The Fort Worth Press - Pays-Bas: améliorer la sécurité à vélo avec la science des données

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Pays-Bas: améliorer la sécurité à vélo avec la science des données
Pays-Bas: améliorer la sécurité à vélo avec la science des données / Photo: © AFP

Pays-Bas: améliorer la sécurité à vélo avec la science des données

Sur son vélo pas comme les autres, Holger Caesar se lance en plein trafic: équipé de capteurs laser et de scanners, le chercheur néerlandais est en quête de données qui, selon lui, pourraient un jour sauver des vies.

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Sa monture électrique bleue s'élance dans le chaos de l'après-midi, alors que des milliers d'étudiants pédalent à travers le campus de l'université de Delft (Hollande-Méridionale).

Un dédale de pistes cyclables à l'image du quotidien dans un pays où le nombre de vélos surpasse celui de la population.

Le but ultime: aider les cyclistes à éviter les obstacles, faciliter la construction de vélos autostabilisés ou encore apprendre aux véhicules autonomes à éviter de heurter les cyclistes.

"Concernant les voitures, c'est relativement simple (...): elles vont à gauche, elles vont à droite, elles vont tout droit, mais pour les cyclistes, il est très difficile de prédire comment ils vont se comporter", poursuit M. Caesar.

"On pourrait par exemple utiliser les données pour développer une application qui alerte les automobilistes lorsqu'un cycliste fait un mouvement inattendu", ajoute-t-il.

- Détection laser -

Equipé à l'avant et à l'arrière de trois capteurs LiDAR, "Light Detection And Ranging" ou détection et télémétrie par la lumière, le vélo baptisé "Delft SenseBike" pourrait tout aussi bien figurer dans un film de science-fiction.

Cette technologie est souvent utilisée pour les véhicules autonomes, où la détection laser aide à générer une image tridimensionnelle de leurs alentours.

Les capteurs émettent une grande quantité de rayons infrarouges qui se réfléchissent alors sur les surfaces et sont renvoyés au LiDAR, lui permettant de "cartographier" la zone traversée par le SenseBike, y compris les objets et personnes en mouvement tels que les cyclistes.

Les données recueillies sont ensuite traitées au moyen d'une technique appelée "étiquetage", qui consiste à associer tout ce qui est visible sur les images à une description comme "arbre" ou "cycliste".

Cette technique devrait permettre à une voiture de reconnaître un cycliste et d'éviter une collision.

"La première étape consistera à rendre ces données accessibles au public, pour que les universitaires et les entrepreneurs puissent en bénéficier", précise M. Caesar.

A partir de ces données, des algorithmes d'intelligence artificielle pourront être développés pour détecter, suivre et prédire le comportement des cyclistes et "planifier notre propre itinéraire pour les contourner", ajoute le chercheur.

- Manque de données -

Les Pays-Bas ne comptent pas moins de 37.000 kilomètres de pistes cyclables et 22 millions de vélos. Mais les données manquent dans ce domaine.

Il est "difficile" de quantifier le nombre d'accidents car "tous ne sont pas enregistrés", reconnaît la Fédération néerlandaise des cyclistes sur son site.

"Environ 270 personnes sont mortes dans des accidents de vélo en 2023", selon le Bureau central des statistiques du pays.

Près de la moitié des décès ont pour origine des collisions entre des cyclistes et des voitures, des camions ou des bus.

"Les voitures deviennent de plus en plus sûres pour les passagers, mais pas pour les autres usagers de la route", relève Esther van Garderen, directrice de la fédération cycliste.

Après les voitures autonomes, la science des données pourrait-elle permettre aux vélos de se conduire tout seuls?

"Je pense que cela enlèverait le plaisir de faire du vélo", rit M. Caesar.

"Mais nous pensons qu'il est toujours possible de rendre le cyclisme plus sûr", conclut-il.

S.Jordan--TFWP