Analyse vidéo des quasi-accidents : ce que montrent les études de conflits de circulation et ce qu’elles ne peuvent pas prédire
Comment fonctionnent les études de quasi-accidents, comment les évaluer et pourquoi elles ne sont pas des prévisions
La Safety Behind the Wheel Foundation a élaboré ce guide à partir de la Federal Highway Administration (FHWA), de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) et de travaux de recherche publiés sur les conflits de circulation, l’analyse vidéo et la conduite naturaliste. Toutes les sources sont listées à la fin.
Ce qu’est l’analyse vidéo des conflits
Un conflit de circulation est un rapprochement étroit entre deux usagers de la route. Si aucun des deux ne freine ni ne dévie, ils entreront en collision. On parle aussi de quasi-accident, de quasi-collision ou d’accident évité de justesse. Ces termes se recoupent dans l’usage courant.
L’analyse vidéo des conflits transforme cette idée en routine. Des caméras filment un lieu pendant de nombreuses heures. La vision par ordinateur, c’est-à-dire un logiciel qui lit la vidéo, repère chaque véhicule, cycliste et piéton et suit leurs trajectoires. Elle mesure à quel point chaque paire s’est approchée. Des personnes formées examinent les extraits signalés et conservent les vrais conflits.
Les chercheurs appellent ces résultats des mesures de sécurité de substitution (« surrogate measures »). Une mesure de substitution en remplace une autre : les quasi-accidents tiennent lieu de collisions qui ne se sont pas produites [1].
Commencez par une question, pas par une caméra. Par exemple : à quelle fréquence les conducteurs qui tournent à gauche passent-ils très près des personnes sur le passage piéton à ce carrefour ? Une question précise indique où pointer la caméra et quoi compter.
Il ne s’agit pas d’une caméra de contrôle. Un radar de vitesse ou une caméra de feu rouge sert à dresser des contraventions. Les images d’analyse servent à étudier des tendances.
Pourquoi s’intéresser aux quasi-accidents
Les accidents sont un professeur lent. Les auteurs de synthèses notent qu’ils sont rares : un site doit donc être observé longtemps avant que les chiffres aient un sens. Cela impose un choix difficile : attendre suffisamment de collisions, dont certaines causent des blessures ou des décès, avant d’agir. Les données d’accidents de la police présentent aussi des lacunes, comme la sous-déclaration et le peu de détails sur les comportements [1].
La FHWA fait une remarque voisine : les collisions graves se concentrent rarement au même endroit au fil du temps. Elles semblent survenir à des endroits aléatoires, mais les facteurs de risque qui les expliquent sont très similaires [2]. Ne regarder que là où des accidents se sont déjà produits peut faire manquer le prochain lieu dangereux.
La démarche Safe System (système sûr) est le cadre de la FHWA pour atteindre zéro décès. Elle repose sur l’idée que les humains font des erreurs et que le travail de sécurité doit être proactif [9]. Être proactif, c’est agir avant le dommage. La vidéo des quasi-accidents est un moyen de voir les erreurs tant qu’elles sont encore sans conséquence.
Les enjeux sont réels. Le site de la NHTSA a fait état de 39 254 vies perdues sur les routes américaines en 2024 [10]. Repérer un danger avant qu’il ne touche une famille, voilà l’objectif.
Les mesures, en termes simples
La plupart des études utilisent quelques mesures courantes. Chacune pose, à sa manière, la question : « À quel point est-on passé près de l’accident ? »
Comparatif établi par la Safety Behind the Wheel Foundation
Mesures courantes des conflits de circulation
| Mesure | Sens en termes simples | Ce qu’elle vous indique |
|---|---|---|
| Temps avant collision (TTC) | Secondes restantes avant que deux usagers n’entrent en collision s’ils gardaient tous deux leur vitesse et leur trajectoire | Moins de temps signifie un quasi-accident plus serré [11] |
| Temps post-empiètement (PET) | Secondes entre le moment où un usager quitte un point et celui où le suivant y arrive | Un écart plus faible signifie un quasi-accident plus serré [5, 11] |
| Vitesse d’approche, angle et distance | Vitesse de chaque usager, angle entre leurs trajectoires et distance minimale atteinte | Aide à décrire le déroulement de l’événement [11] |
| Manœuvre d’évitement | Freinage brusque ou écart pour éviter le contact | Montre que quelqu’un a dû réagir et aide à distinguer collisions et quasi-accidents [7] |
Le domaine n’a pas de règles uniques et largement acceptées. Une synthèse de 549 études a cherché à bâtir un cadre unificateur, faute d’en trouver un [1]. En Norvège, trois méthodes ont été appliquées à des vidéos de trois intersections. Toutes étaient compatibles avec les registres d’accidents. Les deux méthodes manuelles concordaient assez bien, mais certaines différences n’avaient pas d’explication évidente [3]. Demandez donc toujours quelle mesure et quels seuils un rapport a utilisés.
