Solutions intelligentes pour des écoles plus sûres : le Vietnam est en tête avec le contrôle des mégadonnées de sécurité routière basé sur l'IA dans tout le pays

Shanna Lucchesi – Coordinatrice de projet, iRAP s'exprimant lors de l'atelier Big Data Results.

DA NANG, Vietnam – 7 août 2025 – Article original publié par la Fondation AIP

Ces dernières années, le gouvernement vietnamien a fait preuve d'un leadership fort en accordant la priorité à la sécurité routière des enfants. Suite à la Directive n° 31 du Premier ministre (21 décembre 2023) et à la Décision n° 64 du ministère des Transports (22 janvier 2024), les efforts nationaux se sont intensifiés pour assurer l'ordre et la sécurité de la circulation aux abords des écoles. Ces actions s'inscrivent dans la vision à long terme décrite dans la Décision n° 2060 (12 décembre 2020), qui fixe l'objectif de garantir que 100% des zones d'accès aux écoles situées le long des routes nationales, des routes provinciales et des principaux axes urbains soient structurées de manière à garantir la sécurité routière et à réduire les embouteillages.

le AI&Me : Exploiter les outils d'IA pour la sécurité routière Le programme utilise la technologie pour stimuler le changement et promouvoir un environnement sûr pour les enfants autour des écoles. Financé par Google.org, ce projet a été retenu dans le cadre de l'appel à projets « IA pour les Objectifs mondiaux ». Il est piloté par International Road Assessment Programme (iRAP), avec comme partenaires le Fondation AIP, ANDITI, et le Faculté de génie électrique et d'informatique, et le Faculté des sciences des transports et de la circulation, Université de Zagreb.

Afin de présenter les résultats de l'analyse nationale des mégadonnées, iRAP et la Fondation AIP ont co-organisé un atelier sur le partage des résultats de l'analyse des mégadonnées avec le gouvernement vietnamien et les acteurs nationaux. Ces résultats visaient à informer les autorités locales sur la priorisation des améliorations des infrastructures de transport, contribuant ainsi à la réduction des blessures et des décès causés par les accidents de la route impliquant des élèves.

Cet événement a marqué la première diffusion à l'échelle nationale de la méthodologie Big Data Screening, après son projet pilote réussi dans trois provinces de 2021 à 2024. C'est la première fois que la science des données, l'IA et l'imagerie satellite sont systématiquement appliquées à grande échelle au Vietnam pour évaluer les risques pour la sécurité des piétons pour les étudiants.

« L'intégration de technologies avancées comme l'IA et l'apprentissage automatique dans les évaluations de la sécurité routière témoigne de notre engagement en faveur de solutions innovantes et fondées sur les données », a déclaré Shanna Lucchesi, du Programme international d'évaluation des routes. « En collaborant avec des partenaires gouvernementaux et des acteurs internationaux pour identifier et gérer les zones scolaires les plus dangereuses au Vietnam, nous prenons des mesures concrètes pour protéger les enfants et soutenir les objectifs de la Stratégie nationale vietnamienne pour la sécurité routière. »

Une approche systématique et basée sur les données pour des écoles plus sûres 

Les partenaires du projet, en collaboration avec la Fondation AIP, ont évalué les risques pour la sécurité routière autour des écoles à travers le Vietnam en utilisant des technologies d'IA et d'apprentissage automatique sur des images satellite et Street View. Cette évaluation a permis d'identifier les écoles à haut risque et de recommander des améliorations ciblées des infrastructures.

La méthodologie de filtrage des mégadonnées filtre et classe systématiquement les facteurs de risque pour les piétons à l'échelle locale. Elle commence par analyser les données nationales afin d'identifier les provinces à haut risque à l'aide d'indicateurs socioéconomiques. Ces provinces sont ensuite réduites aux villes ou districts les plus à risque grâce à des données rentables. Ensuite, les écoles les plus à risque sont identifiées dans ces zones et des données sur l'environnement bâti environnant sont collectées. Enfin, les données de vitesse et de flux de circulation permettent d'établir une liste prioritaire de 500 écoles.

Ces 400 écoles feront l'objet d'une évaluation plus approfondie selon la méthodologie Star Rating for Schools, qui utilise l'IA pour catégoriser les caractéristiques routières, accélérer le processus d'évaluation et étendre considérablement la zone de couverture autour des zones scolaires. Une quarantaine d'écoles ont été prioritaires pour des améliorations des infrastructures routières dans le cadre du programme, dans les provinces de Vinh Long et d'An Giang, au Vietnam.

Globalement, le filtrage du Big Data est une méthode efficace de priorisation grâce à son approche systématique et factuelle. En exploitant de vastes ensembles de données, il permet d'identifier des schémas et des tendances qui pourraient ne pas être apparents avec les méthodes traditionnelles. Cette approche garantit une allocation efficace des ressources, favorisant ainsi une meilleure prise de décision et de meilleurs résultats.

Il existe une grande variété de sources de big data, dont la couverture, la fréquence de collecte, les conditions de licence et le coût varient. Parmi les sources de big data utilisées dans ce projet, on trouve : des données publiques ouvertes, des images satellite, des données et télématiques Multinet MN-R et des images Street View. De plus, un ensemble de données à 360 degrés provenant d'environ 900 écoles à travers le pays a été utilisé pour une analyse plus approfondie.

Un chemin collaboratif vers des zones scolaires plus sûres

L'atelier a réuni des représentants du gouvernement, des représentants des transports et des experts internationaux en technologie pour explorer comment des approches fondées sur des preuves et des données peuvent guider les améliorations des infrastructures de circulation autour des écoles, dans le but de réduire les blessures et les décès sur la route chez les enfants.

« Exploiter la puissance de l'IA et de la cartographie numérique nous permet d'identifier les conditions routières dangereuses autour des écoles plus rapidement et avec plus de précision que jamais », a déclaré Mirjam Sidik, directrice générale de la Fondation AIP. « Grâce à ces données, nous pouvons prendre des mesures ciblées pour moderniser les zones scolaires les plus à risque et protéger des milliers d'enfants à travers le Vietnam. Cette approche innovante marque une avancée majeure dans notre mission : sécuriser chaque trajet vers l'école. »

Ce programme s'inscrit dans un effort plus large visant à soutenir les Objectifs de développement durable des Nations Unies, notamment ceux liés à une éducation de qualité (ODD 4) et à des villes et communautés durables (ODD 11). Il s'inscrit également dans la Décennie d'action des Nations Unies pour la sécurité routière 2021-2030, qui appelle les pays à réduire de 50 % le nombre de morts et de blessés sur les routes d'ici 2030. Chaque enfant mérite un trajet scolaire sûr, et grâce à une action collective, des solutions fondées sur des données et un engagement sans faille, cette vision peut devenir réalité au Vietnam.

Liens utiles:

• Pour lire le communiqué de presse, veuillez cliquer ici. 
• Pour voir les photos, veuillez cliquer ici.