Chez SNCF, la vision par ordinateur aide à l’optimisation de la signalisation des passages à niveau

Les marques au sol guident les usagers

Comment améliorer la sécurité des passages à niveau SNCF, lorsqu’il n’est pas possible de les remplacer par des ponts ou des tunnels ? La SNCF opte pour le nudge, c’est-à-dire des indications visuelles et auditives les plus déterminantes possible afin d’empêcher les personnes de commettre des erreurs et de s’engager de manière dangereuse sur la voie.

Recours à la vision par ordinateur et à l’IA

Il restait à optimiser le choix et la disposition des signaux nudge. Pour cela, il a fallu recourir à la reconnaissance d’image par ordinateur et aux algorithmes d’intelligence artificielle. Ce sont les solutions de vision par ordinateur de la jeune société Converway créée en 2015 qui ont été retenus. Converway a développé les algorithmes d’IA (intelligence artificielle) et de vision par ordinateur via des systèmes de caméras autonomes et respectant le RGPD.  

« Cela nous a permis de mettre un cadre de référence pour l’évaluation de l’impact des nudges »

« Au final, nous avons vraiment pu déterminer, compter et classer les comportements [NDLR : des usagers] en 3 catégories. Il y a les comportements sûrs, à risque et dangereux. Cela nous a permis de mettre un cadre de référence pour l’évaluation de l’impact des nudges. C’est sur ce passage à niveau [NLDR : situé à Deuil Montmagny, au nord de Paris] aujourd’hui et sur d’autres passages à niveau en île de France » décrit Agnès Ducrohet, directrice de clientèle chez Kantar, société qui a été chargée par SNCF d’évaluer les nudges placés sur ses passages à niveau.

Côté SNCF, on se montre satisfait. « On poursuit » annonce Jean Trarieux, chargé de programmes risques Passages à Niveaux chez SNCF Réseau à la direction générale IDF. Des données quantitatives précises ont été collectées afin de mener des actions ciblées en fonction des usagers et des moments de la journée. Cela doit permettre d’installer les dispositifs les plus pertinents possibles sur d’autres passages à niveau, selon les usagers et l’heure.

L’efficacité du nudge est mesurée

600 000 comportements d’usagers analysés

« Lors de l’évaluation des nudges placés sur les passages à niveaux, nous avons élaboré et mis en place un projet d’ampleur et novateur » présente la responsable de Kantar. « Cela nous a permis de comptabiliser et d’analyser 600 000 comportements d’usagers au passage à niveau de Deuil Montmagny qui est notre premier passage à niveau sur lequel nous avons fait cette expérimentation » détaille-t-elle. Une caméra été placée pendant 1 mois, 24 heures sur 24, afin de capter les images.

« Une intelligence artificielle a été entraînée pour bien identifier les différents types d’usagers »

« Ensuite, une intelligence artificielle a analysé et a été entraînée en fait pour reconnaître et bien identifier les différents types d’usagers. Le type de comportement qui peut être juste ou dangereux est différent s’il s’agit d’un piéton ou d’une voiture. Cela nous a permis de retracer la traversée du passage à niveau en différents endroits, et puis avec un algorithme nous avons intégré toutes ces données, ainsi que les signalisations et les systèmes d’alerte de l’arrivée des trains » ajoute-t-elle.

L’IA a appris à partir de 20 millions de comptage. Des algorithmes ont été développés pour reconnaître et catégoriser 9 types d’usagers : piéton, voiture, poids lourd, vélo, moto, etc.  L’IA a été entraînée pour générer 1 million de scénarios. En tout, 600 000 comportements ont été reconstitués et étudiés. Il s’agit d’une analyse de grande ampleur des comportements de tous les types d’usagers aux passages à niveau réalisée avec la Big Bata, différente des analyses menées jusqu’alors avec des radars qui déterminent le passage de véhicules.

Un défi technique, technologique et administratif

Cela a été un challenge technique, technologique et administratif. Des algorithmes ont été créés en prenant en compte l’ensemble des facteurs explicatifs de la dangerosité pour des véhicules et des piétons : les temps d’arrêt, les trajets suivis, le respect des signaux lumineux, la signalisation au sol, etc. Il a fallu surmonter des éléments de complexité tels que la reconnaissance fine et précise de chaque usager par l’IA, assurer le suivi des trajectoires des piétons et arriver à surmonter les facteurs parasites comme la météo, la luminosité et la densité du trafic, sans parler des difficultés administratives – ont été mobilisés la préfecture, les conseils départementaux, les communes, les gestionnaires de voirie – et du respect du RGPD.

« 99% des accidents sont dus à une erreur, une inattention humaine ou un non respect du code de la route »

« On constate depuis 2 ans une baisse de l’accidentologie sur les passages à niveau, mais 99% des accidents sont toujours dus à une erreur, une inattention humaine ou un non respect du code de la route » affirme Jean Trarieux de SNCF Réseaux. « C’est ce constat qui nous a menés à lancer une expérimentation où on recherche des solutions simples permettant d’agir sur les comportements. Nous avons fait le choix de retenir des solutions de type Nudge, qui permettent d’influencer les comportements de façon douce, et non contraignante » termine-t-il.

Il existe 15 000 passages à niveau en France, gérés par SNCF Réseau, 16 millions de véhicules en traversent un chaque jour. En 2017, 109 accidents aux passages à niveau ont causé 42 morts et 15 blessés 98% des accidents sont dus à des comportements dangereux des usagers. Cette application a reçu un prix de Syntec Conseil, remis fin novembre par un jury parmi lequel on relève la présence d’Anne-Marie Gaultier, directrice marketing et communication d’Intermarché, Jessica Delpirou, directrice générale de Made.com, François Dung, Consumer & Market Insight senior vice-president d’Accor, Sébastien Guigues, directeur de Seat France, Guillaume Planet, VP Media & Digital Marketing du groupe Seb et Barbara Vandeputte, VP Customer & Business Intelligence du Club Med.

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