Où elle est utile : intersections, arrêts de bus, cours de dépôt et passages à niveau
Les intersections sont l’usage classique. Une étude du département des Transports de Pennsylvanie a utilisé un système de surveillance des événements par vidéo. Elle a examiné les interactions entre véhicules motorisés et piétons ou cyclistes à 15 intersections équipées de feux [4].
Les passages piétons en section courante, situés entre deux intersections, peuvent aussi être comparés. Une étude de passages en Floride a utilisé des caméras portables et la vision par ordinateur pour compter les conflits sur 14 sites dotés d’un feu de mi-section plus récent. Les auteurs ont relevé 26 % à 33 % de conflits graves en moins qu’aux balises piétonnes hybrides, des feux qui restent éteints jusqu’à ce que quelqu’un demande à traverser [12].
Les arrêts de bus scolaire s’y prêtent naturellement. La boîte à outils de la NHTSA sur les arrêts et les itinéraires aide les districts à examiner les arrêts, à répondre aux demandes des parents et à en planifier de nouveaux. Elle adopte une approche Safe System qui part du principe que les humains se trompent [13]. Un district pourrait ajouter une courte vidéo d’un arrêt à l’heure de la montée des élèves. Elle pourrait montrer où les enfants attendent et où les quasi-accidents se répètent. Cela ajoute des preuves sans remplacer la boîte à outils.
Les cours et les dépôts, comme les parcs de bus, les cours de camions et les quais de chargement, mêlent véhicules en marche arrière et personnes à pied. Une caméra à l’entrée d’une cour peut montrer où les quasi-accidents se répètent. Les études de nos sources portaient sur des routes publiques : demandez donc la preuve qu’un outil fonctionne sur votre site. Nos guides sur la sécurité en marche arrière et l’enquête sur les quasi-accidents du travail traitent du volet humain.
Les passages à niveau fonctionnent de la même manière. Une caméra peut enregistrer la fréquence à laquelle les conducteurs s’arrêtent sur les voies ou contournent les barrières. Les organismes et la compagnie ferroviaire propriétaires d’un passage décident des modifications. Notre guide sur les passages à niveau présente les dispositifs d’avertissement.
Les organismes routiers, les districts scolaires, les gestionnaires de flotte, les associations et les équipes universitaires mènent la plupart des études. Les parents et les conducteurs ordinaires peuvent tout de même en demander une.
Le déroulement d’une étude, étape par étape
Suivez ces étapes dans l’ordre.
- Rédigez une question précise et nommez la décision que la réponse éclairera.
- Choisissez les sites et les horaires. Incluez des heures chargées et calmes, de jour comme de nuit. Les études de nos sources ont utilisé des dizaines d’heures de vidéo, comme plus de 51 heures à une intersection très fréquentée [11] et 64 heures dans trois environnements de circulation [5].
- Obtenez une autorisation. Le propriétaire de la route ou du terrain doit approuver l’emplacement des caméras. Il existe des unités portables pour une collecte de données flexible [11].
- Enregistrez, puis lancez la détection. Le logiciel repère chaque usager, suit sa trajectoire et signale les événements serrés.
- Faites confirmer chaque extrait signalé par des examinateurs formés et écartez les fausses alertes.
- Convertissez les comptages en taux à l’aide du volume de trafic, par exemple le nombre de conflits pour 1 000 virages à gauche. Sans le volume, un site fréquenté paraît toujours pire.
- Comparez des sites, ou comparez avant et après une modification, en gardant le même angle de caméra, les mêmes heures et les mêmes réglages.
- Transmettez les constats au propriétaire de la route avec une demande claire.
