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En 2016, 10 000 opérations de sauvetage pour 30 000 personnes ont été coordonnées via les Centres Régionaux Opérationnels de Surveillance et de Sauvetage (CROSS). Les CROSS, la Société nationale du sauvetage en mer (SNSM), tout comme de nombreux autres acteurs du sauvetage en mer, produisent des données relatives à leurs interventions et aux types d’accidentsdont le traitement permettrait d’améliorer laconnaissance de l’accidentologie en mer.

La mission de Prédisauvetage : mettre l’analyse de données et les algorithmes prédictifs au service du sauvetage en mer.

Elsa et Antoine construisent un outil capable d’identifier les profils et situations à l’origine des interventions. Parallèlement, ils ont en charge la pérennisation de cet outil à travers la mise en place, la formation et l’animation d’une communauté apprenante de responsables issus des différents organismes agissant dans le domaine du sauvetage en mer. Ces deux volets ont pour objectif de définir des actions de prévention, de décider de campagnes d’information et de communication ciblées et d’orienter des politiques publiques.

Ce projet s’inspire de celui mis en place par la ville de New York pour optimiser l’intervention de ses services d’inspection grâce au machine learning.

Pour aller plus loin

Ci-dessous le pitch du défi Prédisauvetage en quelques slides (10 octobre 2017) :