Évaluation des politiques de sécurité routière : nouvelles technologies, enjeux économiques et communication Paris le 09 novembre 2016 Les «floating car data», exploitation à l échelle nationale une alternative à la mesure radar dans le calcul des indicateurs de vitesse Trotta Marie & Kevin Diependaele Institut Belge de sécurité routière
Sommaire Les FCD comme une nouvelle source de données De nouvelles contraintes pour le calcul d indicateurs Solutions partielles à ces contraintes Résultats, discontinuité et perspectives 2 2
Des indicateurs de vitesse pour étudier l évolution du comportement des usagers l impact des campagnes de sensibilisation 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 30 50 70 90 3 120 3
Des mesures qui jusqu à présent étaient limitées spatialement et temporellement 30 sites par régime Une semaine d observation par site 4 4
Et des vitesses mesurées par radar pour identifier les vitesses libres < d5 sec SafetyNet, 2008 5 5 5
Peut-on tirer avantage des «floating car data» pour construire des indicateurs de vitesse? 6 6
Trois sources de données sont disponibles pour analyser les vitesses ~20% - Fixed track & trace devices ~ 50% - Systèmes de navigation ou d alerte de vitesse ~ 30% - Applications smartphones 7 7
Les données FCD fournissent de nouvelles opportunités par rapport aux données radar Coût réduit par rapport aux campagnes de mesure Plus haute résolution temporelle Plus haute résolution spatiale 8 8
Les données FCD fournissent de nouvelles opportunités par rapport aux données radar Coût réduit par rapport aux campagnes de mesure Plus haute résolution temporelle Plus haute résolution spatiale 5 M d observations individuelles 9 9
L usage des FCD n est pas sans contraintes 1. Choix des sites d observation 2. Classification des usagers? (Aarts, 2015) 3. Approximation des vitesses libres (Bekhor, 2013) 4. Représentativité de l échantillion (Diependaele, 2016) 10 10
1. Choix des sites d observation Enregistrement du signal par minute imprécision en zones urbaines 1 2 3 11 11
Les vitesses instantanées sont remplacées par des vitesses tronçon Les vitesses sont interpolées entre les zones d émission tronçons homogènes (limitation) 12 12
Cette contrainte réduit l applicabilité des FCD aux routes hors agglomération FCD Mesure classique
II. Comment classifier les types de véhicules? Actuellement, le fournisseur classe les véhicules en fonction de leur profil de vitesse 14 14
III. Vitesses libres: Approche probabiliste pour filtrer les observations et segments Vitesse (en km/h) Moment de la journée (en minutes) 15 15
Les vitesses des véhicules doivent ensuite être agrégées part strate spatio-temporelle Indicateurs par régime pour la Belgique et les Régions, multiples strates temporelles (jours, heures, mois) Méta-analyse (random-effect model), la pondération tient compte de : - La variabilité de la vitesse observée par segment - La longueur du réseau routier par région - Les fluctuations mensuelles de trafic 16 16
Quelques résultats 17 17
Les vitesses sont systématiquement plus élevées le we 18 18 18
Les fluctuations mensuelles sont plus faibles que les variations horaires et quotidiennes 19 19 19
En conclusion, les FCD permettent un enrichissement des indicateurs de vitesse sous certaines conditions Ils permettent d accroitre la représentativité spatio-temporelle des indicateurs de vitesse à un faible coût L approche relative doit être privilégiée par rapport à l analyse des chiffres absolus Les critères déterministes doivent être remplacés par une approche probabiliste 20 20
Des solutions/améliorations sont possibles Comparaison des vitesses sur autoroutes avec les boucles de comptage (même moments d enregistrement et même lieux) Amélioration de l algorithme de classification du type de véhicule Analyse du profil des conducteurs par un suivi des véhicules/ «devices» dans le temps 21 21 21
Merci Marie Trotta Institut belge de Sécurité Routière/ Chercheur adresse courriel : Marie.Trotta@ibsr.be 22 22