Module de floutage automatique de flux vidéo de caméras vidéosurveillance

Industrie

Transport en commun

Marché

Global

Chiffre d’affaire

5 486 Millions €

Nombre d’employés

60 000+

Objectif

 

Mise en place d’une première base de données vidéos anonymisées pour les expérimentations d’IA en respectant les contraintes de protection des données du RGPD

À propos de la RATP

 

Expert de la mobilité durable, la RATP compte parmi les 5 plus grands opérateurs de transport urbain au monde. Avec ses 14 lignes de métro, 2 lignes de RER, 7 lignes de tramway et 350 lignes de bus, le réseau multimodal exploité par la RATP en région parisienne est le plus important réseau multimodal au monde à être géré par une seule entreprise. Un réseau sur lequel transitent plus de 12 millions de voyageurs chaque jour. Le groupe RATP imagine, conçoit et mène à bien des projets de développement d’infrastructures, exploite et entretient des réseaux, quel que soit le mode de transport (métro, train régional, tramway, bus), ou encore développe des services innovants d’aide à la mobilité (information voyageurs, télé-billettique, tarification, marketing client).

CONTEXTE

  • La RATP exploite 50 000 caméras de vidéosurveillance sur l’ensemble du réseau Île de France.
  • Les nouvelles technologies (Edge Computing/ Deep Learning) représentent dans ce contexte de nouveaux outils pour exploiter ce capital et extraire de l’information des flux vidéos.
  • Les flux de caméras comportent des données biométriques et sont soumis à des contraintes réglementaires et juridiques, notamment le Règlement général sur la protection des données (RGPD).

 

ENJEUX

  • Créer une base de données d’apprentissage pour entraîner des modèles d’IA pour l’analyse vidéo intelligente et garantir leur efficacité dans des environnements denses et complexes comme les environnements de transports publics.
  • Respecter les exigences réglementaires du RGPD en terme d’exploitation des données vidéos comportant des données personnelles. En effet, la CNIL interdit la conservation des vidéos contenant des données biométriques plus de 72h ce qui rend les données impossibles à utiliser dans le cadre d’expérimentation.

« Notre principal enjeu est d’optimiser l’utilisation de nos données vidéo tout en s’assurant de la protection des données personnelles de nos agents et de nos voyageurs. Le module développé par Deepomatic pour la RATP permet par l’anonymisation de constituer des séquences vidéo dépourvues de données personnelles utilisables dans le cadre d’expérimentations de vidéos intelligente. »

Rahma Robert Abdaoui

Coordinatrice du programme Innovation et Sûreté @RATP

SOLUTIONS : Un module d’anonymisation en temps réel et irréversible

Deepomatic a développé avec la RATP un module d’anonymisation en temps réel. Afin d’enlever toutes traces de données personnelles, les flux vidéos des caméras vidéosurveillance sont traités par des algorithmes de détection localisant les données biométriques sujets à la RGPD, comme la tête, cheveux et le visage. Les éléments identifiés sont ensuite anonymisés par un module de floutage irréversible.

 

BÉNÉFICES

  • Réduction de la charge de travail lors des analyses d’impact Privacy Impact Assessment (PIA) de la CNIL, et garantir des dispositions de protections des données personnelles.
  • Obtention d’une base de données vidéos exploitable pour entraîner des algorithmes d’intelligence artificielle

 

C’est quoi les prochaines étapes ?

  1. Évaluer les algorithmes de Deep learning sur les cas d’usage sûreté mais aussi d’exploitation.
  2. Évaluer la faisabilité d’embarquer les algorithmes de reconnaissance vidéo  au niveau des capteurs pour du calcul localisé (Edge Computing)

« Ce projet représente une première étape d’une feuille de route innovation dans des domaines comme la sûreté où les algorithmes d’IA pourraient s’intégrer dans le processus opérationnel en réduisant la charge des opérateurs. »

Rahma Robert Abdaoui

Coordinatrice du programme Innovation et Sûreté @RATP

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