Contexte

Chaque année, des milliers d’accidents de la route sont causés par un ennemi silencieux : la somnolence au volant. Elle survient souvent sans avertissement clair, surtout lorsque le conducteur est exposé à des conditions de conduite monotones ou à des changements de luminosité, de jour comme de nuit. Pire encore, lorsqu’un conducteur tente de rester concentré tout en parlant, bâillant ou effectuant d’autres tâches, sa vigilance décroît drastiquement, rendant ses réactions moins précises et ses décisions plus risquées.

Les systèmes d’assistance à la conduite actuels peinent encore à détecter efficacement ces états de fatigue latents, surtout dans des contextes dynamiques et complexes. Il devient donc urgent de concevoir des solutions intelligentes capables d’anticiper la fatigue avant qu’elle ne compromette la sécurité du conducteur et celle des autres usagers de la route.

Objectif

Ce projet ambitionne de révolutionner la sécurité routière en développant un système intelligent capable de détecter les premiers signes de somnolence chez les conducteurs, bien avant qu’ils ne deviennent dangereux. L’objectif n’est pas simplement de surveiller le comportement au volant, mais de comprendre finement l’état de vigilance du conducteur à travers une analyse croisée de données physiologiques et comportementales.

En intégrant ces différentes sources d’information dans un modèle d’apprentissage automatique avancé, ce système permet une évaluation fine et continue du niveau de fatigue, posant ainsi les bases pour des applications futures en matière d’assistance à la conduite. Cette approche hybride, alliant rigueur scientifique et technologies intelligentes, permet de réduire significativement les risques d’accidents liés à la somnolence, et marque une étape clé vers une conduite plus sûre, plus préventive et plus connectée.

Méthodologie

• Prétraitement de bases de données spécialisées pour garantir la qualité des données analysés.

• Mise en place de pipelines de traitement distincts, adaptés à la nature et à l’origine des données (physiologiques, comportementales, et combinées), afin d’optimiser l’extraction des informations pertinentes pour chaque source.

• Développement et adaptation de modèles d’apprentissage automatique pour la détection de micro-signes de somnolence.

•  Application d’une validation rigoureuse (validation croisée, métriques de performance) pour mesurer la robustesse, la précision et la capacité de généralisation des modèles

Conclusion

Les résultats obtenus démontrent l’efficacité des modèles développés pour classifier les états de vigilance du conducteur. Cette approche ouvre la voie à des systèmes embarqués plus fiables et plus réactifs, contribuant activement à la prévention des accidents liés à la fatigue au volant.