9 questions à poser sur une solution de sécurité vidéo IA

Lors de l'évaluation de solutions de sécurité vidéo basées sur l'IA pour votre flotte, poser les bonnes questions peut vous aider à distinguer entre les systèmes de base et les systèmes intelligents. Voici quoi demander—et pourquoi les réponses comptent pour votre programme de sécurité et vos résultats d'affaires.

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1. Quel pourcentage des données vidéo est analysé par l'IA? … par un humain?

L'examen humain est sujet aux erreurs, subjectif et prend du temps (généralement un délai de traitement de 24 heures). L'examen automatisé basé sur l'IA est plus précis (en supposant que le modèle d'IA soit bon), objectif et immédiat lorsqu'il est couplé à l'informatique en périphérie. De plus, plus l'IA analyse de séquences, plus les résultats sont précis.

Soyez conscient de la différence entre les milles enregistrés vs les milles analysés. L'IA n'est entraînée que sur les milles analysés, ce qui dans les systèmes basés sur des déclencheurs représente généralement moins de 15%. Cela signifie qu'il faudra beaucoup plus de temps pour qu'un tel système devienne plus intelligent.

L'analyse en temps réel par l'IA et l'informatique en périphérie produit des alertes immédiates, ce qui aide à éviter les accidents et à corriger le comportement sur le moment. C'est une manière beaucoup plus efficace d'amélioration du comportement que d'examiner les résultats plus tard.

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Comment Netradyne répond à cela :

‍La plateforme Driver•i de Netradyne capture et analyse 100% du temps de conduite, fournissant une visibilité complète et immédiate sur tous les événements de conduite. L'IA devient exponentiellement plus intelligente en analysant divers scénarios à travers des dizaines de milliards de milles. Avec l'informatique en périphérie, les résultats sont immédiats. Les humains examinent les vidéos uniquement à des fins d'assurance qualité.
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2. Que se passe-t-il s'il n'y a pas d'événement inertiel?

Les événements inertiels font référence aux mouvements soudains du véhicule tels que le freinage brusque, l'accélération rapide, les virages serrés ou les impacts. Ces événements sont souvent les déclencheurs principaux pour l'enregistrement vidéo dans les systèmes de sécurité.

De nombreux comportements de conduite critiques ne produisent pas les forces physiques nécessaires pour s'enregistrer comme événements inertiels, tels que la conduite distraite, la somnolence, ne pas s'arrêter complètement aux panneaux d'arrêt, brûler les feux rouges ou ne pas porter la ceinture de sécurité. Ces comportements représentent des risques majeurs de sécurité malgré le fait qu'ils ne déclenchent pas les capteurs inertiels.

L'analyse vidéo continue est essentielle pour capturer le profil de risque complet d'une flotte. Lorsque les systèmes analysent tout le temps de conduite, ils peuvent détecter des modèles subtils de comportement dangereux qui servent de signes d'alerte précoce avant que des incidents se produisent. Cette approche transforme la technologie de sécurité de la documentation des accidents à leur prévention active en identifiant les comportements précurseurs.

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Comment Netradyne répond à cela :
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‍La détection d'objets basée sur l'IA de Netradyne combinée à l'analyse de 100% du temps de conduite identifie les comportements à haut risque sans nécessiter un déclencheur inertiel, tels que la distraction, la somnolence, les violations de circulation et la non-conformité à la ceinture de sécurité. Il reconnaît aussi uniquement les habitudes de conduite sécuritaire, donnant aux gestionnaires l'image complète.
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3. La vidéo est-elle traitée en périphérie ou dans le nuage?

L'informatique en périphérie signifie traiter les données directement sur l'appareil installé dans le véhicule, tandis que le traitement dans le nuage nécessite d'envoyer les données vers des serveurs distants.

L'informatique en périphérie permet le traitement immédiat des données sans délais de transmission ou dépendances de connectivité. Lorsque la vidéo est traitée dans le véhicule, le système peut analyser les comportements de conduite instantanément, fournissant des alertes et rétroactions en temps réel. Cette immédiateté est critique pour prévenir les incidents plutôt que de simplement les documenter.

Le traitement basé dans le nuage introduit de la latence car les données doivent être transmises sur les réseaux cellulaires, qui sont peu fiables dans les zones éloignées ou pendant la congestion du réseau. Ces délais manquent souvent la fenêtre pour intervenir dans des situations dangereuses.

