Gouvernement du Québec

GÉOInfo - Chroniques du Québec géographique

Janvier 2010

Une approche novatrice pour évaluer le temps de réponse des soins d'urgence

Par François Robitaille,
Corporation d'urgences-santé

La Corporation d'urgences-santé, qui compte près de 1 300 employés et quelque 175 véhicules, est le plus important transporteur ambulancier au Canada et le sixième en Amérique du Nord. Urgences-santé répond en moyenne à plus de 950 appels par jour et effectue plus de 535 transports ambulanciers quotidiennement. Pour assurer un service rapide et efficace à la population des régions de Montréal et de Laval, une série de systèmes sont mis à contribution pour :

  • localiser les appels;
  • suivre les ambulances en temps réel;
  • assigner la meilleure équipe;
  • fournir le meilleur trajet pour se rendre sur les lieux de l’intervention.
Figure 1 : Superposition des coordonnées GPS de tous les véhicules pour un mois.

 

 

 

L'efficacité de ces systèmes repose en grande partie sur la qualité des données contenues dans la géobase routière. Cet article illustre comment les archives de points GPS ont été mises à contribution pour évaluer le temps de déplacement des ambulances en urgence et calibrer la vitesse du réseau routier.

Le suivi des ambulances en temps réel : une expertise de longue date

En 1998, la Corporation d’urgences-santé innovait en matière de système de répartition assistée par ordinateur (RAO) en se dotant d’un système cartographique qui permettait de suivre les déplacements de sa flotte d’ambulances en temps réel. Déjà à cette époque, chacune des ambulances était localisée par GPS. De plus, la position ainsi que le statut de l’ambulance (en attente, affectée, déplacements en urgence, à destination, non disponible, etc.) étaient rafraîchis toutes les 10 secondes sur une carte numérique du territoire. Deux ans plus tard, le trajet optimal pour se rendre sur les lieux de l’intervention était transmis en format descriptif et cartographique sur l’ordinateur du véhicule affecté.

Les points de congestion : un véritable casse-tête

Dans la grande région de Montréal, la fluidité de la circulation n’est pas constante. Certaines autoroutes et artères peuvent représenter de bons chemins à emprunter à certaines périodes de la journée (par exemple, la nuit) alors qu’elles représentent plutôt des goulots d’étranglement aux heures de pointe. Très rapidement, différentes vitesses de circulation (pointe du matin, pointe de l’après-midi, hors pointe et nuit) ont été intégrées dans notre géobase (réseau routier numérique). Cela a eu pour effet de donner plus de finesse au trajet optimal et, par le fait même, d’obtenir une meilleure estimation du temps d’arrivée sur les lieux.

La modulation des vitesses s’est d’abord faite de façon « intuitive », c’est-à-dire en sélectionnant manuellement certaines portions du réseau routier et en appliquant des vitesses spécifiques. Les résultats étaient intéressants, mais avec les quelque 60 000 tronçons composant la géobase, il devenait difficile d’appliquer cette approche pour l’ensemble du réseau routier.

L’historique de nos interventions : une mine d’or d’information

Toutes les coordonnées GPS de chaque véhicule sont enregistrées et entreposées sur nos serveurs depuis 1998. Cela représente environ 5 000 000 de points par mois ou 60 000 000 de points par année. La figure 1 illustre comment la superposition de tous les déplacements effectués en un seul mois permet d’obtenir une carte relativement précise de l’ensemble du réseau routier.

Figure 1 : Superposition des coordonnées GPS de tous les véhicules pour un mois.

Comme chaque point GPS possède une vitesse, une date, une heure et une orientation, nous avons rapidement conclu que nous possédions une mine d’or d’information sur l’état de la circulation selon les différentes périodes de l’année.

Ainsi, nous avons isolé les points GPS associés à des déplacements en urgence. Une application mise au point à l’interne nous a permis de rabattre par analyse spatiale chacun des points sur un tronçon du réseau routier. Cette opération a permis de calculer les vitesses moyennes de circulation. Les données relatives aux dates et aux heures associées aux points GPS nous ont aussi permis de développer un modèle de vitesses de fin de semaine, de même que de faire la distinction entre l’hiver et l’été. En tout, 10 modèles de circulation ont été générés et ceux-ci devraient être intégrés dans notre nouveau système RAO d’ici la fin de 2010.

Figure 1 : Superposition des coordonnées GPS
de tous les véhicules pour un mois.


Des résultats concluants

Cette analyse nous a révélé que les vitesses de circulation ne sont effectivement pas constantes. Ainsi, certaines portions d’autoroutes possèdent des fluidités supérieures ou inférieures à d’autres portions de la même autoroute. De plus, sur certaines portions d’autoroutes, des différences de vitesse de plus de 40 km/h ont été observées entre la nuit et les heures de pointe. Cela a un impact majeur sur la recommandation du véhicule à affecter et, comme l’illustrent les figures 2 et 3, sur le trajet optimal transmis dans l’ambulance. Ces images représentent deux trajets différents (un de nuit et un en pointe d’après-midi). Dans les deux cas, l’incident et l’ambulance en attente sont aux mêmes emplacements. La différence dans les recommandations du chemin à suivre provient de l’analyse des différentes vitesses moyennes inscrites dans le réseau routier pour chacune des périodes de la journée.

Figure 2 : Trajet suggéré la nuit
Figure 3 : Trajet suggéré en pointe d’après-midi
Figure 2 : Trajet suggéré la nuit
Figure 3 : Trajet suggéré en pointe d’après-midi

Développements futurs

Bien que ce projet n’en soit encore qu’au stade de l’expérimentation, à ce jour, 18 mois de données GPS ont été analysées pour générer nos modèles. Un lissage de l’information demeure nécessaire afin de ne pas considérer les cas où l’échantillonnage des vitesses enregistrées n’est pas suffisamment représentatif pour obtenir des vitesses moyennes fiables. De plus, l’utilisation de filtres éliminant les vitesses trop élevées ou trop faibles par rapport aux vitesses attendues contribuerait à éliminer les phénomènes de « dents de scie » observables ponctuellement.

Cependant, nous sommes convaincus qu’en attendant que des services d’analyse de circulation en temps réel soient disponibles et solidement implantés pour la région, nos modèles continueront de se préciser au fur et à mesure que d’autres données de circulation seront analysées. Ils offriront ainsi une base solide pour estimer précisément le temps d’arrivée sur les lieux des secours d’urgence, et ce, avec un haut niveau de confiance.

 



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