États des lieux de la vidéosurveillance en France
Aujourd’hui en France, un nombre croissant d’espaces publics (rues, routes, parcs) et privés (parkings, aéroports, commerces ou cinémas) se munissent de caméras de vidéosurveillance afin de protéger la population et prévenir d’éventuels délits. En effet, un grand effort a été fourni pour installer des caméras sur la voie publique. Les dernières estimations de 2012 évoquent la présence de 935 000 caméras en France, dont la majorité sont affectées à la surveillance d’entreprises et de magasins. Pour les lieux publics, le chiffre est estimé à environ 70 000(1).
Aujourd’hui, ces caméras sont sous-exploitées et se heurtent au manque de personnel pour lire leurs informations. En effet, il arrive souvent qu’il n’y ait personne pour visionner les images, ou qu’une seule personne soit responsable du visionnage de multiples écrans de vidéosurveillance en même temps, ou bien encore, que l’analyse des données vidéos se fasse à posteriori en cas d’accident ou de délit. Il semble donc que les caméras de surveillance ne sont déployées qu’à des fins dissuasives et servent simplement à rassurer le public. Ainsi, divers bilans des politiques de vidéosurveillance sont critiques face à une multiplication de caméras jugées coûteuses pour bien peu de résultats.
Un potentiel à exploiter
Cela dit, la vidéosurveillance a un réel potentiel dont l’efficacité pourrait être grandement améliorée par l’Intelligence Artificielle qui, grâce à la reconnaissance visuelle, pourrait lui permettre d’enfin tenir ses promesses. En effet, la reconnaissance visuelle est un pan de l’IA qui permet d’analyser et d’extraire de l’information automatiquement depuis une image.
Cette technologie en pleine croissance permet de créer des cas d’usage à forte valeur ajoutée en détectant ou en prédisant des actions ou des éléments d’intérêt dans une vidéo. Il serait ainsi dommage pour les pouvoirs publics ainsi que pour les entreprises de ne pas tirer profit de cette technologie de pointe, d’autant plus que la vidéosurveillance intelligente ne représente qu’un coût supplémentaire marginal car les parcs de caméras sont déjà installés et fonctionnels.
Reconnaissance visuelle & vidéosurveillance : exemples d’applications
Voici quelques exemples pour illustrer comment la reconnaissance visuelle va augmenter les caméras afin qu’elles jouent enfin leur rôle de protection et de détection pour améliorer la vie en société. Dans son cas d’usage initial, la sécurité, la vidéosurveillance intelligente peut détecter en temps réel une menace ou identifier un comportement humain inhabituel et suspect, envoyer une alerte automatiquement et ainsi déclencher la réaction prévue à cet effet (intervention humaine, message vocal dissuasif ou autre). Mais elle est aussi utile, via le même parc de caméras, dans d’autres cas d’usages tels que la sûreté ou les problématiques métiers propres à chaque entreprise.
Dans le domaine de la sûreté, la reconnaissance visuelle permet par exemple la détection d’une personne faisant un malaise, la prédiction d’un danger potentiel comme une collision sur les voies publiques, ou encore la détection du non port des équipements de sécurité sur des chantiers. Pour ce qui est des problématiques métiers, dans le domaine du marketing produit par exemple, la reconnaissance visuelle peut identifier les produits les plus “consultés” dans un magasin, ou si l’entreprise gère des parkings, elle peut détecter automatiquement le nombre de places libres. Et ce ne sont que quelques exemples de ce que peut faire la reconnaissance d’image dans le domaine de la vidéosurveillance.
Les caméras de vidéosurveillance, pour peu qu’on y intègre de la reconnaissance visuelle, sont une mine d’or à exploiter. Elles pourraient développer de multiples cas d’usage aussi bien pour les organismes publics que privés, qui à ce jour les sous-estiment encore trop. Avec à la fois un parc de caméras déjà installé et donc des données déjà disponibles, et un système de captation de données déjà en place, une grande partie du chemin est déjà tracée pour développer des systèmes de reconnaissance d’images. Entreprises et pouvoirs publics: saisissez l’occasion !
Article publié dans le blog d’Augustin Marty sur l’Usine Nouvelle.
Augustin Marty est le PDG et co-fondateur de deepomatic, start-up spécialisée dans le développement de solutions de reconnaissance d’images pour les industriels. Diplômé de l’Ecole nationale des Ponts et Chaussées, il a créé sa première entreprise en Chine à l’âge de 22 ans, puis a travaillé notamment pour Vinci Construction sur la vente et la conception de projets d’ingénierie.
(1) Commission Nationale de l’Informatique et des libertés (CNIL) Communiqué de presse – 21 Juin 2012 – « Vidéosurveillance/vidéoprotection : les bonnes pratiques pour des systèmes plus respectueux de la vie privée »
