généralement appelée ligne V1/V2 ou voie lente - voie rapide. La première est privilégiée. La ligne V1/V2 est segmentée en 4048 Points de Repère (PR) sur l’ensemble des trois autoroutes. Cela correspond à environ 405 km. Seulement 32 d’entre eux (localisés sur l’autoroute C en amont de l’échangeur BC) ont été systématiquement inspectés. Seuls les marquages ayant bénéficié d’au moins trois inspections sont considérées. Ce choix est un compromis entre la sauvegarde d’un maximum de données et la minimisation du besoin de reconstruction. Un filtre plus sévère éliminerait l’autoroute B et un filtre plus souple autoriserait des marquages trop peu inspectés. A ce stade, l’autoroute A ne présente pas de données d’inspection en 2011. Cette année est retirée de l’étude. Finalement, 1266 points de mesure sont considérés, ce qui correspond à une perte de 69% des données.
La figure B.1 présente le réseau autoroutier anonymisé et filtré aux points de repères exploitables. Pour des raisons de confidentialité : les autoroutes sont linéarisées, la localisa-tion ne sera pas divulguée, la descriplocalisa-tion de l’infrastructure réduite à son strict minimum et seules les données de rétro-réflexion et l’historique d’entretien de la signalisation hori-zontale seront mentionnés. L’autoroute A constitue l’essentiel du réseau (74%).
B.2 Analyse des données de rétro-réflectométrie
B.2.1 Reconstruction des données de rétro-réflectométrie
La table B.1 présente la reconstruction de l’ensemble des données d’inspection du ré-seau. Chaque autoroute a bénéficié de sa propre reconstruction de données. La campagne d’inspection de 2012 peut être considérée comme complète. Les campagnes de 2013 et 2014 sont ciblées sur les autoroutes A et B (respectivement 80% et 70% de données man-quantes en moyenne). Les deux dernières sont davantage ciblées sur l’autoroute C (83% de données manquantes en moyenne). En dehors de l’inspection de 2012 sur C, le nombre de clusters nécessaire à la reconstruction est faible (10 en moyenne). Ceci est entièrement dû à l’importante quantité de données manquantes. La reconstruction du suivi réalisée, la ligne V1/V2 du réseau autoroutier peut à présent être segmentée par la CAH.
B.2.2 Suivi de la rétro-réflexion
La figure B.2 présente le suivi de rétro-réflexion du réseau en prenant compte des trois autoroutes. Chaque autoroute présente son propre suivi. D’après l’historique de mainte-nance, les inspections sont systématiquement réalisées avant les actions de maintenance. Par conséquent, un marquage posé à l’année n sera inspecté pour la première fois un an plus tard. Par exemple, l’inspection de 2013 montre que l’autoroute A a bénéficié d’une maintenance évidente en 2012. L’autoroute B est restaurée en 2013 et 2015 mais pré-sente deux dynamiques de dégradation. L’autoroute C prépré-sente une maintenance évidente réalisée en 2012 suivie d’une dégradation lente.
La CAH introduite à la section 3.2.2 propose une segmentation en neuf clusters. La figure B.3 présente le suivi simultané des clusters. Une observation générale est que
cha-Table B.1 – Suivi de reconstruction du réseau autoroutier Highway Yearly Inspection Number of missing data Frequency against the highway Number of cluster used by the algorithm Number of absurd estimation 2013 900 81% 4 0 2014 896 80% 1 0 2015 86 8% 77 0 A 2016 186 17% 4 0 2013 89 61% 3 0 2014 116 80% 1 0 B 2016 88 61% 1 0 2012 1 1% 176 0 2015 159 83% 1 0 C 2016 157 82% 1 0 2012 2013 2014 2015 2016 Yearly inspection 0 75 150 225 300 375 450 525 600 675 750 825 900 975 Retroreflection luminance (mcd/m²/lx) A B C
Figure B.2 – Suivi de la ligne V1/V2 entre 2011 et 2016 en prenant compte les trois autoroutes
B.2. ANALYSE DES DONNÉES DE RÉTRO-RÉFLECTOMÉTRIE 149 cun présente une évolution particulièrement lisse. Cette propriété est largement due au processus de reconstruction de données dont les variations de référence sont restreintes.
