9 questions à poser sur une solution de sécurité vidéo IA
June 3, 2025
June 3, 2025
Lorsque vous évaluez des solutions de sécurité vidéo basées sur l'IA pour votre flotte, poser les bonnes questions peut vous aider à faire la distinction entre les systèmes de base et les systèmes intelligents. Voici ce qu'il faut demander et pourquoi les réponses sont importantes pour votre programme de sécurité et vos résultats opérationnels.
L'examen humain est sujet aux erreurs, subjectif et prend du temps (habituellement un délai d'exécution de 24 heures). L'examen des machines basé sur l'IA est plus précis (en supposant que le modèle d'IA est bon), objectif et immédiat lorsqu'il est associé à l'informatique de pointe. De plus, plus l'IA analyse de séquences, plus les résultats sont précis.
Soyez conscient de la différence entre les milles enregistrés et les milles analysés. L'IA n'est formée que sur les milles analysés, ce qui dans les systèmes à déclenchement est généralement inférieur à 15 %. Cela signifie qu'il faudra beaucoup plus de temps pour qu'un tel système soit plus intelligent.
L'analyse en temps réel par l'IA et l'informatique de pointe produisent des alertes immédiates, ce qui aide à éviter les accidents et à corriger les comportements sur le moment. Il s'agit d'une façon beaucoup plus efficace d'améliorer le comportement que d'examiner les résultats plus tard.
Comment Netradyne répond à cette question :
La plateforme Driver•i de Netradyne capture et analyse 100 % du temps de conduite, offrant une visibilité complète et immédiate de tous les événements de conduite. L'IA devient exponentiellement plus intelligente en analysant divers scénarios sur des dizaines de milliards de kilomètres. En plus de l'informatique de pointe, les résultats sont immédiats. Les humains examinent les vidéos uniquement à des fins d'assurance qualité.
Les événements inertiels désignent les mouvements brusques du véhicule, comme le freinage brutal, l'accélération rapide, les virages serrés ou les impacts. Ces événements sont pour mettre fin aux principaux déclencheurs de l'enregistrement vidéo dans les systèmes de sécurité.
De nombreux comportements critiques au volant ne produisent pas les forces physiques nécessaires pour s'enregistrer comme des événements inertiels, comme la distraction au volant, la somnolence, le passage à travers les panneaux d'arrêt, l'allumage de feux rouges ou le défaut de porter la ceinture de sécurité. Ces comportements représentent des risques majeurs pour la sécurité, même s'ils ne déclenchent pas de capteurs inertiels.
L'analyse vidéo continue est essentielle pour saisir le profil de risque complet d'une flotte. Lorsque les systèmes analysent tout le temps de conduite, ils peuvent détecter des schémas subtils de comportements dangereux qui servent de signes avant-coureurs avant que les incidents ne se produisent. Cette approche transforme la technologie de sécurité de la documentation des accidents à la prévention active en identifiant les comportements précurseurs.
Comment Netradyne répond à cette question :
La détection d'objets basée sur l'IA de Netradyne combinée à une analyse intégrale du temps de conduite identifie les comportements à risque élevé sans nécessiter de déclencheur inertiel, comme la distraction, la somnolence, les infractions au code de la route et la non-conformité à la ceinture de sécurité. Il reconnaît également de manière unique les habitudes de conduite sécuritaires, donnant aux gestionnaires une image complète.
L'informatique de pointe consiste à traiter les données directement sur l'appareil installé dans le véhicule, tandis que le traitement en nuage nécessite l'envoi de données à des serveurs distants.
L'informatique de pointe permet un traitement immédiat des données sans retards de transmission ni dépendance à la connectivité. Lorsque la vidéo est traitée dans le véhicule, le système peut analyser instantanément les comportements de conduite, en fournissant des alertes et des commentaires en temps réel. Cette immédiateté est essentielle pour prévenir les incidents plutôt que de simplement les documenter.
Le traitement basé sur l'infonuagique introduit la latence, car les données doivent être transmises sur des réseaux cellulaires, qui ne sont pas fiables dans les régions éloignées ou pendant la congestion du réseau. Ces retards ou les hommes manquent la fenêtre pour intervenir dans des situations dangereuses.
