Vidéosurveillance algorithmique
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On a essayé de faire un état des lieux de la vidéosurveillance algorithmique dans un article sur le blog, ici :
https://technopolice.fr/blog/quest-ce-que-la-videosurveillance-algorithmique/
Extrait "En somme, la vidéosurveillance algorithmique est une technologie en passe d’être largement déployée en France et qui l’est peut être déjà beaucoup plus que ce que nous pouvons en douter, qui sert à justifier l’existence de l’immense parc de vidéosurveillance français, en tentant de le rendre plus performant, via l’automatisation de la détection d’infractions. Cette technologie s’intègre dans la fiction plus large de la Smart City, qui base la gestion de la ville sur l’IA et représente un énorme marché économique. Ces technologies d’automatisation réduisent encore les espaces de liberté dans les rues et sur les places des villes, augmentant la répression sur les populations les plus visées déjà par la police. Nous reviendrons plus en détail sur ce pour quoi nous sommes contre cette technologie et comment il est possible de lutter contre son déploiement."
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Un second article disponible ici :
https://technopolice.fr/blog/pourquoi-sopposer-a-la-videosurveillance-algorithmique/
Extrait : " En conclusion, à l’exact opposé de ce que prétendent ses détracteurs, la VSA est une grave menace pour notre sécurité. Elle nuira aux conditions de vie d’une large partie de la population, ouvrira des risques politiques sans précédent, et cela sans même réussir à nous protéger par ailleurs. En plus d’être une grave menace pour notre sécurité, la VSA balaiera du même geste notre liberté d’aller et de venir, de nous rassembler, d’exprimer nos opinions politiques ou d’avoir la vie privée de notre choix. Nous reviendrons en détails sur les atteintes aux libertés causées par la VSA dans un futur article juridique reprenant l’analyse développée dans notre réponse à la consultation de la CNIL."
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Aussi, un article sur la VSA (vidéosurveillance algo) à Marseille :
https://technopolice.fr/blog/la-videosurveillance-a-marseille/Extrait : " Ces dernières années, les technologies de surveillance à Marseille se multiplient. Le changement de municipalité n’a pas enrayé ce processus de surenchère sécuritaire, au contraire. Cet article se donne pour but d’établir un état des lieux de la surveillance à Marseille, et d’expliquer en quoi elle est problématique."
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super boulot ! ça me donne un tas d'idée pour contester l’expérimentation VSA en projet à Vannes.
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@raphhart merci et trop bien !
Voici un autre article "En quoi la vidéosurveillance algorithmique est illégale ?"
https://technopolice.fr/blog/en-quoi-la-videosurveillance-algorithmique-est-elle-illegale/Extrait : "La vidéosurveillance algorithmique (VSA) s’installe dans nos villes, en toute opacité et surtout, en toute illégalité. Depuis plusieurs années, nous tentons de lutter contre ces dispositifs, notamment en les attaquant devant les tribunaux. Nous pensons que les règles en vigueur permettent de s’opposer au déploiement de ces technologies pour se protéger contre les atteintes aux libertés qu’elles entraînent. Pourtant, la Commission européenne pousse à l’adoption de nouvelles règles, en faveur des industriels, pour réguler les dispositifs « d’intelligence artificielle », comprenant entre autres la VSA. Dans son sillage, la CNIL plaide pour un nouvel encadrement spécifique. Dans notre réponse à sa consultation, nous avons expliqué pourquoi il ne faut en aucun cas abandonner les règles protectrices actuelles pour de nouvelles règles sectorielles. Voici un résumé de nos arguments (voir notre position complète ici). [...] C’est pourquoi nous défendons le maintien du cadre juridique actuel, qui permet l’interdiction de ces pratiques et est à même de protéger la population contre les abus des autorités en matière de surveillance."
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@Alouette
Voici le quasi verbatim d'une interview récente de XXII et une interprétation.La stratégie: développer des usages de la VSA, dits non répressifs, pour la rendre incontournable. Interopérabilité avec les pompiers.
Le travail des pompiers est utilisé par XXII pour développer de nouveaux usages. La société XXII a besoin des pompiers pour étudier le feu. Un feu de poubelle ou une voiture en flamme. Usage policier ensuite?
Damien Mulhem (XXII) : Comment l'intelligence artificielle peut-elle aider les pompiers à être plus rapides et efficaces sur le terrain ? - 31/05
Ce mardi 31 mai, Damien Mulhem, co-fondateur de XXII, a abordé comment l'intelligence artificiellepeut-elle aider les pompiers à être plus rapides et efficaces sur le terrain, dans l'émission Tech & Co présentée par François Sorel.
Le 31/05/2022 à 21:16 | Durée : 7:07
https://www.bfmtv.com/economie/replay-emissions/tech-and-co/damien-mulhem-xxii-comment-l-intelligence-artificielle-peut-elle-aider-les-pompiers-a-etre-plus-rapides-et-efficaces-sur-le-terrain-31-05_VN-202205310669.html
XXII travaille dans le Computer Vision (la vision par ordinateur).
https://fr.wikipedia.org/wiki/Vision_par_ordinateur
Cofondateur de XXII, créée en 2015; expert en vision par ordinateur.La Computer vision= Utiliser uniquement les caméras pour analyser ou voir notre monde. L'être humain son pouvoir d'acquisition de l'info à 70% fait son savoir.
Donc en gros, vous branchez toute votre intelligence sur des caméras et vous analysez les images de ces caméras. Et vous arrivez à en tirer de la data. Un exemple?
