Development of a Risk Map Analysis Tool (RiskGrid) to Support Road Safety Impact Assessment

Chaque fois qu'une ville s'étend, elle modifie le rythme de la route. Les nouveaux quartiers apportent de nouvelles familles, de nouveaux emplois et de nouveaux trajets, qui s'écoulent sur des rues construites pour une autre époque. Pendant des décennies, les personnes qui planifient ces villes se sont appuyées sur une liste de contrôle standard pour décider si un nouveau développement est sûr. Elles regardent le volume de trafic, le temps nécessaire pour aller du point A au point B, et si les routes sont encombrées. Si les voitures continuent de circuler et que les temps de trajet restent raisonnables, le projet reçoit le feu vert. Mais cette liste de contrôle possède un angle mort. Elle manque souvent les dangers cachés qui surgissent lorsque les modèles de circulation changent, même si les routes ne semblent pas plus encombrées. Une rue peut paraître parfaitement efficace tout en devenant silencieusement un lieu où les accidents sont plus susceptibles de se produire.

Ce fossé entre un trafic fluide et un danger caché est ce qu'une équipe de chercheurs d'universités de Rome et de Naples a entrepris de corriger. Ils ont développé une nouvelle façon d'examiner la sécurité routière, une méthode qui dépasse le simple comptage des accidents après qu'ils se soient produits pour tenter de prédire où le prochain pourrait survenir avant même qu'une seule voiture ne soit construite. Leur travail se concentre sur un outil qu'ils appellent RiskGrid, un système conçu pour transformer la danse complexe des véhicules en une image claire du risque. En testant cet outil dans une banlieue réelle et en pleine croissance de Rome, ils ont découvert que l'ancienne méthode de vérification de la sécurité passait à côté de la plaque, tandis que leur nouvelle méthode pouvait repérer les zones dangereuses avec une rapidité et une précision surprenantes. L'objectif était simple mais profond : donner aux urbanistes un moyen de voir les risques invisibles dans un nouveau réseau routier, en veillant à ce que l'efficacité ne se fasse jamais au détriment de la vie humaine.

Les chercheurs ont appliqué leur nouvelle méthode au quartier de Morena, une zone située à la périphille sud-est de Rome qui se remplit rapidement de nouveaux logements. Ils ont créé un jumeau numérique de la zone, simulant le trafic qui y circulerait une fois les nouveaux appartements occupés. Pour être prudents, ils ont supposé un scénario catastrophe où chaque personne de ce nouveau développement prendrait sa voiture pendant l'heure la plus chargée du matin. Ils ont ensuite lancé deux simulations. La première était un scénario « ne rien faire », montant à quoi ressembleraient les routes sans le nouveau développement. Le second incluait le trafic supplémentaire provenant des nouveaux résidents.

Lorsqu'ils ont examiné les résultats à l'aide des mesures de trafic traditionnelles, la nouvelle semblait bonne. Le nouveau développement n'ajoutait qu'une infime quantité de trafic. La vitesse moyenne des voitures a chuté d'une fraction de pourcentage, passant de 44,7 kilomètres par heure à 44,6 kilomètres par heure. Aucun nouvel embouteillage n'est apparu. Si un planificateur s'était arrêté là, il aurait conclu que le projet était parfaitement sûr et n'avait aucun impact négatif sur le réseau routier. Mais les chercheurs savaient que la sécurité ne concerne pas seulement la vitesse à laquelle les voitures circulent ; il s'agit de la manière dont elles interagissent entre elles.

Pour tester cela, ils ont comparé leur nouvel outil RiskGrid à la méthode standard de l'industrie utilisée depuis des années, connue sous le nom de Surrogate Safety Assessment Model. Cet outil plus ancien fonctionne en observant les voitures simulées et en comptant les moments spécifiques où deux véhicules s'approchent dangereusement de l'accident, comme lorsqu'une voiture manque de percuter une autre par l'arrière ou lorsque deux voitures manquent de se croiser à une intersection. C'est un processus précis mais lent qui nécessite qu'un ordinateur suive chaque événement de quasi-collision. Dans cette étude, l'outil plus ancien a mis plus de 30 minutes pour analyser un seul scénario de trafic. Plus important encore, lorsque les chercheurs ont comparé ses prédictions aux données réelles d'accidents de la zone entre 2021 et 2023, il n'a pas réussi à trouver le danger. Il n'a correctement identifié qu'un seul des treize endroits où des accidents s'étaient réellement produits. Il a manqué dix points critiques et a même signalé trois endroits comme dangereux qui étaient en réalité sûrs.