Comment Netradyne répond à cette question :
Netradyne traite la vidéo sur le bord, dans le véhicule, ce qui permet des alertes en temps réel et une rétroaction immédiate du conducteur. Cela élimine les retards critiques qui pourraient faire la différence entre la prévention d'un accident et le simple fait d'en documenter un car il est trop tard. Les données d'alerte et les vidéos sont également transmises au portail du gestionnaire dans le nuage.
Le retard de traitement affecte directement la capacité d'un système de prévenir les incidents plutôt que de simplement les enregistrer. Le temps entre le moment où un événement se produit et son analyse 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 en cas d'événements de sécurité critiques comme la distraction ou le suivi de trop près. Ces notifications instantanées donnent aux conducteurs la possibilité de corriger leurs comportements avant qu'ils ne donnent lieu à des incidents.
Si l'examen humain fait partie du flux de travail, il peut y avoir d'autres retards, entraînant la réception des données 2 à 3 jours après l'événement. Au moment où les événements sont analysés et les alertes générées, le moment de l'enseignement est déjà passé.
Comment Netradyne répond à cette question :
Netradyne envoie des alertes immédiates dans la cabine pour les événements critiques de sécurité tout en avisant les gestionnaires en quelques minutes. Cette approche à deux niveaux assure à la fois une correction immédiate et une surveillance rapide de la gestion, créant ainsi un lien plus étroit entre le comportement et les conséquences. De plus, le GreenZone Score du conducteur s'ajuste dynamiquement, afin que les conducteurs puissent accéder à leur score et à leur résumé de l'événement via l'application à la fin de leur quart de travail, ainsi que des suggestions d'amélioration.
Les statistiques de conformité sont plus significatives lorsqu'elles font référence à la fois au numérateur (cas de non-conformité) et au dénominateur (possibilités totales de conformité).
Lorsque les calculs de conformité incluent uniquement les événements déclenchés, seul le numérateur est capturé, ce qui donne une image biaisée du comportement du conducteur. L'exactitude exige une visibilité dans tous les cas où la conformité était exigée, par exemple chaque panneau d'arrêt rencontré.
Sans ce dénominateur complet, les taux de conformité deviennent potentiellement trompeurs et un gestionnaire doit se demander si le conducteur est réellement en sécurité ou simplement chanceux jusqu'à présent. Un conducteur qui utilise deux panneaux d'arrêt peut sembler avoir le même profil de risque que celui qui utilise deux des cinquante panneaux d'arrêt rencontrés, malgré un taux de conformité de 96 % chez le conducteur.
Comment Netradyne répond à cette question :
En raison de sa détection d'objets IA et de son analyse du temps de conduite de 100 %, Netradyne évalue le risque à l'aide d'une véritable approche numérateur/dénominateur. Si deux conducteurs utilisent tous les deux cinq panneaux d'arrêt, un système de base les attribue également. Netradyne constate que 10 signes (taux de violation de 50 %) et un autre 100 (taux de violation de 5 %), ce qui fournit une évaluation juste fondée sur les taux de conformité réels.
Les programmes de sécurité de la flotte les plus efficaces établissent un équilibre entre l'identification des risques et la reconnaissance positive, plutôt que de se concentrer exclusivement sur les infractions. Un programme punitif de fin mène à la résistance et au désengagement.
La reconnaissance positive des comportements reconnaît les compétences professionnelles, renforce les comportements souhaités, renforce l'adhésion du conducteur et fait de la technologie de sécurité un observateur équitable plutôt qu'un système de « gotcha ». Un système qui utilise l'IA basée sur la vision peut identifier et récompenser efficacement une bonne conduite. Cette approche équilibrée améliore l'engagement et la rétention des conducteurs.
Comment Netradyne répond à cette question :
Le système de notation GreenZone® de Netradyne récompense automatiquement les habitudes de conduite sécuritaires tout en abordant les comportements à risque. Les conducteurs reçoivent des points pour un comportement sécuritaire, comme la création d'espace pour les véhicules sur l'accotement ou la fusion, et des « stries » ou de l'uniformité pour une vitesse sécuritaire, la conformité aux panneaux d'arrêt, la vigilance, etc. Cette approche équilibrée renforce l'adhésion du conducteur et améliore le moral en faisant preuve d'appréciation de ses compétences.
