Nous vivons une période de rupture, celle de la numérisation de tout, et les déplacements quotidiens n'échappent plus à la règle. De nombreux outils technologiques nous permettent, parfois à notre insu, de laisser une trace numérique de nos déplacements ou de nos actions. Sont ainsi apparus récemment des concepts comme celui de Îhicule-traceur ou de piéton-traceur, qui permettent à l'aide d'un smartphone, de transformer tout un chacun en station de recueil de données. Dans le domaine de la sécurité routière, la statistique est un outil central qui permet d'évaluer un risque à partir de données recueillies manuellement lors des accidents de la route, ou bien à l'aide d'expérimentation contrôlées sur simulateurs. Ces façons de procéder sont en passe d'être complétées par l'observation de la conduite via l'exploitation des "traces" numériques. L'enregistrement dans le Îhicule en situation de conduite naturelle de paramètres de la conduite, permet de constituer de grands ensembles de données (big data) parmi lesquelles il faut dénicher des éÎnements d'intérêt pour l'évaluation du risque. L'enjeu technique est maintenant dépassé et devient un enjeu méthodologique lié aux développements d'algorithmes d'identification des éÎnements, et au calcul d'un risque routier. Des méthodes issues de l'épidémiologie permettent d'appréhender le suivi de cohortes de conducteur, mais des adaptations méthodologiques sont nécessaires pour tenir compte de la spécificité des problèmes. Ce travail propose un état des lieux des techniques innovantes de recueil de données en lien avec la sécurité routière, et fournit quelques exemples de leur utilisation dans des projets de recherche actuels (UDrive, S_VRAI, DYMOA). Les atouts et les limites de ces approches pour l'évaluation de la sécurité routière seront étudiés et présentés grâce à une approche prospective. Nous essaierons de montrer comment la mobilité numérique peut révolutionner l'étude du comportement des automobilistes, mais aussi la gestion du trafic et des infrastructures.