceux sur les secteurs non équipés.

Le nombre de d’accidents exploitables étant toutefois limité, ces résultats ont été complétés pour devenir statistiquement significatifs.

Lors de l’extension du réseau couvert par Allegro, les nouveaux secteurs ajoutés se voient d’abord bien équipés en stations de comptage, puis, deux mois plus tard, intégrés techniquement au système à disposition des opérateurs pour permettre la détection automatique. Ce laps de temps permet de disposer, pour une même section, de données avec et sans système qui viennent s’ajouter aux résultats précédents.

Un gain de temps de 25%

Sur la base de ces résultats, l’étude a fait apparaître des délais d’alerte moyens de l’ordre de 11min20 sans système de détection contre 8min30 avec, soit un gain de l’ordre de 25%. (cf figure 4).

Ce résultat mérite encore d’être conforté en augmentant le nombre de données utilisées. De même, la traduction du gain de temps en impact sur la santé des éventuelles victimes n’est à l’heure actuelle que très mal estimée.

Bibliographie

[1] Cohen S., (1994) Comparative assessment of conventional and new incident detection algorithms, Road Traffic Monitoring and Control, London, April 1994, Conference publication n°391 IEE, pp 156-159.

[2] Cohen S., (1999) Detection, fast warning and road incident management : the IN-RESPONSE demonstrator in the Paris Region, ITS’99 in Europe, Amsterdam, pp 14-17.

[3] Olivero P., (2008). Évaluation a posteriori des projets de gestion du trafic et d’information des usagers, note méthodologique ZELT, juillet 2008, 90p.

[4] Palmier P., (2009) Évaluation du système de gestion du trafic et d’information des usagers dans l’agglomération lilloise ALLEGRO, rapport d’étude, février 2009, 72p.

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