Examiner la qualité de détection avant de se fier à un chiffre
La qualité de détection est le maillon faible. Le logiciel doit voir une personne, identifier de quoi il s’agit et la suivre image par image. De petites erreurs de position se transforment en erreurs dans les mesures de quasi-accident. Une étude de 2026 en montre l’ampleur. La plupart des chaînes de traitement vidéo marquent chaque personne ou véhicule d’un cadre et prennent le centre de ce cadre comme position. Un point plus réaliste a modifié le temps post-empiètement de 0,69 seconde en moyenne. Les résultats différaient de plus d’une seconde dans 16,7 % des conflits, et jusqu’à 3,6 % des événements changeaient de catégorie de risque [5].
Un mauvais suivi crée aussi de fausses alertes. Dans la comparaison norvégienne, la méthode automatisée a signalé bien plus d’interactions que les méthodes manuelles, y compris des interactions moins graves. Les auteurs préviennent que des trajectoires inexactes tirées de la vidéo ont pu produire une part importante de fausses alertes [3].
L’examen humain compte aussi. Des chercheurs s’appuyant sur les données de Pennsylvanie ont testé si des mesures automatiques pouvaient prédire les conflits confirmés par des personnes, sans intervention humaine. Certaines mesures étaient plus utiles que d’autres, et la combinaison différait pour les conflits impliquant des cyclistes et des piétons [4]. Cette étude a aussi pris en compte l’éclairage et la météo. En clair, les signalements automatiques sont un premier tri : demandez si la précision a été testée dans les conditions qui sont les vôtres.
Les quasi-accidents sont des indices, pas des prévisions
Les études de conduite naturaliste permettent de tester cette idée. Elles équipent de caméras et de capteurs les véhicules des participants. Dans la 100-Car Study, 90 conducteurs ont été suivis pendant 12 à 13 mois. Pour les seules sorties de route, les chercheurs ont compté 14 accidents et 182 événements liés à la sécurité, dont 30 quasi-accidents, et ont trouvé des liens positifs entre eux [6]. Cela justifie d’utiliser les quasi-accidents comme signal.
Le même article énumère des critiques anciennes de cette approche : une mauvaise qualité des données, l’absence de mesures de l’exposition et la difficulté d’établir la responsabilité [6]. L’exposition désigne le volume de circulation ou de piétons qui sont passés.
Une étude naturaliste ultérieure à grande échelle a constaté que les accidents et les quasi-accidents diffèrent sur des points importants. Ce que faisait le conducteur avant l’événement, et la manœuvre d’évitement qu’il a effectuée, aidaient à les distinguer. Les auteurs estiment malgré tout que les événements de substitution fournissent des informations utiles pour prévenir les collisions [7].
La gravité compte. Une étude a examiné les conducteurs tournant à gauche face à la circulation venant en sens inverse aux intersections à feux, une source bien connue de collisions avec blessures graves. Les modèles fondés sur les conflits les plus extrêmes correspondaient mieux aux décomptes d’accidents que ceux fondés sur l’ensemble des conflits. Le gain était plus important pour les collisions mortelles et graves [14]. Une longue liste de quasi-accidents bénins peut donc induire en erreur.
Une vaste synthèse appelle à davantage de travaux pour établir des liens solides entre conflits et collisions [1]. D’ici là, traitez chaque résultat avec prudence. Parmi les erreurs courantes :
- Utiliser les quasi-accidents pour prévoir le nombre d’accidents, au lieu de décider où regarder.
- Classer des sites selon des comptages bruts, sans volume de trafic ni gravité.
- Ignorer plusieurs années de données sur les accidents graves et mortels. Notre guide sur les données d’accidents au service des priorités de la communauté montre comment les utiliser.
- Comparer des heures, des saisons ou des volumes de trafic différents.
- Se fier à de petits échantillons, où quelques événements peuvent bouleverser un classement.
- Enregistrer sans aucun plan pour agir sur les résultats.
Obtenir le service : qui le propose et comment choisir
Les acheteurs sont généralement des organismes routiers, des districts scolaires, des flottes et des associations. Les parents et les autres particuliers l’achètent rarement : ils le demandent ou aident à le financer. Les canaux habituels sont :
- Les services de transport des villes, des comtés et des États. Beaucoup détiennent des vidéos ou mènent de courtes études. Commencez par le service d’ingénierie de la circulation.
