Système Intelligent de prédiction des Accidents de la Route en Algérie - STARTUP "SIARA" / Dikra Boussadia

Public ISBD Titre : Système Intelligent de prédiction des Accidents de la Route en Algérie - STARTUP "SIARA" Type de document : document électronique Auteurs : Dikra Boussadia, Auteur ; Touba Djebli, Auteur ; Douidi ,Lamri, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFA1 Année de publication : 2024 Importance : 1 vol (95 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Le phénomène des accidents routiers est une problématique de portée mondiale, aectant des millions de personnes à travers le globe. Ces incidents se soldent souvent par des décès, des blessures graves, ainsi que des traumatismes psychologiques variés, pouvant entraîner des handicaps permanents. L'évolution de l'intelligence articielle dans ce domaine a inspiré l'idée d'analyser les données sur les accidents de la route survenus dans la ville de Sétif entre les années 2015 et 2023, dans le but de prédire ces événements. Cette étude visera à analyser et visualiser les relations entre les diérentes variables caractérisant les accidents de la route, an d'identier leurs possibles liens et corrélations. Le mémoire vise à construire plusieurs modèles permettant d'analyser les données de manière approfondie, de prendre des décisions éclairées, et de fournir des prédictions précises sur les accidents de la route. Dans ce cadre, l'objectif principal est de prédire le risque d'accidents dans diverses conditions par exemple(accident vs pas d'accident) et d'estimer le risque selon le type d'accidents comme (les accidents fatals, ceux avec blessures, ou ceux causant des dommages matériels). Pour atteindre ces objectifs, diérentes techniques seront utilisées, notamment les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les réseaux de neurones, l'algorithme AdaBoost, les arbres de décision boostés par gradient, l'algorithme naïf bayésien, ainsi que la méthode des k-voisins les plus proches (k-nearest neighbors). Note de contenu : Sommaire 1 Introduction générale 12 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.1.1 Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.1.2 Objectif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2 Analyse des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.2 Dénition des accidents de la route : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.3 Types d'accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2.4 Statistiques des accidents routiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.2.5 Analyse des causes et des conséquences des accidents routiers . . . . . . . 28 1.2.6 Conséquences des accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 1.2.7 Prévention . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 1.3 conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2 Sécurité routiers 34 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.1.1 Exploration des solutions technologiques pour la sécurité routière . . . . 34 2.1.2 Évaluation des logiciels actuels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.1.3 Proposition d'une nouvelle approche avec notre solution logicielle . . . . 38 2.1.4 Avantages et innovations de notre solution . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3 Système de gestion et de prédiction des accidents de la route 40 3.1 introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.2 Idée du système . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.2.1 Diagramme illustrant la cartographie des opérations du système . . . . . 42 3.2.2 Collecte des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.2.3 Nettoyage et prétraitement des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.2.4 Encodage et normalisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.2.5 Normalisation des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.2.6 Analyse exploratoire des données (EDA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.2.7 Statistiques descriptives : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.2.8 Visualisation des données : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.3 Prédiction des accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.3.1 application des modèles de machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.2 Régression logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.4 Prédiction de la gravité des accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.4.1 Calcul de la gravité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.4.2 Application des modèles de machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.4.3 Dénition des modèles de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.4.4 Test des modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.5 Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.6 Comparaison des résultats des modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.7 Développement de l'API de prédiction des accidents de la route . . . . . . . . . 64 3.7.1 Développement de l'API avec ask . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.8 Algorithme de gestion des requêtes pour la prédiction des accidents de la route . 65 3.8.1 conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4 Conception et implémentation du système 68 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2 Conception du système . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2.1 Besoins des utilisateurs et fonctionnalités clés . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2.2 Construction préliminaire (prototypage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.2.3 Les Outils utilisés pour la réalisation d'une application web . . . . . . . . 69 4.2.4 Diagramme UML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.3 Implémentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.3.2 dénition de application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.3.3 Les avantages de application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4.3.4 Interfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5 Conclusion général 92 5.1 Conclution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 5.2 Aspirations futures pour le développement de l'application de prédiction des accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 Côte titre : MAI/0934 Système Intelligent de prédiction des Accidents de la Route en Algérie - STARTUP "SIARA" [document électronique] / Dikra Boussadia, Auteur ; Touba Djebli, Auteur ; Douidi ,Lamri, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFA1, 2024 . - 1 vol (95 f .) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Le phénomène des accidents routiers est une problématique de portée mondiale, aectant des millions de personnes à travers le globe. Ces incidents se soldent souvent par des décès, des blessures graves, ainsi que des traumatismes psychologiques variés, pouvant entraîner des handicaps permanents. L'évolution de l'intelligence articielle dans ce domaine a inspiré l'idée d'analyser les données sur les accidents de la route survenus dans la ville de Sétif entre les années 2015 et 2023, dans le but de prédire ces événements. Cette étude visera à analyser et visualiser les relations entre les diérentes variables caractérisant les accidents de la route, an d'identier leurs possibles liens et corrélations. Le mémoire vise à construire plusieurs modèles permettant d'analyser les données de manière approfondie, de prendre des décisions éclairées, et de fournir des prédictions précises sur les accidents de la route. Dans ce cadre, l'objectif principal est de prédire le risque d'accidents dans diverses conditions par exemple(accident vs pas d'accident) et d'estimer le risque selon le type d'accidents comme (les accidents fatals, ceux avec blessures, ou ceux causant des dommages matériels). Pour atteindre ces objectifs, diérentes techniques seront utilisées, notamment les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les réseaux de neurones, l'algorithme AdaBoost, les arbres de décision boostés par gradient, l'algorithme naïf bayésien, ainsi que la méthode des k-voisins les plus proches (k-nearest neighbors). Note de contenu : Sommaire 1 Introduction générale 12 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.1.1 Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.1.2 Objectif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2 Analyse des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.2 Dénition des accidents de la route : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.3 Types d'accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2.4 Statistiques des accidents routiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.2.5 Analyse des causes et des conséquences des accidents routiers . . . . . . . 28 1.2.6 Conséquences des accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 1.2.7 Prévention . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 1.3 conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2 Sécurité routiers 34 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.1.1 Exploration des solutions technologiques pour la sécurité routière . . . . 34 2.1.2 Évaluation des logiciels actuels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.1.3 Proposition d'une nouvelle approche avec notre solution logicielle . . . . 38 2.1.4 Avantages et innovations de notre solution . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3 Système de gestion et de prédiction des accidents de la route 40 3.1 introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.2 Idée du système . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.2.1 Diagramme illustrant la cartographie des opérations du système . . . . . 42 3.2.2 Collecte des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.2.3 Nettoyage et prétraitement des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.2.4 Encodage et normalisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.2.5 Normalisation des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.2.6 Analyse exploratoire des données (EDA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.2.7 Statistiques descriptives : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.2.8 Visualisation des données : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.3 Prédiction des accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.3.1 application des modèles de machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.2 Régression logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.4 Prédiction de la gravité des accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.4.1 Calcul de la gravité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.4.2 Application des modèles de machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.4.3 Dénition des modèles de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.4.4 Test des modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.5 Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.6 Comparaison des résultats des modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.7 Développement de l'API de prédiction des accidents de la route . . . . . . . . . 64 3.7.1 Développement de l'API avec ask . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.8 Algorithme de gestion des requêtes pour la prédiction des accidents de la route . 65 3.8.1 conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4 Conception et implémentation du système 68 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2 Conception du système . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2.1 Besoins des utilisateurs et fonctionnalités clés . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2.2 Construction préliminaire (prototypage) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.2.3 Les Outils utilisés pour la réalisation d'une application web . . . . . . . . 69 4.2.4 Diagramme UML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.3 Implémentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.3.2 dénition de application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.3.3 Les avantages de application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4.3.4 Interfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5 Conclusion général 92 5.1 Conclution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 5.2 Aspirations futures pour le développement de l'application de prédiction des accidents de la route . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 Côte titre : MAI/0934

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAI/0934	MAI/0934	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

---

1 (1 - 1 / 1)