Services numériques pour la sécurité : écologie et flotte automobile sous contrôle

Numérisation de la sécurité : du contrôle de la flotte à l'analyse prédictive

La gestion des risques liés aux transports reste traditionnellement l'une des tâches les plus complexes pour les services HSE. La probabilité d'accidents graves dans les grandes flottes d'entreprise est statistiquement élevée, et les conséquences varient des pertes de réputation à la faillite totale de l'entreprise. Lors de ce webinaire, le fondateur de la société Sky (écosystème MTS), Yuri Visnevsky, explique comment le passage d'une surveillance passive à des systèmes actifs utilisant l'intelligence artificielle modifie l'approche de la sécurité routière.

Pyramide des incidents et évaluation des conducteurs

L'intervenant montre, à l'exemple des flottes d'entreprise, que la réduction du nombre d'accidents graves est impossible sans travailler sur la base de la « pyramide des incidents » : les infractions mineures et les actions dangereuses au volant. Pour résoudre ce problème, un système de télématique et d'évaluation personnelle est mis en place.

L'évaluation du style de conduite est basée sur les données relatives aux excès de vitesse, aux freinages brusques et aux changements de voie. Un élément important du système est l'alerte sonore (buzzer) dans l'habitacle : le conducteur reçoit un signal au moment de l'infraction, ce qui lui permet de corriger son comportement « ici et maintenant ». Cependant, le contrôle technique ne fonctionne efficacement qu'en conjonction avec des décisions de gestion. La présentation examine en détail le mécanisme de retour d'information correctif, où les données sur les infractions sont transmises aux responsables hiérarchiques pour mener des entretiens et les intégrer dans le système de motivation du personnel.

Analyse vidéo par IA : prévention des accidents en temps réel

La prochaine étape du développement des systèmes de sécurité concerne les caméras embarquées intelligentes dotées d'une analyse par réseau de neurones. Contrairement aux caméras classiques, qui ne sont utilisées que pour analyser les incidents déjà survenus, l'analyse vidéo par IA fonctionne de manière proactive.

• Contrôle de l'état du conducteur : le système reconnaît les signes d'endormissement, de distraction par un smartphone ou de tabagisme.
• Surveillance des conditions de circulation : la caméra détecte une approche dangereuse, un franchissement de ligne ou le risque de heurter un piéton.
• Réponse instantanée : lorsqu'un risque critique est détecté (par exemple, un micro-sommeil), le système réveille le conducteur avec un avertissement vocal et envoie immédiatement un extrait vidéo au répartiteur pour qu'il prenne des mesures.

Les cas pratiques présentés dans le rapport démontrent une réduction significative de la fréquence des actions dangereuses et la prévention de centaines d'accidents potentiels grâce à l'intervention opportune de l'automatisation.

Automatisation de l'analyse et rôle de la surveillance écologique

La collecte d'une quantité massive de données nécessite des outils de traitement adéquats. L'intervenant analyse le modèle d'externalisation de la répartition, où l'agrégation des données de différents systèmes est consolidée dans des tableaux de bord unifiés. Pour réduire la charge de travail des responsables, des bots Telegram basés sur l'IA sont utilisés pour générer automatiquement des rapports personnalisés et des recommandations pour les conducteurs.

Dans la deuxième partie du webinaire (présentée par Olesya Sukhanos, responsable de la division « Surveillance écologique »), l'accent est mis sur les solutions numériques pour la sécurité environnementale, soulignant une approche globale de la gestion des risques industriels.

Ce que vous apprendrez dans ce webinaire :

• Comment justifier auprès de la direction les investissements dans la sécurité de la flotte en utilisant des exemples réels de risques financiers et de réputation ?
• Comment fonctionne le système d'influence à deux niveaux sur le conducteur (buzzer + retour d'information du responsable) ?
• Quelle est la différence fondamentale entre l'analyse vidéo par IA et la surveillance GPS standard ?
• Comment automatiser le travail de routine avec les conducteurs à problèmes à l'aide de réseaux de neurones et de chatbots ?
• Quels sont les résultats de la mise en œuvre de systèmes de sécurité prédictifs à l'exemple de grandes entreprises logistiques et industrielles ?