Syracuse

Résumé du référent : " Le projet PredictOps, réalisé en partenariat avec le laboratoire universitaire FEMTO-ST, exploite un système d'intelligence artificielle afin de garantir une qualité constante de service public. L'innovation se scinde en deux thématiques distinctes : un nouvel indicateur de performance (lizmap ruptures) et un outil de prédiction opérationnelle. - Analyser, intervention par intervention, le délai d'arrivée sur les lieux et le niveau de couverture résiduelle sur un secteur : " Lizmap ruptures " : Chaque SDIS détermine le niveau de réponse opérationnelle à travers le SDACR qui fixe notamment des objectifs de délais d'intervention. L'étude de ces derniers représente un indicateur majeur de la qualité du service public de secours tout en restant généralement microscopique. L'outil " Lizmap ruptures " analyse chaque mission de secours pour évaluer les retards, les ruptures éventuelles de service public (l'engin engagé est le dernier à pouvoir intervenir dans les délais prescrits) et surtout, pour en établir la causalité. Cette dernière étape permet d'évaluer le niveau des ressources (matérielles et humaines) qui aurait été nécessaire pour faire face à la sollicitation et ainsi éviter la rupture. Il s'agit pour le SDIS de cibler certaines carences et de rapidement agir dessus. Par exemple, si 90 % des ruptures de service public sont dues à un défaut de conducteur, le SDIS peut, entre autre, utilement anticiper une campagne de formation. - Prédire la sollicitation opérationnelle des services d'incendie et de secours : Le versant " prédictions " du projet utilise des algorithmes d'intelligence artificielle pour prédire la sollicitation opérationnelle et en préciser la nature, l'horizon et la localisation. Pour le SDIS utilisateur, l'outil permettra un pilotage opérationnel sur trois niveaux : - Un niveau tactique " du quotidien " pour limiter les ruptures (recouverture, agilité de déploiement) et pré-positionner des engins de secours ; - Un niveau tactique " de crise " pour mieux anticiper une situation opérationnelle de crise ; - Un niveau stratégique pour anticiper l'évolution des risques à couvrir, définir les implantations de CIS et leur armement RH et matériel optimum. Aujourd'hui opérationnel au niveau tactique " du quotidien ", le système s'appuie sur les données opérationnelles passées, sur plus de 800 variables extérieures (météo, trafic routier, éphéméride, etc.) et un système auto-apprenant. Après avoir développé un lien dynamique avec le système de gestion opérationnelle, l'outil informatique fonctionne en laboratoire et sera installé en septembre 2020 au CODIS afin d'initier la phase de consolidation. Les perspectives sont nombreuses : extension à d'autres SIS, à NexSIS, au secteur préhospitalier (CRRA15, transporteurs sanitaires privés) ou aux agences régionales de santé. PredictOps peut donc s'avérer être un outil précieux pour un service public mis sous pressions opérationnelle et financière. "

PRÉSENTATION DES CIRCONSTANCES ET DES OBJECTIFS QUI ONT PRÉSIDÉ À CE TRAVAIL INNOVANT - Circonstances ou réflexions qui ont initié les travaux - Objectifs d'évolution PRÉSENTATION DÉTAILLÉE DE L'INNOVATION ET CONDITIONS DE MISE EN ŒUVRE - Une ressource humaine rare en matière d'intelligence artificielle rendant le portage du projet complexe - La gestion du projet PredictOps, nécessairement interservices et pluridisciplinaire - Les deux outils innovants de PredictOps : une cartographie dynamique du niveau de qualité de service public de secours et un logiciel de pilotage opérationnel et stratégique basé sur la prédiction LES ÉVALUATIONS ET LES RÉSULTATS - Les modes d'évaluation des effets de la mise en œuvre de l'innovation et les modalités de suivi - Les conclusions partielles et perspectives pour le SDIS du Doubs - Limites du projet, difficultés et résolutions (ou pistes de résolution) - Résumé ANNEXES - Organigramme du projet - Logigramme ruptures - Mise en évidence d'une évolution dans la qualité de couverture (ruptures) via les cartes LIZMAP - Animation.gif présentant une prédiction pour la nuit du 31 décembre 2017.