Cette thèse propose une nouvelle approche de prédiction de risques d'accident liés aux poids lourds. Le but est d'alerter le conducteur ou le système de contrôle actif, suffisamment tôt, pour leur permettre d'anticiper et de réagir avant d'entrer en situation accidentogène. La prédiction du risque est fondée sur la prise en compte des incertitudes du système véhicule-conducteur-infrastructure. Celles-ci sont modélisées par des quantités aléatoires, conduisant à évaluer le risque par la probabilité de dépassement d'un seuil critique de sécurité. Cependant, étant donnée la complexité du système, le calcul embarqué de cette probabilité n'est pas évident, les méthodes classiques de type Monte-Carlo étant prohibitifs en temps de calcul. Dès lors, notre contribution réside dans l'introduction d'une approche fiabiliste, initialement employée dans la sécurité des structures, dans le but de réaliser un tel calcul probabiliste en temps réel. Une grandeur, dite indice de fiabilité, est introduite pour caractériser le risque d'accident au lieu d'une évaluation déterministe. Dans ce travail, nous traitons principalement le cas de renversement. Deux dispositifs de prédiction fiabiliste du risque sont développés : une prédiction à long terme avant l'entrée dans la zone de risque, et une prédiction à court terme menée tout au long de l'évolution dynamique du véhicule. Afin d'optimiser le temps de calcul, une modélisation empirique du risque par les machines à vecteurs supports est mise en ½uvre. Le modèle empirique fournit des expressions explicites de la limite de sécurité en fonctions des incertitudes du système. Les méthodes proposées s'appliquent aussi bien à d'autres types de véhicules qu'à d'autres types de risque d'accident.

Les enjeux humains liés à l’accidentologie routière et les coûts qu’ils font supporter à la collectivité sont tels qu'ils rendent obligatoire la mise à disposition d'une batterie d'outils la plus complète et complémentaire possible afin de comprendre au mieux la problématique du risque routier. L’enjeu de cette thèse est justement de proposer de nouveaux outils capables de mieux apprécier ce phénomène et, in fine, d'orienter et d'appuyer les décisions des pouvoirs publics en la matière. Ils ont été développés en modélisant successivement le kilométrage parcouru qui formalise l’exposition au risque, les nombres d’accidents corporels, de tués, de blessés ainsi que les taux de gravité associés en privilégiant une longue période d’analyse (janvier 1970-décembre 2013) et une fréquence mensuelle. Ceci en tenant compte, au niveau du panel des variables exogènes testées, de la très forte pluri-dimensionnalité (motifs de déplacement, météorologie, structure du parc automobile et de la population, environnement économique, facteurs comportementaux, etc… ) intrinsèque à cette problématique. En rupture avec les modèles conventionnels du risque routier, les outils proposés par le modèle MIRR sont matérialisés, pour toutes les variables analysées, par des équations économétriques de long terme couplées à des équations de court terme autorisant ainsi deux visions complémentaires liées au risque routier. Ce, au profit d’une meilleure compréhension de cette problématique et d’une perception améliorée des enjeux à venir. / Human and social challenges related to the road safety including the costs for the society, are so important that they require a diversity of complementary analysis tools in order to better understand the road risk problem. The issue of this thesis aimed precisely at offering new tools to assess, in the best possible way, this phenomenon and to ultimately guide and support government decision-making in this field. These tools have been developed by modelling successively the mileage driven which formalizes the risk exposure, the injury accidents, the fatalities, the injuries and the two associated severity rates, using a long period and a monthly frequency. This was made by taking into consideration the multidimensional aspect, regarding the tested exogenous variables (motives for movement, meteorology, structure of the vehicle fleet and of the population, economic environment, behavioural factors, etc..), intrinsic to this issue. Breaking with conventional road accident models, the tools proposed by the MIRR model use, for every analysed variable, long-term econometric equations coupled with short-term ones. These approaches thus allow two complementary views of the road risk for a better understanding of this issue as well as an improved perception of future challenges.

La détermination des risques relatifs d'insécurité primaire nécessite de connaître la population à risque d'être accidentée. L'exposition au risque routier est difficile à analyser : elle est multidimensionnelle et rarement renseignée. Un état de l'art du concept d'exposition est tout d'abord dressé pour préciser ses spécificités. La détermination des risques d'accident, lorsque l'information sur l'exposition est disponible, est présentée à travers les approches de cohorte, cas-témoins et celle accidentologique estimant des taux d'accidents. Les méthodes d'exposition induite et de quasi exposition-induite, utilisées pour déterminer les risques d'accident en l'absence d'information d'exposition, sont ensuite comparées à l'approche castémoins. Enfin, la portée, en termes de sécurité routière primaire, de résultats obtenus uniquement sur données de sécurité secondaire est discutée. Ce travail décrit les forces et faiblesses des différentes méthodes utilisées pour prendre en compte le rôle de l'exposition au risque routier dans les analyses observationnelles des accidents de la route