Abstract FR:

Cette recherche vise d'abord a apporter une contribution aux connaissances sur les phenomenes d'insecurite routiere sur autoroutes, a partir d'analyses de cas d'accidents, puis a evoquer les perspectives de prevention suggerees par les connaissances ainsi acquises, et enfin a examiner la possibilite d'elaborer des methodes pour la mise en uvre de ces connaissances dans le cadre des etudes diagnostiques que les praticiens sont amenes a realiser sur telle ou telle section d'infrastructure ou portion de reseau. Apres l'expose des prealables theoriques, de la problematique et de la demarche generale de cette recherche ce memoire a ete structure en deux grandes parties. La premiere partie rend compte des travaux qui ont permis d'identifier une serie de scenarios types representant les phenomenes d'accidents sur ces reseaux, d'en produire une description detaillee, documentee et robuste, de la valider sur un echantillon test, de proposer une discussion sur chaque scenario type obtenu et sur les perspectives de mesures preventives correspondantes. La seconde presente les travaux realises pour explorer la possibilite de mettre au point des methodes permettant de reconnaitre, pour un cas d'accident quelconque, sur la base de quelques variables symptomatiques et donc sans avoir a recourir a une reelle analyse du cas, s'il peut etre ou non rattache a tel ou tel des scenarios types deja etablis et documentes par ailleurs. Ainsi, et dans la premiere partie de la presente recherche, 26 scenarios types ont ete etablis a partir de l'analyse fine de 290 cas d'accidents corporels et valides par l'analyse d'un echantillon test independant de 289 cas (l'affectation entre echantillon initial et echantillon test reposant sur un tirage aleatoire). Ces scenarios types rendent compte de 80% des phenomenes d'accidents sur le reseau etudie. Dans la deuxieme partie, on a pu montrer que des methodes de reconnaissance de l'appartenance d'un cas d'accident a un scenario type, reposant sur des criteres d'affectation systematique, ou sur des regles plus souples, mises au point par regression logistique, peuvent etre obtenues pour les scenarios types les plus representes.