- Les centres universitaires de recherche sur les transports, qui travaillent souvent avec les organismes locaux.
- Les bureaux d’études et les fournisseurs qui vendent de l’analyse vidéo, y compris des kits de caméras portables [11].
- Les outils de données publiques, comme les tableaux de bord sur les accidents et les portails de données ouvertes. Ils montrent les collisions, et rarement les quasi-accidents.
- Les prestataires de services de sécurité des flottes qui fournissent des caméras embarquées. Notre guide sur la télématique des flottes et les caméras de conduite traite de l’accompagnement des conducteurs.
- Les organismes de formation et les auto-écoles, qui peuvent utiliser des extraits anonymisés dans leurs cours. Demandez comment ils ont géré le consentement.
Adaptez l’outil à la question. Une étude ponctuelle nécessite une méthode écrite. Un suivi continu demande un entretien régulier et quelqu’un qui lit les résultats. Demandez des exemples de rapports, des clients comparables et des données exportables. Méfiez-vous de toute affirmation selon laquelle un produit prédit les collisions.
Vie privée, équité et entretien
La vidéo montre des visages, des plaques et des enfants. Les chercheurs décrivent la protection des données comme un défi lors de la collecte de vidéos de comportement [11]. Bonnes pratiques :
- Ne recueillez que ce dont la question a besoin, et floutez les visages et les plaques quand c’est possible.
- Limitez les personnes qui voient la vidéo brute, et tenez-en la liste.
- Fixez une date de suppression et respectez-la.
- Dites à la communauté ce qui est enregistré et pourquoi.
- Séparez l’examen de sécurité des mesures disciplinaires.
- Vérifiez les règles locales sur la vie privée et les documents publics avec le conseil juridique de l’organisme. Les règles varient selon les lieux et évoluent avec le temps.
Placez les caméras là où se trouve le risque, pas seulement là où la fixation est facile. Les systèmes de caméras dérivent. Les objectifs se salissent, les supports bougent et les mises à jour logicielles modifient les résultats. Chaque mois, comparez un échantillon d’extraits avec ce que voit une personne. Consignez chaque déplacement de caméra et chaque changement de logiciel. Gardez les réglages fixes pendant une comparaison avant-après.
Transformer les constats en actions
Seuls les organismes habilités peuvent choisir, concevoir et installer des dispositifs de signalisation sur les routes publiques. Les habitants ne doivent jamais peindre de passages piétons ni poser de panneaux. Transmettez plutôt vos constats au propriétaire de la route.
Une bonne prochaine étape est un audit de sécurité routière. La FHWA le décrit comme un examen mené par une équipe pluridisciplinaire indépendante du projet. L’équipe tient compte de tous les usagers de la route et rédige un rapport officiel, auquel le propriétaire de la route doit répondre [8]. La page de la FHWA cite une réduction de 10 % à 60 % du total des collisions pour cette mesure [8]. La Safety Behind the Wheel Foundation encourage les communautés à en demander un au propriétaire de leur route.
La liste des mesures de sécurité éprouvées de la FHWA comprend l’amélioration de la visibilité des passages piétons, le départ anticipé des piétons et les balises piétonnes hybrides. Elle comprend aussi les voies réservées aux virages, les giratoires et l’intervalle de changement au jaune (la durée pendant laquelle le feu jaune reste allumé) [15]. Le départ anticipé des piétons donne aux personnes à pied une longueur d’avance avant que les conducteurs qui tournent n’aient le feu vert. Les ingénieurs décident si l’une de ces mesures convient à votre site.
Pour les arrêts de bus, demandez au service des transports du district un examen de l’arrêt à l’aide de la boîte à outils de la NHTSA [13]. Pour les cours, les employeurs peuvent associer la vidéo aux signalements des conducteurs et ajuster la circulation et les allées piétonnes.
Questions fréquentes
Combien d’heures de vidéo faut-il pour une étude ?
Nous n’avons trouvé aucune règle nationale unique dans les sources examinées. Parmi les exemples : plus de 51 heures à une intersection très fréquentée [11] et 64 heures dans trois environnements de circulation [5]. La bonne durée dépend de la fréquence des interactions et des moments de la journée qui comptent : demandez donc à l’analyste d’expliquer son choix.
