La donnée joue un rôle central dans le développement des villes intelligentes qui placent les nouvelles technologies au cœur de leurs démarches d’amélioration de la qualité de vie des citoyens. Dès lors, la collecte de données a pris une importance croissante pour les différents acteurs de la ville au cours des dernières années. Cette collecte se matérialise sous différentes formes parmi lesquelles l’utilisation de caméras de vidéo-surveillance occupe une place particulière.

De l’enregistrement passif à l’analyse pro-active

Quentin Barenne, co-fondateur de Wintics

D’abord installées pour des enjeux de sécurité avec l’objectif de dissuader les mauvais comportements (incivilités, délinquance, etc.), les caméras de surveillance - combinées à des algorithmes d’intelligence artificielle de dernière génération - sont aujourd’hui capables de comprendre et d’analyser elles-mêmes des images vidéo pour produire en autonomie des données et des recommandations précieuses pour les acteurs des villes.
L’intelligence artificielle permet ainsi d’élargir significativement le champ d’action d’un réseau de caméras déjà installé. Elle transforme une situation où les caméras sont utilisées de façon passive (enregistrement de données brutes peu exploitées au-delà des consultations ponctuelles pour des raisons de sécurité) à une configuration pro-active. La caméra produit désormais elle-même des statistiques susceptibles d’aider les gestionnaires d’infrastructures accueillant des flux de véhicules et de personnes (voie publique, gares, parkings, centres commerciaux, etc.) à mieux comprendre ces flux afin de mieux les gérer, les contrôler et les sécuriser.
Pour ce faire, les algorithmes de vision par ordinateur les plus récents sont capables dedétecter et distinguer différents moyens de transport (piéton, trottinette, vélo, scooter, voiture, bus, etc.), de les compter et de les suivre pour comprendre leurs itinéraires.

Un outil unique de compréhension et de sécurisation de la ville

Le potentiel qu’offre le traitement automatisé d’images de vidéo-surveillance est donc immense. Il comprend notamment la création de statistiques de trafic pour mieux aménager l’espace public, mieux réguler les flux de véhicules ou encore mieux comprendre l’impact des politiques publiques de la ville. Par exemple, les études de trafic de type « Origine-Destination » réalisées en amont du réaménagement d’un carrefour prennent une autre dimension grâce aux outils algorithmiques. Historiquement réalisées de façon manuelle par des opérateurs visionnant des flux vidéo, ces études peuvent aujourd’hui être nettement plus complètes et précises (durée de l’étude allongée y compris la nuit, fiabilité accrue, résultats précis par type de moyen de transport). De la même manière, les nouveaux outils sont capables de détecter et compter automatiquement les places de stationnement disponibles dans la rue ou dans des parkings, afin d’orienter intelligemment les automobilistes et réduire significativement la congestion urbaine.
Les algorithmes de traitement d’images vidéo permettent également d’identifier des événements ou des comportements anormaux (mauvais usage des voies de circulation, véhicule arrêté sur la chaussée, etc.) et de sécuriser les infrastructures publiques (non-respect des consignes de sécurité, bagages abandonnés, voiture à contre-sens, etc.).
Enfin, les sociétés développant ces algorithmes ont conçu des solutions adaptées aux contraintes des acteurs territoriaux. Celles-ci respectent les dernières évolutions réglementaires et sont capables de s’adapter à différentes configurations matérielles, du PC central de régulation des plus grandes métropoles aux serveurs vidéo plus souples des agglomérations de moindre envergure. Cela doit permettre aux acteurs de villes de toutes tailles d’adopter la puissance des algorithmes de vision par ordinateur pour aménager et gérer des territoires en phase avec les besoins de leurs citoyens.