Oui on travaille énormément avec les villes aujourd'hui parce qu'il y a des réseaux de caméras installés dans toutes les villes, qui ne sont pas forcément utilisées, ou en tous cas de différentes manières et nous aujourd'hui on veut arriver, par exemple pour avoir une meilleure interopérabilité entre tous les services. L'exemple qu'on peut avoir c'est sur la gestion des voies ou même les déchets. On voit les dépôts sauvages ou même la collecte des déchets peut être améliorée. Nous on va aider à ce moment là à analyser le trafic, les typologies de déchets et voir comment on peut améliorer tous les parcours qu'il peut y avoir.
Donnez-nous un exemple. Je laisse par exemple une commode sur la route, il y a une caméra qui filme. Donc il faut qu'il y ait des caméras.
Oui exactement.
La vidéosurveillance n'est pas généralisée aujourd'hui. Donc là en vous pluggant sur ces caméras, vous allez détecter qu'il y a quelque chose d'anormal. Et vous arrivez à détecter ce que c'est?
Pas forcément ce que c'est précisément. C'est là l'intérêt de la data, apprendre, savoir de l'intelligence artificielle qu'il faudra améliorer ou alimenter. Mais dans ce cas là, nous on va juste voir qu'il y a quelque chose qui n'a pas à être présent normalement dans les rues. Et à partir de là on va voir comment on peut communiquer avec les services, de, j'allais dire d'encombrants pour aller justement ramasser ça, pour pas que ça reste un jour, deux jours ou plus sur les voies. On ne fait pas de répression sur ces choses là. Vous disiez on voit quelqu'un qui vient mettre sa commode. Ce n'est pas le but du tout. On est là pour optimiser plus nos villes à ce moment là.
Oui mais c'est vrai qu'il y a toujours cette défiance envers la vie privée etc, le flicage des caméras mais en fait les caméras servent à beaucoup plus de choses que ça. Et notamment les flux de personnes qui prennent les transports etc. Ce qui est intéressant et vous êtes là avec nous pour nous parler de cette expérimentation que vous menez avec des pompiers. Et comment l'IA de XXII arrive à aider les pompiers. Expliquez-nous.
ça, on est très fier nous (...) on avait envie d'apporter quelque chose de positif, vraiment pour l'intérêt collectif. Et ce partenariat qu'on a pu créer avec les pompiers, pour nous c'est assez extraordinaire parce que on aide aujourd'hui à voir comment on peut, je ne vais pas dire anticiper, parce qu'on ne peut pas savoir qu'un feu va arriver, mais en tout cas de le détecter aux prémices, le plus rapidement possible.
Cela veut dire quoi? De la fumée?
Des étincelles, des flammes
votre IA arrive à détecter en analysant des images prises par des caméras ce type de choses.?
Oui notre équipe de R&D travaille d'arrache-pied justement pour ça parce qu'il y a plein de problématiques et on pourrait en citer beaucoup, on pourrait passer une journée à parler pbmatiques ensemble. On va se concentrer avec les pompiers à collecter de la donnée. Comme on veut aussi respecter les droits fondamentaux de tous les civils aujourd'hui et on veut pouvoir collecter de la donnée, parce que la CNIL il y a beaucoup de choses mises ne place, on veut respecter tout ça. Du coup on ne peut pas collecter de la donnée comme on veut. Et rien de mieux pour nous que de travailler avec les pompiers pour ça, vu qu'on ne peut pas bruler nous-mêmes des voitures, de maîtriser l'environnement avec eux et d'être capable aussi de comprendre. C'est bien d'apprendre à l'intelligence artificielle ce qu'est un feu mais si on ne lui apprend pas chaque détail, la couleur du feu, ça peut être chimique, ça peut provenir d'une certaine partie d'un véhicule ou d'une poubelle ou dans la rue, d'un appartement. L'idée avec les pompiers c'est qu'on puisse justement les prévenir le plus tôt possible. Je reparle de cette interopérabilité. Aujourd'hui quand on les appelle pour un feu, la plupart du temps ils ne savent pas quel est le contexte global. On les appelle en urgence. Aujourd'hui si on peut les aider à détecter quel type de véhicules, est-ce qu'il y a un, deux, trois véhicules, est-ce un camion? une voiture? Si le feu vient d'une certaine partie, est-ce qu'il a débuté, est-ce que les flammes sont d'une
Mais là comment ça se passe pour les pompiers? Ils ont une interface? Feu déclaré ou suspicion de feu avec un véhicule de taille moyenne.
ça c'est l'objectif.
ils reçoivent comme un message?
c'est ça. Nous on ne veut pas remplacer 'humain là dedans. Il y a des multitudes de caméras. Et toutes ces caméras nous en tant qu'humain on ne peut pas toutes les traiter. L'idée c'est que notre IA, par vision par ordinateur, elle vienne alerter, montrer du doigt. Ah attention, vous devriez faire attention à ça. On ne veut pas aujourd'hui, notre interface n'est pas faite pour les pompiers directement. On y travaille. Elle est faite pour les villes et les infrastructures. Notre objectif c'est que les villes, je reparle de cette interopérabilité, elle puisse justement prévenir les pompiers eux-mêmes et pas que ce soit forcément quelqu’un qui appelle pour qu'ils puissent être prévenus de, je viens de voir un feu, je viens d'être alerté il y a cinq secondes, une petite voiture blanche qui est située dans tel endroit. Et le travail qu'on fait avec les pompiers et c'est là où c'est intéressant c'est justement de voir comment notre plateforme peut les aider davantage.
Intéressant. Merci de cette explication. On est au début de cette computer visions. plein de bonnes choses à nous proposer à l'avenir.
