Prévisecours
Permettre aux sapeurs-pompiers de prévoir leurs interventions futures
Ministère de l’Intérieur, Mission de coordination et d’appui à la valorisation des données
Paris
Data science, Développement
L’équipe
En 2016, les sapeurs-pompiers ont effectué plus de 4 542 400 interventions. Chacune d’entre elles suppose la mise en œuvre d’une véritable logistique humaine et matérielle. Celle-ci est d’autant plus complexe que le volume d’interventions est volatile, les lieux variables, les horaires fluctuants…
Comment aider les pompiers dans leurs interventions ? Grâce à la combinaison de données et du machine learning, Prévisecours aide à mieux anticiper les besoins RH et logistiques des interventions.
Tiphaine et Guillaume travaillent avec les sapeurs-pompiers de l’Essonne sur la mise au point d’un modèle prédictif du volume d’interventions et de leur géolocalisation. Ils croisent pour cela des données très diverses : salubrité des logements, météo, topographie, accès aux soins, pollution…
Une première phase d’étude de corrélation a permis de mettre en avant les facteurs les plus importants pour chaque catégorie d’intervention, présentés dans cet article sur les incendies en ville. Afin de parfaire les résultats des prédictions “pour la semaine prochaine”, ils ont obtenu que les données d’intervention des pompiers de l’Essonne soient publiées en open-data sur data.gouv.fr chaque semaine. Enfin, Guillaume a réalisé l’interface de visualisation qui permet de naviguer dans les prédictions que les algorithmes de machine learning de Tiphaine produisent.
Grâce à ce défi, l’Essonne est devenue un modèle d’ouverture des données des pompiers qui a vocation à inspirer d’autres départements.
Réalisations
Étude de corrélation Open dataRétrospective
10 mois après : présentation du défi Prévisecours
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