Le nouvel outil RiskGrid fonctionnait différemment. Au lieu de compter les quasi-collisions individuelles, il examinait le flux global du trafic dans de petits carrés couvrant la carte. Il posait une question simple : de combien de directions différentes les voitures arrivent-elles dans cet endroit spécifique ? Si les voitures circulent toutes dans la même direction, le risque est faible. Mais si les voitures arrivent de nombreux angles différents, se croisent, fusionnent ou tournent, le risque augmente. L'outil calculait un score de risque pour chaque carré de la carte basé sur cette complexité. Le résultat était une carte continue du danger, montissant exactement où le réseau était le plus vulnérable.

La différence de performance était flagrante. RiskGrid a traité l'ensemble du scénario de trafic en moins d'une minute, une vitesse qui le rend pratique pour une utilisation lors des réunions de planification quotidiennes. Lorsque les chercheurs ont vérifié ses prédictions par rapport aux mêmes données d'accidents réels, il a trouvé douze des treize points chauds réels. Il n'en a manqué qu'un seul et a signalé cinq points supplémentaires comme risqués. Dans le monde de la planification de la sécurité, trouver quelques points supplémentaires qui s'avèrent sûrs est un petit prix à payer pour ne manquer aucun point dangereux. Manquer un point dangereux pourrait signifier qu'une vie est perdue, tandis que vérifier un point sûr supplémentaire signifie simplement qu'un planificateur passe quelques minutes à examiner un emplacement qui est en fait correct.

Lorsque les chercheurs ont appliqué RiskGrid au nouveau développement de Morena, il a révélé une vérité cachée que le contrôle de trafic traditionnel avait manquée. Même si les routes ne ralentissaient pas ou ne s'encombraient pas davantage, les nouveaux modèles de trafic créaient une augmentation de 2,1 % de la probabilité d'un accident. En chiffres absolus, cela signifiait que le nouveau développement devait causer un accident supplémentaire dans la zone locale, faisant passer le total de 84 à 86 incidents. Cette découverte a exposé une faille critique dans la manière dont les villes sont actuellement planifiées : un projet peut paraître parfait sur un rapport de trafic tout en rendant les routes plus dangereuses pour tout le monde.

L'étude suggère que l'ancienne façon d'évaluer la sécurité, qui repose sur le comptage d'événements de quasi-collision spécifiques, est trop rigide pour les environnements urbains complexes. Elle a tendance à manquer les types d'accidents les plus courants et les plus graves, qui surviennent lorsque les véhicules se croisent aux intersections. La nouvelle approche, en se concentrant sur la complexité pure de l'origine des voitures, capture bien mieux ces risques. Elle transforme les données d'une liste d'événements isolés en une carte vivante du danger potentiel. Cela permet aux planificateurs de voir les faiblesses structurelles d'un réseau routier avant qu'ils ne soient construits, plutôt que d'attendre que les accidents se produisent pour ensuite essayer de les réparer.

Les chercheurs reconnaissent que leur outil n'est pas encore parfait. Il ne regarde actuellement que les voitures et n'inclut pas les piétons ou les cyclistes, qui sont souvent les usagers de la route les plus vulnérables. Il traite également le réseau routier comme une carte plate, ce qui peut parfois confondre les routes qui passent les unes au-dessus ou en dessous des autres. Cependant, l'idée centrale est solide et les résultats sont prometteurs. En intégrant ce type de cartographie de risque continue dans le processus de planification standard, les villes peuvent passer d'une posture réactive, où elles corrigent les problèmes après les accidents, à une posture proactive, où elles conçoivent la sécurité dans le réseau dès le départ.

En fin de compte, le travail de ces chercheurs offre une nouvelle lentille pour observer les routes que nous construisons. Il montre que la sécurité n'est pas seulement une note de bas de page du flux de trafic ; c'est une partie fondamentale de l'équation. Une route qui déplace les voitures rapidement mais cache des interactions dangereuses n'est pas un succès. Avec des outils comme RiskGrid, les planificateurs peuvent enfin voir l'image complète, garantissant que les villes du futur ne soient pas seulement efficaces, mais véritablement sûres pour les personnes qui les utilisent.