La police de New York a révélé utiliser près de 6 000 caméras de surveillance disposées à travers les rues de la ville, 7 000 caméras présentes dans les lieux publics et 4000 dans le métro. Et si elles étaient toutes dotées d’une intelligence artificielle (IA) ? Prédiction des crimes, détection des activités anormales, analyse de nos faits et gestes directement par une machine : une intelligence artificielle prédictive dans une caméra pourrait chambouler toute l’utilisation de la vidéosurveillance !
6000 caméras dans les rues de New York, sans compter les 7000 points de vidéo surveillance sur les lieux publics et 4000 dans les tunnels du métro. La vidéosurveillance est largement utilisée en milieu urbain, à tel point qu’une étude récente révélait qu’un Londonien était enregistré en moyenne plus de 300 fois par jour dans les systèmes CCTV (systèmes de caméras de vidéosurveillance) – (Étude issue de l’ONG Big Brother Watch).
Le deep learning pour donner l’intelligence aux caméras
Le deep learning est la nouvelle méthode appliquée à la construction des intelligences artificielles. Elle consiste à construire l’intelligence en plusieurs couches d’unités (plusieurs milliers) ; chaque unité pouvant réaliser un calcul simple servant d’entrée de calcul à la couche suivante. Cette structure de l’intelligence artificielle, qui s’apparente à un réseau neuronal, permet une analyse profonde des données.
Elle donne la « compréhension » à l’intelligence artificielle, et plus l’intelligence « travaille », plus elle s’améliore. Pour vous donner un exemple, le deep learning permet à un programme informatique de reconnaître spontanément une voiture sur une photo (quel que soit le modèle, la couleur, la forme…). Pour ce faire, le programme analyse le contexte de la photo, l’emplacement de l’objet. Il ne se contente pas de l’identifier par comparaison de pixels préprogrammés.
Une intelligence artificielle prédictive dans les caméras de vidéosurveillance, ça donne quoi ?
Une intelligence artificielle qui comprend l’environnement avant d’en faire une analyse : le concept semble totalement approprié à la vidéosurveillance. Quid des milliers de caméras discrètement placées en ville, capable de comprendre ce qu’elles filment et de donner l’alerte en cas de capture d’images suspectes ?
Dans ce contexte, l’entreprise AISight aurait été contactée par la ville de Boston pour lui demander de travailler sur une intelligence artificielle prédictive capable de prévoir les crimes (lieux et dates). Même si cela fait panser à de la science fiction, l’intelligence artificielle prédictive est possible grâce à l’analyse simultanée de milliers d’images permettant de tirer des statistiques des lieux et conditions optimales de réalisation d’un crime.
Aujourd’hui, le système d’AISight est déjà bien avancé, puisqu’il permet aux caméras de tirer des conclusions telles : « pourquoi cette voiture entre-t-elle en marche arrière ? » « Pourquoi cette personne revient-elle quotidiennement sur le même lieu aux mêmes horaires ? ».
Pour plus d’information voir notre article sur La caméra intelligence artificielle qui raconte ce qu’elle voit !
L’intelligence artificielle prédictive pour prévoir les crimes
AI Sight n’est pas la seule entreprise dans la course à la prédiction des crimes. Si l’entreprise utilise les données récoltées par les caméras de vidéosurveillance pour élaborer son programme, la société Hitachi, par exemple, utilise l’analyse massive des activités sur les réseaux sociaux couplée à des données relatives à la météo pour déduire le comportement des criminels (le système d’Hitachi est appelé Visualization Predictive Crime Analytics).
En France, la police a annoncé commencer à utiliser un programme informatique capable de prédire où et quand aura lieu un délit type cambriolage, trafic, agression… À partir de l’analyse de ses fichiers sur les 5 dernières années. On est pas très loin du concept d’intelligence artificielle prédictive
La police prédictive semble être l’une des applications à venir de l’intelligence artificielle. De l’analyse des images prises en vidéosurveillance, des fichiers de la police, du flux d’information sur le web… Nos données personnelles sont en train d’être décortiquées sous toutes les coutures… Pour le meilleur et pour le pire !
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