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Comment Netradyne répond à cela :

‍Netradyne traite la vidéo en périphérie—dans le véhicule—permettant des alertes en temps réel et une rétroaction immédiate du conducteur. Cela élimine les délais critiques qui pourraient faire la différence entre prévenir un accident et simplement en documenter un après qu'il soit trop tard. Les données d'alerte et la vidéo sont aussi servies au portail gestionnaire dans le nuage.
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4. Quelle est la durée du délai de traitement; y a-t-il une rétroaction en temps réel?

Le délai de traitement affecte directement la capacité d'un système à prévenir les incidents plutôt que de simplement les enregistrer. Le temps entre le moment où un événement se produit et le moment où il est analysé détermine si la rétroaction peut influencer le comportement du conducteur sur le moment.

Le traitement en temps réel permet des alertes immédiates dans la cabine pour les événements de sécurité critiques comme la distraction ou suivre de trop près. Ces notifications instantanées donnent aux conducteurs l'opportunité de corriger les comportements avant qu'ils ne résultent en incidents.

Si l'examen humain fait partie du flux de travail, il peut y avoir des délais supplémentaires, résultant en la réception des données 2-3 jours après l'événement. Le temps que les événements soient analysés et les alertes générées, le moment d'enseignement est déjà passé.

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Comment Netradyne répond à cela :

‍Netradyne fournit des alertes immédiates dans la cabine pour les événements de sécurité critiques tout en notifiant aussi les gestionnaires en quelques minutes. Cette approche à double niveau assure à la fois la correction immédiate et la supervision de gestion en temps opportun, créant une connexion plus forte entre comportement et conséquence. De plus, le score GreenZone du conducteur s'ajuste dynamiquement, alors les conducteurs peuvent accéder à leur score et résumé d'événements via l'application à la fin de leur quart, avec des suggestions d'amélioration.
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5. Comment calculez-vous les statistiques de conformité?

Les statistiques de conformité sont plus significatives lorsqu'elles font référence à la fois au numérateur (instances de non-conformité) et au dénominateur (opportunités totales de conformité).

Lorsque les calculs de conformité incluent seulement les événements déclenchés, seul le numérateur est capturé, et cela présente une image biaisée du comportement du conducteur. La précision nécessite une visibilité sur toutes les instances où la conformité était requise—chaque panneau d'arrêt rencontré, par exemple.

Sans ce dénominateur complet, les taux de conformité deviennent potentiellement trompeurs et un gestionnaire doit se demander si le conducteur est réellement sécuritaire ou juste chanceux jusqu'à présent. Un conducteur qui brûle deux panneaux d'arrêt pourrait sembler avoir le même profil de risque qu'un qui en brûle deux sur cinquante panneaux d'arrêt rencontrés, malgré que ce dernier ait un taux de conformité de 96%.

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Comment Netradyne répond à cela :

‍Grâce à sa détection d'objets IA et l'analyse de 100% du temps de conduite, Netradyne évalue le risque avec une vraie approche numérateur/dénominateur. Si deux conducteurs brûlent tous les deux cinq panneaux d'arrêt, un système de base les évalue également. Netradyne voit qu'un en a rencontré 10 (taux de violation de 50%) tandis qu'un autre en a rencontré 100 (taux de violation de 5%), fournissant une évaluation équitable basée sur les taux de conformité réels.
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6. Quels types de comportements de conduite sécuritaire sont reconnus?

Les programmes de sécurité de flotte les plus efficaces équilibrent l'identification des risques avec la reconnaissance positive, plutôt que de se concentrer exclusivement sur les violations. Un programme punitif mène souvent à la résistance et au désengagement.

La reconnaissance de comportement positif reconnaît les compétences professionnelles, renforce les comportements désirés, établit l'adhésion du conducteur et établit la technologie de sécurité comme un observateur équitable plutôt qu'un système « gotcha ». Un système qui utilise l'IA basée sur la vision peut le plus efficacement identifier et récompenser la bonne conduite. Cette approche équilibrée améliore l'engagement et la rétention des conducteurs.

