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<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Prévisecours - CoMGM 14/05/2018</title>
<meta name="description" content=" aider les sapeurs-pompiers à intervenir plus efficacement avec des modèles prédictifs">
<meta name="author" content="Tiphaine Phe-Neau et Guillaume Lancrenon">
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<!-- Theme used for syntax highlighting of code -->
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<!-- Any section element inside of this container is displayed as a slide -->
<div class="slides">
<section data-markdown>
<textarea data-template>
## Défi Prévisecours
<img width="550" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/eig_previsecours.svg" alt="EIG logo">
<p style="font-size: 38px">CoMGM - 14 mai 2018</p>
<p style="font-size: 16px">Guillaume Lancrenon, Tiphaine Phe-Neau, <br>
Daniel Ansellem, Fabien Antoine, Muriel Flottes et Fabrice Barret</p>
<img width="80" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/sdis91_logo.jpg" alt="SDIS 91"><img width="280" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/etalab_mi_logos.svg" alt="Etalab Ministère de l'Intérieur">
</textarea>
</section>
<section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
## Défi <a href="https://entrepreneur-interet-general.etalab.gouv.fr/defi/2017/09/26/previsecours" target="_blank">Prévisecours </a>
Aider les sapeurs-pompiers à intervenir plus efficacement
<br><br>
- Comment: en prédisant les volumes d’interventions et leurs géolocalisations
- Pourquoi: pour anticiper les moyens à mobiliser
- Premiers testeurs: sapeurs-pompiers de l’Essonne (SDIS 91)
</textarea>
</section>
</section>
<section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
## Prévisecours... <br>le début !
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### 0. Discussions métiers
<img width="700" data-src="img/pompiers.jpg" alt="Metiers">
- Comprendre l'utilisation actuelle des données
- Ateliers "intuition" sur le SUAP
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### 1. Données interventions
<img width="600" data-src="img/interventions.png" alt="Screen interventions">
- Vérification et analyse
- Aggrégation
- Anonymisation
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### 2. Récupération open data
<img width="600" data-src="img/opendata.png" alt="Screen opendata">
- INSEE population, ménages, scolarisation, IDH2
- Pollens, pollution, transports
- Calendrier, météo
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### 3. Feature engineering / variables
<img width="600" data-src="img/featuring.png" alt="Screen feature engineering">
- Création de features après discussions métiers
- Jointures avec les données interventions
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
## Alors, <br> au bout d'un mois <br>a-t-on quelque chose ?
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### 4. Machine learning : modèles v0
<img width="600" data-src="img/mling.png" alt="Prévisecours models">
- Model farming
- ROC AUC: 0.918 sans tweaking
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### 5. Visualisations
<img width="650" data-src="img/map.png" alt="Screen interventions">
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### 5.1 Visualisation
<span style="font-size: 20px">Nombre d'Interventions par commune, par an</span>
<iframe id="freshwidget-frame" src="https://algo.previsecours.fr/dip/api/webapps/view?projectKey=PRVISECOURSVISUALISATION&webAppId=kwi1cbb&apiKey=nJxRZkRr0NK7sBS3gOSBKIVipz8Q5G6W" scrolling="auto" allowtransparency="true" style="height: 500px; width: 100%;" frameborder="0"> </div></iframe>
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### 5.2 Visualisation
<span style="font-size: 20px">Evolution des interventions par commune (comparaison des moyennes sur 2010-2013 par rapport à 2014-2017)</span>
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</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Workflow à 1 mois
<img width="550" data-src="img/workflow.png" alt="Screen workflow">
- Division en brique pour une meilleure ré-utilisation des données ouvertes par d'autres projet
