Estimating the probability of a fleet vehicle accident : a deep learning approach using conditional variational auto-encoders
Marie-Ève Malette-Campeau · Papyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Le risque est la possibilité d'un résultat négatif ou indésirable. Dans nos travaux, nous évaluons le risque d'accident d'un véhicule de flotte à partir des données de 1998 et 1999 fournies par la Société d'assurance automobiles du Québec (SAAQ), où chaque observation correspond à un camion transporteur de marchandises, et pour lequel le nombre d'accidents qu'il a eues l'année suivante est connue. Pour chaque véhicule, nous avons des informations telles que le nombre et le type d'infractions qu'il a eues, ainsi que certaines de ses caractéristiques comme la taille ou le nombre de cylindres. Avec notre objectif à l'esprit, nous proposons une nouvelle approche utilisant des auto-encodeurs variationnels conditionnels (CVAE) en considérant deux hypothèses de distribution, Binomiale Négative et Poisson, pour modéliser la distribution d'un accident de véhicule de flotte. Notre motivation principale pour l'utilisation d'un CVAE est de capturer la distribution conjointe entre le nombre d'accidents d'un véhicule de flotte et les variables prédictives de tels accidents, et d'extraire des caractéristiques latentes qui aident à reconstruire la distribution du nombre d'accidents de véhicules de flotte. Nous comparons ainsi la CVAE avec d'autres méthodes probabilistes, comme un modèle MLP qui apprend la distribution du nombre d'accidents de véhicules de flotte sans extraire de représentations latentes significatives. Nous avons constaté que le CVAE surpasse légèrement le modèle MLP, ce qui suggère qu'un modèle capable d'apprendre des caractéristiques latentes a une valeur ajoutée par rapport à un autre qui ne le fait pas. Nous avons également comparé le CVAE avec un autre modèle probabiliste de base, le modèle linéaire généralisé (GLM), ainsi qu'avec des modèles de classification. Nous avons constaté que le CVAE et le GLM utilisant la distribution binomiale négative ont tendance à montrer de meilleurs résultats. De plus, nous développons de nouvelles variables prédictives qui intègrent des caractéristiques liées à l'ensemble de la flotte en plus des caractéristiques individuelles pour chaque véhicule. L'utilisation de ces nouvelles variables prédictives se traduit par une amélioration des performances de tous les modèles mis en œuvre dans nos travaux utilisés pour évaluer la probabilité d'un accident de véhicule de flotte.