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Comment Google Street View peut prédire vos risques d’accident de voiture

Carte avec des toits

L'analyse des images captées par Google permettrait d'améliorer les prédictions des risques d'accident de la route.

Photo : Google Earth

Radio-Canada

Des chercheurs ont estimé le risque qu'une personne soit impliquée dans un accident de la route en se basant uniquement sur des photos de maisons tirées de Google Street View. Les résultats de telles estimations pourraient avoir une incidence sur les coûts d'assurance dans l'avenir.

Pour mener leur expérience (Nouvelle fenêtre), les chercheurs Łukasz Kidziński de l’Université Stanford et Kinga Kita-Wojciechowska de l’Université de Varsovie ont obtenu les dossiers de 20 000 clients d’une société d’assurance automobile polonaise.

Chaque dossier contenait l’adresse du client, le nombre de réclamations effectuées entre 2013 et 2015 ainsi que le risque que le client fasse de nouvelles réclamations, selon les calculs de la société d’assurance. Ces calculs de risque sont réalisés par la grande majorité des entreprises de ce domaine en se basant sur de nombreuses données.

Une fois en possession de ces dossiers, les chercheurs ont voulu savoir si le type de maison pouvait permettre de prédire le risque qu’une personne soit impliquée dans un accident.

Une amélioration « considérable »

Les chercheurs ont donc utilisé l’adresse des clients pour trouver des photos de leurs maisons captées par Google dans le service de cartographie Google Street View. Ces images ont ensuite été triées selon le type d'immeuble (édifice à logements multiples, maison jumelée, maison unifamiliale, etc.), l'état de l'immeuble (dommages visibles ou non, types de dommages), l'âge de l'immeuble et la richesse estimée de ses occupants. Le type et la densité des autres habitations à proximité ont aussi été pris en compte.

En croisant ces données avec le niveau de risque estimé par la société d’assurance, les chercheurs ont découvert une corrélation entre les données sur une maison et les chances que le résident ait un accident. Ils n'ont toutefois pas divulgué quelles caractéristiques sont associées à un plus grand risque d’accident.

En ajoutant leurs données à celles de la firme, les scientifiques ont même pu améliorer la puissance de l’algorithme de prédiction de l’entreprise de façon considérable, d’après leur rapport (Nouvelle fenêtre).

Les chercheurs estiment qu’avec davantage de données et plus de temps pour affiner leurs méthodes, ils pourraient améliorer encore plus la précision de l’algorithme.

Des questions éthiques

Łukasz Kidziński et Kinga Kita-Wojciechowska admettent que leur méthode soulève de sérieuses questions éthiques. Selon eux, le fait pour un client de donner son adresse à son assureur ne signifie pas nécessairement qu’il donne son accord pour que l’entreprise obtienne des données sur sa maison.

Bien que l’utilisation des photos de Google Street View soit encore rare dans le domaine de l’assurance, le duo estime que ce genre d’expérience pourrait toutefois encourager certaines entreprises à s’en servir davantage, y compris dans d’autres domaines.

L’industrie de l’assurance pourrait être rapidement suivie par les banques, puisqu’il y a une corrélation démontrée entre les modèles de prédiction des risques des assureurs et le pointage de crédit, notent les deux chercheurs dans leur rapport.

Cette expérience n’est pas la seule à s’être fondée sur les images captées par les appareils de Google. En 2017, d’autres chercheurs avaient utilisé ces photos pour dénombrer le nombre et le type de voitures dans différentes parties des États-Unis. Leurs analyses leur avaient permis de démontrer qu’il est possible de deviner le salaire moyen, le niveau d’éducation, le métier et même l’affiliation politique d’une personne à partir du modèle de voiture qu’elle conduit.

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