- Division par maille d'aggrégation temporelle
</textarea>
</section>
</section>
<section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
## Timeline au bout de <br>1 mois
1. Données métiers - 1 semaine
2. Open data - 1 semaine pour la base + en cours
3. Feature engineering sur la base - 1 semaine
4. Model farming - 1 semaine en //
5. POC visualisation - 1 semaine en //
</textarea>
</section>
</section>
<section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
## Prévisecours... <br>Au mois 4!
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Data opérationnelle
<img width="750" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/flow_opes.png">
- Sollicitations opérationnelles
- SDIS91: détails des sollicitations de 2010 à 2017
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Open Data
<img width="750" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/flow_scolarisation.png">
<p style="font-size: 28px">__Annuel / Mensuel__: population, pyramide des âges, scolarisation, diplômes, composition des ménages, référents des ménages, FINESS (établissements de retraite, pharmacies, foyers, hopitaux...), IDH2, CAF (rsa, nombre d'allocataires)...</p>
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Open Data
<img width="750" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/flow_caf.png">
<p style="font-size: 28px">__Quotidien / Hebdo__: calendaire (vacances, jours fériés, fêtes), pollution, pollens (à confirmer), météo (pluie, température, humidité, durée du jour), phases de la lune, Sentinelle (épidémie)...</p>
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Data + (Open) data
<img width="1050" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/flow_featuring_static.png">
- Aggrégation DWH unique par code insee, journée, semaine ou mois
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Conduite de défi
- Rencontres SDIS 91
- Fevrier 2018 (Etampes)
- Janvier 2018 (Viry)
- Avril 2018 (Corbeil Essonne)
- COPIL
- Janvier 2018
- Avril 2018
- Mai 2018
- Juin 2018 (a venir)
- Rencontre Utilisateurs
- Mai 2018 (a venir)
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Conduite de défi
- <p style="font-size: 32px">Prédiction de classes de volumes (faible, moyen, élevé, exceptionnel) pour chaque commune.</p>
- <p style="font-size: 32px">Produits identifiés</p>
<p style="font-size: 28px">- Produit "année": prédiction sur l'année avec un détail par semaine: La granularité par semaine permet de prendre en compte les passages en période creuse du 15 juillet par exemple.</p>
<p style="font-size: 28px">- Produit "jour": prédiction sur "5 jours" avec un détail jour par jour: pour une aide à l'ajustement de la réponse opérationnelle à court terme avec des données conjoncturelles (météo...).</p>
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Utilisateurs
Les chefs de groupement territorial <br>
<p style="font-size: 28px">Au nombre de 4 en Essonne, responsables de coordonner les 4 zones (groupement territorial) qui découpent l'Essonne.
</p>
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Machine Learning / Prédictions
<img width="950" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/flow_ml_suap.png">
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Machine Learning / Prédictions
- Prédiction de classes de volumes (faible, moyen, élevé, exceptionnel) pour chaque commune
- Modèles basés sur des arbres de décision de type Random Forest
- SUAP: ROC AUC 0.83 / 1.0
- Incendies: ROC AUC 0.78 / 1.0
- Accidents: à venir
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Machine Learning / Prédictions
<img width="1250" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/corr_lin.png">
- Corrélations
- statistiques linéaire et non linéaire
- embarquées dans les modèles de ML
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Machine Learning / Prédictions
<img width="500" style="background-color:white;border:0px;box-shadow:0" data-src="img/viz_prediction_semaines_v0.png">
</textarea>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Workflow au mois 4
<img width="300" data-src="img/flow_mois_4.png" alt="Screen workflow">
- Evolution des flux de traitement de données en vue d'une mise en production et non plus d'un simple POC
</textarea>
</section>
</section>
<section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
## Timeline au bout de <br>4 mois
1. Données métiers - 2 semaine
2. Open data - 8 semaines au total pour la base
3. Feature engineering sur la base - 3 semaines
4. Model farming - 3 semaine en //
5. POC visualisation - 4 semaine en //
</textarea>
</section>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
### Points d'alerte
- Pérennisation: Qui pour reprendre Prévisecours en Novembre?
- Data: mise à jour et ajout de nouvelles données
- Produit: bug fix / nouvelles features
- Infra: entretien et mise à jour de l'instance et mise à disposition aux différents SDIS utilisateurs
- Formation pour maintenance et utilisateurs
- Besoin de connaitre les repreneurs pour commencer à les former et faire une documentation spécifique
- Ouverture aux autres SDIS?
</textarea>
</section>
<section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
## La suite !
- Prochain comité de pilotage le 6 ou le 7 juin
- Discussion avec les chefs de groupement fin mai pour la prise de besoin spécifique & attentes.
(Objectif de création d'une premiere version de l'application
le plus rapidement possible)
- Algorithme de prédiction avec facteurs externes choisis
- Travail sur les opérations Incendies + Accidents
- Démarrage d’une réflexion côté SDIS91 sur la façon de
s’insérer dans le Règlement opérationnel préfectoral
</textarea>
</section>
<section data-markdown data-background="img/previsecours_team.jpg">
<textarea data-template>
<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
### Team Prévisecours / EIG #2
</textarea>
</section>
</section>
</div>
</div>
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