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  Permettre aux sapeurs-pompiers de prévoir leurs interventions futures
title: Previsecours
video: https://www.dailymotion.com/embed/video/x7okqx2
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          <a href="about" class="tile is-child notification is-light">
            <p class="title">Les acteurs</p>
            <figure class="image alpha-png-background">
              <img src="/assets/images/eig.png" style="width:10em" alt="EIG">
            </figure>
            <figure class="image alpha-png-background">
              <img src="/assets/images/mi.svg" style="width:10em" alt="Ministère de l'Intérieur & Etelab">
            </figure>
            <figure class="image alpha-png-background">
              <img src="/assets/images/sdis91.png" style="width:6em" alt="SDIS 91">
            </figure>


          </a>
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          <a href="about" class="tile is-child notification is-danger" style="background-color: #D72C16">
            <p class="title">La problématique</p>
            <p class="contact">
              En 2016, les sapeurs-pompiers ont effectué plus de 4 500 000 interventions en France. 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…
            </p>
            <p style="font-size:4em; text-align:right; font-weight: bold"> <span>4 500 000</span></p>
          </a>
        </div>
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          <a href="/previsecours-slides" class="tile is-child notification is-info" style="background-color: #2988BC">
            <div class="content">
              <p class="title">Que faire?</p>
              <p class="subtitle">
                  Mettre au point un modèle prédictif des interventions
              </p>
              <figure class="image">
                <img src="/assets/images/ml.png" style="width:7em; -webkit-filter: invert(1); filter: invert(1);" alt="machine learning">
              </figure>
              <p class="content">
                  Un modèle prédictif du volume d’interventions et de leur géolocalisation peut permettre d’anticiper les moyens opérationnels à mobiliser au sein des différentes casernes. Une meilleure gestion prévisionnelle des moyens est de nature à répondre aux demandes d’intervention plus rapidement en mobilisant un maximum de moyens uniquement lorsque cela est utile.

                  Ce projet est réalisé en partenariat avec les sapeurs-pompiers de l’Essonne qui mettent à disposition leurs données et connaissances du terrain.
              </p>
            </div>
          </a>
        </div>

      </div>
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          <span class="tile is-child notification is-warning" style="background-color: #F5CA99">
            <p class="title">Méthodologie</p>
            <p class="subtitle">Rencontre des pompiers, et aquisition de données</p>
            <p class="contact">
              Discussion avec les sapeurs-pompiers pour orienter nos recherches, puis recupération d'un maximum de donnée qui pourraient etre en lien avec les interventions des pompiers.
            </p>
            <figure class="image">
              <img src="/assets/images/human.png" style="width:5em; opacity: 0.7;" alt="machine learning">
            </figure>
            <p class="subtitle">Calculs de corrélation, et machine learning</p>
            <p class="contact">
              Etablissement des corrélations entre <a href="https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/interventions-des-pompiers/" style="color:#3273dc;cursor: pointer;text-decoration: none;">interventions</a> et <a href="https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/description-des-communes-de-lessonne-meteo-pollution-maladies-tranches-dages/" style="color:#3273dc;cursor: pointer;text-decoration: none;">facteurs externes</a>, puis création des prédictions. Mise en place de l'interface de visualisation pour l'exploitation des résultats
            </p>
            <figure class="image">
              <img src="/assets/images/machine.png" style="width:5em; opacity: 0.7;" alt="machine learning">
            </figure>
          </span>
        </div>
        <div class="tile is-parent">
          <span class="tile is-child notification is-warning" style="background-color: #FFB745">
            <p class="title">Résultats</p>
            <p class="subtitle">Corrélations:
              <span style="font-size:0.8em">Les facteurs les plus corrélés avec les interventions des pompiers, <a href="/assets/pdf/correlations.pdf" style="color:#3273dc;cursor: pointer;text-decoration: none;"> sont diponibles en cliquant ici </a>.
              </span>
            </p>
            <figure class="image">
              <a href="/assets/pdf/correlations.pdf">
                <img src="/assets/images/correlation.png" style="width:10em; opacity: 0.7;" alt="machine learning">
              </a>
            </figure>

            <p class="subtitle">Modèles prédictifs: <span style="font-size:0.8em">Bientôt diponibles.</span> </p>

            <p class="subtitle">Visualisation:<span style="font-size:0.8em"> Les prédictions par communes, et par zones de couverture, sont diponibles via la lien <a href="https://viz.previsecours.fr/" style="color:#3273dc;cursor: pointer;text-decoration: none;">"map"</a>.</span> </p>
            <figure class="image">
              <a href="https://viz.previsecours.fr/">
                <img src="/assets/images/screenshot.png" style="width:10em; opacity: 0.9;" alt="visualisation">
              </a>
            </figure>

          </a>
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