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Comment Netradyne répond à cela :

Le système de pointage GreenZone® de Netradyne récompense automatiquement les habitudes de conduite sécuritaire en plus d'adresser les comportements risqués. Les conducteurs reçoivent des points pour les comportements sécuritaires tels que créer de l'espace pour les véhicules sur l'accotement ou lors des fusions, et des « séquences » ou cohérence pour la vitesse sécuritaire, la conformité aux panneaux d'arrêt, la vigilance, etc. Cette approche équilibrée établit l'adhésion du conducteur et améliore le moral en montrant l'appréciation pour leurs compétences.
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7. À quelle fréquence—et comment—l'IA est-elle mise à jour?

L'efficacité de l'IA dépend de la répétition et de l'adaptation. Alors que les conditions routières, les véhicules et les environnements de conduite évoluent, les modèles d'IA doivent suivre le rythme pour maintenir la précision et s'améliorer continuellement. Le processus de mise à jour impacte directement la précision de détection, les taux de fausses alertes et la capacité du système à reconnaître de nouveaux facteurs de risque.

Les systèmes d'IA statiques basés sur des règles fixes deviennent moins efficaces avec le temps car ils échouent à s'adapter à de nouveaux scénarios. Ils nécessitent généralement des mises à jour manuelles lorsque de nouveaux risques émergent, créant des défis opérationnels et une couverture incohérente.

L'apprentissage automatique continu permet aux systèmes de s'améliorer grâce à l'exposition continue à des scénarios de conduite diversifiés. Chaque mille analysé fournit des données d'entraînement supplémentaires, aidant l'IA à mieux distinguer entre les variations normales et les véritables facteurs de risque.

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Comment Netradyne répond à cela :

Parce que l'IA de Netradyne analyse des milliards de milles de données de conduite, le taux d'apprentissage automatique est exponentiellement plus rapide que les systèmes qui ne font qu'enregistrer. Cela améliore la précision de détection et l'adaptation à de nouveaux scénarios.
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8. Quelles sont les sources de données?

Les sources vont des capteurs inertiels de base et GPS aux systèmes de vision par ordinateur sophistiqués qui interprètent l'environnement visuel comme le ferait un conducteur humain.

Les capteurs inertiels détectent les mouvements physiques comme l'accélération et le freinage mais manquent le contexte critique sur pourquoi ces mouvements sont survenus. Les données GPS et de carte peuvent ajouter un contexte de localisation mais manquent souvent de précision en temps réel pour les conditions temporaires comme les zones de construction. La vision par ordinateur représente un avancement significatif en interprétant activement l'environnement visuel, identifiant les objets, lisant les panneaux et comprenant le marquage routier. Cela permet la détection de problèmes de conformité subtils comme les arrêts roulants et les violations de feux de circulation qui ne s'enregistrent pas sur les capteurs inertiels.

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Comment Netradyne répond à cela :

‍Netradyne utilise une combinaison des sources de données ci-dessus incluant la détection d'objets basée sur l'IA qui identifie et interprète les objets comme les feux de circulation, les piétons, les panneaux de vitesse temporaires et les zones de construction. Plutôt que de s'appuyer sur les données de carte, il interprète l'environnement de conduite comme le ferait un humain, s'assurant que le système comprend non seulement ce qui s'est passé mais le contexte dans lequel c'est arrivé.
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9. Le système détecte-t-il les alertes composées pour plusieurs facteurs de risque simultanés?

Plusieurs collisions impliquent une combinaison de facteurs qui ensemble créent un risque exponentiellement plus élevé que n'importe quel facteur seul.

Lorsque plusieurs de ces événements se produisent simultanément—tels que la distraction combinée avec suivre de trop près—le risque résultant n'est pas simplement additif mais multiplicatif.

La capacité de détecter ces scénarios de risque composé représente un avancement significatif en sécurité prédictive. Les systèmes traditionnels qui identifient les comportements individuels séparément peuvent manquer cette amplification critique du risque.

La détection d'alertes composées nécessite une IA sophistiquée capable de reconnaître les relations entre les comportements survenant simultanément. Cette conscience contextuelle permet une évaluation plus précise du risque et un coaching plus ciblé en identifiant les combinaisons spécifiques qui créent le plus haut risque.

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Comment Netradyne répond à cela :

‍L'IA de Netradyne détecte les facteurs de risque combinés—comme l'usage du téléphone en roulant à travers les panneaux d'arrêt ou la somnolence en suivant de trop près—assignant automatiquement les niveaux de sévérité appropriés sans nécessiter d'examen humain. Cela permet un coaching ciblé concentré sur les combinaisons de comportement les plus dangereuses qui mènent fréquemment aux accidents.
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