Un logiciel peut-il trouver les quasi-accidents sans vérification humaine ?
Pas de manière fiable. Un logiciel peut signaler des candidats, mais lors d’un test, des signalements automatiques ont été comparés à des conflits confirmés par des personnes, et certaines mesures fonctionnaient mieux que d’autres [4]. Des trajectoires inexactes ont aussi causé de fausses alertes [3]. Considérez le logiciel comme un premier tri.
Est-ce la même chose qu’un radar de vitesse ou une caméra de feu rouge ?
Non. Les caméras de contrôle servent à verbaliser les conducteurs. Les caméras d’analyse recueillent des images pour étudier les interactions entre usagers de la route. Demandez au responsable du programme si les images peuvent être utilisées à d’autres fins. Notre guide sur les lois sur les radars de vitesse et de feu rouge par État explique les caméras de contrôle.
Puis-je utiliser un extrait de ma propre dashcam pour demander un examen de sécurité ?
Un extrait peut appuyer une demande, mais ne montre qu’un événement. Notez la date, l’heure et le lieu, envoyez-le au propriétaire de la route et ne le publiez pas en ligne. Notre guide sur la conservation des vidéos de dashcam après un accident explique comment protéger le fichier original.
Que doit d’abord demander un conseil scolaire ou un petit employeur ?
Commencez par la question : quelle décision les résultats changeront-ils ? Demandez ensuite quelles données vous avez déjà, qui examinera les extraits signalés, comment la précision a été testée, à qui appartiennent les images et qui agira sur les résultats.
L’essentiel
Recommandation de la Safety Behind the Wheel Foundation
La Safety Behind the Wheel Foundation encourage les communautés à utiliser la vidéo des quasi-accidents pour repérer tôt les lieux à risque, tout en vérifiant comment chaque résultat a été obtenu. L’analyse vidéo des conflits permet à une communauté, à un district scolaire ou à un employeur de voir où des usagers de la route ont failli entrer en collision, avant que quelqu’un ne soit blessé. Elle fonctionne mieux comme un indice qui désigne des lieux méritant un examen plus attentif. Elle fonctionne mal comme prévision de collisions.
Demandez comment les quasi-accidents ont été détectés et qui les a vérifiés. Associez les résultats aux données sur les accidents graves et mortels. Protégez la vie privée, et transmettez les constats aux propriétaires de la route.
Articles connexes
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Sources et lectures complémentaires
- 1Arun A, Haque MM, Bhaskar A, Washington S, Sayed T. A systematic mapping review of surrogate safety assessment using traffic conflict techniques. Accident Analysis and Prevention, 2021, vol. 153 (via PubMed ; DOI 10.1016/j.aap.2021.106016). Année(s) des données : synthèse de 549 études (années des études non précisées dans le résumé). pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33582529
- 2Federal Highway Administration. Why the Systemic Approach? Mis à jour le 18 février 2026. highways.dot.gov/…/why-systemic-approach
- 3Laureshyn A, Goede M, Saunier N, Fyhri A. Cross-comparison of three surrogate safety methods to diagnose cyclist safety problems at intersections in Norway. Accident Analysis and Prevention, 2016, vol. 105 (via PubMed ; DOI 10.1016/j.aap.2016.04.035). Année(s) des données : vidéos de trois intersections norvégiennes (dates non précisées dans le résumé). pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27290729
- 4Sengupta A, Ilgin Guler S, Gayah VV, Warchol S. Evaluating the reliability of automatically generated pedestrian and bicycle crash surrogates. Accident Analysis and Prevention, 2024, vol. 203 (via PubMed ; DOI 10.1016/j.aap.2024.107614). Année(s) des données : vidéos de 15 intersections à feux de Pennsylvanie (dates non précisées dans le résumé). pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38781631
- 5Janoška Z, Bílová M, Bíl M. A novel method for determining the trajectory of vulnerable road users from video recordings and its practical implications. Accident Analysis and Prevention, 2026, vol. 233 (via PubMed ; DOI 10.1016/j.aap.2026.108578). Année(s) des données : 64 heures de vidéo dans trois environnements de circulation (dates non précisées dans le résumé). pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42105696
