Sélection d'effets aléatoires dans les modèles GLM Mixtes : applications à la modélisation de certaines gravités corporelles des accidents de la route. 

L'objectif principal de nos travaux est une contribution à la construction des méthodes statistiques (modélisation et estimation ) des paramètres intervenant dans l'évaluation et la compréhension de la gravité des accidents de la route. Bon nombre de travaux sur le sujet concernent principalement le modèle de régression logistique ou multinomial avec des paramètres fixes, cependant la survenue d'un accident étant un phénomène multi-factoriel et l'impact de certains facteurs sur le degré de gravité des blessures (âge ,sexe, facteurs physiologiques, etc) peuvent entrainer une certaine hétérogénéité inobservable entre les différents individus d'un même véhicule.

Cette hétérogénéité lorsqu'elle n'est pas prise en compte peut créer des biais et fausser l'interprétation des résultats. Nous proposons de modéliser la gravité des blessure lors d'un accident à l'aide de nouvelles méthodes permettant de mieux appréhender le problème qui est aujourd'hui la premiere cause de décès des jeunes (OMS 2013). Les accidents de la route sont un enjeu social, économique et politique. Cependant différents facteurs jouent en effet un rôle determinant dans bon nombre d'accidents, nous pouvons citer: les catégories de routes empruntées par les usagers, les différents types de véhicules impliqués dans l'accident, les types de collision etc.

Tous ces facteurs sont complexes à étudier, alors l'utilisation de modéles GLMM(Modèles Linéaires Généralisés Mixtes) et ses applications, les méthodes numériques efficaces sont indispensables si l'on veut être en mesure de mieux faire face à ce problème, tout en prenant en compte l'hétérogénéité inobservable entre les différents individus d'un même véhicule et de prévoir efficacement la gravite des blessures.