L'efficacité de l'IA dépend de la répétition et de l'adaptation. À mesure 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 a une incidence directe sur la précision de la détection, les taux de fausses alertes et la capacité du système à reconnaître les nouveaux facteurs de risque.
Les systèmes d'IA statiques basés sur des règles fixes deviennent moins efficaces au fil du temps, car ils ne s'adaptent pas aux nouveaux scénarios. Ils nécessitent généralement des mises à jour manuelles lorsque de nouveaux risques apparaissent, ce qui crée des défis opérationnels et une couverture incohérente.
L'apprentissage automatique continu permet aux systèmes de s'améliorer grâce à une exposition continue à divers scénarios de conduite. Chaque kilomètre analysé fournit des données supplémentaires sur l'entraînement, ce qui aide l'IA à faire la distinction entre les variations normales et les facteurs de risque réels.
Comment Netradyne répond à cette question :
Étant donné que l'IA de Netradyne analyse des milliards de kilomètres de données de conduite, le taux d'apprentissage automatique est exponentiellement plus rapide que les systèmes qui enregistrent uniquement. Cela améliore la précision de la détection et l'adaptation aux nouveaux scénarios.
Les sources vont des capteurs inertiels de base et du GPS aux systèmes sophistiqués de vision par ordinateur 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 expliquant pourquoi ces mouvements se sont produits. Les données GPS et cartographiques peuvent ajouter un contexte de localisation, mais elles manquent de précision en temps réel pour des conditions temporaires comme les zones de construction. La vision par ordinateur représente une avancée importante en interprétant activement l'environnement visuel, en identifiant les objets, en lisant les panneaux et en comprenant les marques routières. Cela permet de détecter les problèmes de conformité subtils comme les arrêts roulants et les infractions aux feux de circulation qui ne sont pas enregistrés sur les capteurs inertiels.
Comment Netradyne répond à cette question :
Netradyne utilise une combinaison des sources de données ci-dessus, y compris la détection d'objets basée sur l'IA qui identifie et interprète des objets comme les feux de circulation, les piétons, les panneaux de vitesse temporaires et les zones de construction. Plutôt que de se fier aux données cartographiques, il interprète l'environnement de conduite comme le ferait un humain, en veillant à ce que le système comprenne non seulement ce qui s'est passé, mais aussi le contexte dans lequel il s'est produit.
De nombreuses collisions impliquent une combinaison de facteurs qui, ensemble, créent un risque exponentiellement plus élevé que n'importe quel facteur seul.
Lorsque plusieurs événements de ce type se produisent simultanément, comme la distraction combinée à un suivi trop rapproché, le risque qui en résulte n'est pas simplement additif, mais multiplicatif.
La capacité de détecter ces scénarios de risque composé représente une avancée importante en matière de sécurité prédictive. Les systèmes traditionnels qui identifient séparément les comportements individuels peuvent manquer cette amplification critique du risque.
La détection des alertes composées nécessite une IA sophistiquée capable de reconnaître les relations entre des comportements se produisant simultanément. Cette prise de conscience contextuelle permet une évaluation des risques plus précise et un encadrement plus ciblé en identifiant les combinaisons spécifiques qui créent le risque le plus élevé.
Comment Netradyne répond à cette question :
L'IA de Netradyne détecte les facteurs de risque combinés, comme l'utilisation du téléphone en passant par les panneaux d'arrêt ou la somnolence tout en suivant de trop près, en attribuant automatiquement des niveaux de gravité appropriés sans nécessiter d'examen humain. Cela permet un coaching ciblé axé sur les combinaisons de comportements les plus dangereuses qui mènent souvent à des accidents.
* Les résultats individuels et les conditions peuvent varier.
** Selon les données des clients.
† Netradyne doit recevoir une approbation écrite pour partager les données des clients.
Les images peuvent être fournies à titre indicatif seulement et ne pas être une représentation exacte d'un produit.
