Une nouvelle approche basée sur l’intelligence artificielle pour la prédiction en temps réel des risques d’accidents routiers

Le Doyen de la Faculté des Sciences et Techniques de Béni Mellal porte à la connaissance du public que Madame QANOUNI Fatima, soutiendra une thèse de Doctorat intitulée : « Une nouvelle approche basée sur l’intelligence artificielle pour la prédiction en temps réel des risques d’accidents routiers».

La soutenance publique aura lieu le Samedi 10 Octobre 2026 à 10h00 à l'Ecole Nationale des Sciences Appliquées, Université Sultan Moulay Slimane, Khouribga, devant le jury composé de :

• Monsieur AMNAI Mohamed : Professeur, Faculté des Sciences, Université Ibn Toufail, Kenitra, Président ;

• Monsieur MOUNIR Soufyane : Professeur, Ecole Nationale des Sciences Appliquées, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Rapporteur ;

• Monsieur SAADI Mostafa : Professeur, Ecole Nationale des Sciences Appliquées, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Rapporteur ;

• Monsieur HANINE Mohamed : Maître de Conférences Habilité, Ecole Nationale des Sciences Appliquées, Université Chouaib Doukkali, El Jadida, Rapporteur ;

• Monsieur NASRI Mohammed : Maître de Conférences Habilité, Ecole Nationale des Sciences Appliquées, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Examinateur ;

• Monsieur GHERABI Noreddine : Professeur, Ecole Nationale des Sciences Appliquées, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Directeur de thèse.

Résumé:

Les accidents de la route constituent un enjeu majeur de santé publique et de sécurité, entraînant des milliers de décès et de blessés chaque année à l'échelle mondiale. Bien que de nombreuses recherches aient déjà exploré l'apport des nouvelles technologies pour atténuer ce fléau, la capacité à anticiper les dangers de manière immédiate et fiable demeure un défi scientifique complexe. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse, laquelle propose une nouvelle approche fondée sur l’intelligence artificielle, dédiée à la prédiction des risques d’accidents routiers.

L'intégration de l'IA dans ce domaine représente une avancée décisive. En surpassant les limites cognitives et temporelles humaines, elle transforme la prévention routière en permettant une analyse continue de l'environnement de conduite. La méthodologie de cette recherche couple spécifiquement l’apprentissage profond (deep learning) et la vision par ordinateur (computer vision) pour faciliter une détection proactive des dangers. Ainsi, l'IA dépasse le stade de la simple assistance technologique pour devenir un outil stratégique, capable d'identifier les scénarios accidentogènes et de déclencher des actions préventives avant que l'irréversible ne se produise.

Les contributions de nos travaux résident dans la proposition d'une approche qui combine la détection d'objets et la prédiction des trajectoires futures des différents usagers de la route. En outre, l’analyse dynamique de ces trajectoires permet d'estimer la probabilité de collisions potentielles au sein d'une scène routière, offrant ainsi une fenêtre d'intervention cruciale. En définitive, ce travail démontre la viabilité de l'association de ces technologies pour une sécurité routière proactive, ouvrant la voie à des systèmes d'aide à la conduite plus intelligents et plus réactifs.

Mots-clés : Intelligence artificielle, Sécurité routière, Prédiction en temps réel, Apprentissage profond, Vision par ordinateur, Prédiction de trajectoire.