L’autoroute A est segmentée en 5 clusters notés A1 : 5. A1 est atypique : relativement stable entre 75 et 225 mcd/m2/lxavec des augmentations ponctuelles en 2014 et 2015. Les clusters A2 : 5 partagent la maintenance évidente de 2013. Une augmentation ponctuelle de la rétro-réflexion est observée en 2014 et 2016 sur A2. La période 2014-2016 distingue
A4 et A5 : rétro-réflexion décroissante puis croissante pour A4 et décroissance lente pour
A5.
Le cluster B présente deux cycles de trois ans similaires. Par exemple, rétro-réflexion décroissante entre 2012 et 2013 puis croissante entre 2013 et 2014. Le Custer C est à l’image de l’autoroute C : une maintenance évidente en 2013 suivie d’une décroissance lente. Les clusters A + B et A + C sont respectivement des mélanges entre les autoroutes A et B d’une part et A et C d’autre part. Le premier est construit autour d’une maintenance évidente en 2014. Le second est relativement stable entre 150 et 450 mcd/m2/lx.
La segmentation du suivi réalisée, une projection des clusters sur la carte anonymisée permet de visualiser les futures zones (de maintenance) stratégiques.
B.2.3 Segmentation du réseau
La figure B.4 projette les neuf clusters sur une carte anonymisée. Sans surprise, l’auto-route A présente le plus de zones. Le cluster A3 est le plus isolé et correspond à une zone connue par le gestionnaire d’infrastructure. L’échangeur AB est segmenté en deux parties : le cluster A4 représente son voisinage tandis que le cluster A5 et le coeur de l’échangeur (et réalise une frontière entre A et B. Les autoroutes B et C sont bien localisées. L’échangeur
BC réalise une frontière entre les clusters C, B et A + B. Ce dernier correspond soit à la transition entre les échangeurs AB et BC, soit à une zone en amont de l’autoroute A. Les clusters A + C est un regroupement des marquages mal classés. Les zones de maintenance établies, reste à établir les plans de maintenance adaptés.
Cluster Numbers Frequency 2012 2013 2014 2015 2016 2013 - 2012 2014 - 2013 2015 - 2014 2016 - 2015
A1 245 19% 151 147 203 242 222 -4 56 39 -20 A+C 143 11% 222 261 321 306 194 39 60 -15 -111 C 142 11% 170 430 416 393 213 259 -13 -23 -180 A+B 185 15% 394 363 549 193 191 -31 186 -357 -2 A2 192 15% 238 396 302 158 258 158 -94 -144 100 A3 91 7% 288 133 218 164 314 -155 85 -55 150 B 90 7% 188 405 200 92 93 217 -205 -108 1 A4 39 3% 339 756 369 175 355 417 -387 -194 180 A5 139 11% 353 788 384 341 240 435 -403 -44 -100
Yearly inspection Evolution between two inspection Typography Direction of traffic Interchange 𝐵𝐶 𝐴𝐵 𝐵 𝐶 𝐴
Figure B.4 – Segmentation de la ligne V1/V2 en neufs clusters projetés sur une carte anonymisée
B.2.4 Synthèse
Un dernier point non abordé est la cohérence du suivi reconstruit par rapport à l’his-torique de maintenance. À l’échelle de l’autoroute A, l’hisl’his-torique de maintenance estimé (par la méthodologie présentée à la section 3.2.3) et officiel coïncident à seulement 40%.
Deux facteurs expliquent ce constat. Premièrement, la table B.1 montre que le suivi de la rétro-réflexion a subi une très importante reconstruction de données basée sur des zones relativement restreintes le long de l’autoroute.
Deuxièmement, les zones inspectées sont également ciblées. Une pratique actuelle est d’inspecter en priorité les tronçons ayant subi des plaintes de la part des usagers. Dans ce
B.3. ANALYSE DE WEIBULL 151