En France, en 2019, 18 millions d’appels ont été passé aux services d’incendie et de secours et la durée de traitement de l’alerte (décroche + écoute, analyse + décision, ordre d’intervention) est en moyenne de 2 minutes et 18 secondes. Systel, acteur majeur de la télécommunication pour la sécurité civile, renouvelle sa confiance au CATIE pour un projet d’ampleur visant à mettre à profit ce temps d’attente afin de réduire les délais d’intervention.
En cas d’urgence, chaque seconde compte et peut permettre de sauver une vie. Le CATIE va être chargé dans le projet d’automatiser le traitement des appels passés à la sécurité civile et d’analyser les conversations audios afin de déclencher les secours dans les plus brefs délais.
Les équipes de Systel fourniront au CATIE une base de données anonymisée des appels enregistrés précédemment par les services d’urgences avec lesquels ils collaborent. Une fois ces appels transformés par une technologie « speech-to-text », l’équipe Algorithmes et Données utilisera une approche Big Data pour effectuer des recherches dans le volume considérable de données recueillies et stockées. Puis, elle définira des algorithmes pour classer les différents sinistres par catégories et leur attribuer un degré d’urgence sous la forme d’un score.
Sur la base des historiques d’intervention au cours des 5 dernières années, un modèle d’intelligence artificielle sera entraîné pour prédire la localisation géographique des sinistres afin d’anticiper et d’optimiser la position des ressources.
Ces travaux menés par le CATIE pourraient permettre d’apporter dans le futur des améliorations importantes dans le traitement des appels d’urgence.
Au moment de l’appel, les informations essentielles seront collectées et automatiquement retranscrites dans le logiciel des urgences grâce à « Macarena », notre technologie de reconnaissance vocale, de manière à simplifier les taches de l’opérateur au travers d’une solution d’aide à la décision.
De même, en situation de crise, quand les centres d’appels sont saturés, en s’appuyant sur les scores d’urgence déterminés en amont et en étant capable d’identifier le degré d’anxiété dans la voix de l’individu en danger, le système pourrait être capable, à terme, de prioriser les appels à traiter avant que les opérateurs ne prennent le relais.
Cette solution d’automatisation du traitement des appels d’urgence par l’Intelligence Artificielle sera accompagnée d’une solution de visualisation adaptée pour les secours.
Mots-clés :
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