Cette présentation montrera le potentiel de trois méthodes de la science des données pour améliorer les analyses de suivi de performance. L’objectif est de trouver automatiquement des familles de segments de chaussées qui se comportent similairement, puis de rechercher les variables qui permettent d’expliquer la performance d’une famille par rapport à d’autres familles, afin de pouvoir éviter les conditions de contre-performance et de maximiser la durée de vie des chaussées.