- 6Wu KF, Aguero-Valverde J, Jovanis PP. Using naturalistic driving data to explore the association between traffic safety-related events and crash risk at driver level. Accident Analysis and Prevention, 2014, vol. 72 (via PubMed ; DOI 10.1016/j.aap.2014.07.005). Année(s) des données : 12 à 13 mois de conduite de 90 conducteurs dans la 100-Car Study (années exactes non précisées dans le résumé). pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25086439
- 7Perez MA, Sudweeks JD, Sears E, Valente J, Guo F. Differences in frequency of occurrence, event characteristics, and pre-impact vehicle kinematics between crashes, near-crashes, and single vehicle conflicts in a large-scale naturalistic driving study. Traffic Injury Prevention, 2022, vol. 24 (via PubMed ; DOI 10.1080/15389588.2022.2155785). Année(s) des données : événements de la Naturalistic Driving Study du second Strategic Highway Research Program (années non précisées dans le résumé). pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36548218
- 8Federal Highway Administration. Road Safety Audit (page Proven Safety Countermeasure). Consulté en octobre 2026 (aucune date de mise à jour indiquée). Année(s) des données : non indiquées sur la page (elle cite les rapports FHWA-SA-12-037 et FHWA-SA-06-06 pour la fourchette de réduction des collisions). highways.dot.gov/…/road-safety-audit
- 9Federal Highway Administration. Zero Deaths and Safe System. Mis à jour le 6 août 2025. highways.dot.gov/…/zero-deaths-and-safe-system
- 10National Highway Traffic Safety Administration. Statistique de la page d’accueil, 39 254 vies perdues sur les routes américaines en 2024. Consulté en octobre 2026. Année(s) des données : 2024. nhtsa.gov
- 11Hula A, Ziakopoulos A, Losada A, Schaub A, Saleh P, Yannis G. Trajectory-based indicators to determine the local character of intersection conflicts: A micro-spatial analysis. Accident Analysis and Prevention, 2025, vol. 220 (via PubMed ; DOI 10.1016/j.aap.2025.108155). Année(s) des données : plus de 51 heures de vidéo à une intersection de Vienne (dates non précisées dans le résumé). pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40616943
- 12Ahsan MJ, Abdel-Aty M, Abdelrahman AS. Can mid-block pedestrian signals (MPS) provide greater safety benefits than other mid-block pedestrian crossings? Accident Analysis and Prevention, 2025, vol. 218 (via PubMed ; DOI 10.1016/j.aap.2025.108105). Année(s) des données : vidéo portable sur 14 sites à feux en Floride et 5 sites de référence (dates non précisées dans le résumé). pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40373590
- 13National Highway Traffic Safety Administration. Planning Safer School Bus Stops and Routes. Consulté en octobre 2026 (boîte à outils créée en 2022 ; aucune date de mise à jour indiquée). nhtsa.gov/…/planning-safer-school-bus-stops-and-ro…
- 14Hasanpour M, Persaud B, Mansell R, Milligan C. Investigation of a surrogate measure-based safety index for predicting injury crashes at signalized intersections. Traffic Injury Prevention, 2024, vol. 26 (via PubMed ; DOI 10.1080/15389588.2024.2397652). Année(s) des données : conflits tirés de vidéos et accidents aux intersections à feux (années non précisées dans le résumé). pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39325686
- 15Federal Highway Administration. Proven Safety Countermeasures. Consulté en octobre 2026 (aucune date de mise à jour indiquée). highways.dot.gov/…/proven-safety-countermeasures
Cet article reflète les priorités de sécurité en matière de données de sécurité routière et de prévention proactive sur les routes. Il s’agit d’informations générales, et non de conseils juridiques ou professionnels. Les méthodes et les règles évoluent : vérifiez les détails auprès des sources officielles. Pour votre situation, contactez l’organisme routier local, le service des transports de votre district scolaire ou le responsable sécurité de votre employeur, et consultez un professionnel de la vie privée ou du droit au sujet des règles applicables à la vidéo. Révisé en octobre 2026.
Citer cet article : Safety Behind the Wheel Foundation. « Analyse vidéo des quasi-accidents : ce que montrent les études de conflits de circulation et ce qu’elles ne peuvent pas prédire ». drivewithcare.org, https://drivewithcare.org/fr/analyse-video-quasi-accidents-conflits/. Révisé en octobre 2026.
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