La RATP, soutenue par la Cnil, développe un logiciel de traitement algorithmique qui, associé à un réseau de caméras, serait capable de détecter des personnes ou des mouvements dans le but de prendre une décision ou d’étudier un phénomène (incident, météo, etc.). Ce dispositif représente un réel avantage en matière de minimisation des données personnelles, selon l’autorité française.
Le groupe RATP planche sur un logiciel de traitement algorithmique – installé sur le capteur d’une caméra – capable de détecter sur des représentations visuelles certaines personnes ou événements, à diverses fins. Le projet, baptisé « PRIV-IA », a reçu le soutien de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil) dans le cadre du « bac à sable » 2023-2024, dont l’objectif était d’accompagner les services publics dans le déploiement des projets impliquant l’intelligence artificielle.
De janvier à avril 2024, la RATP a ainsi bénéficié du soutien des équipes de la Commission, dont le bilan vient d’être publié. Le but est de partager un retour d’expérience ainsi que des recommandations afin que « les innovateurs puissent en bénéficier pour leurs propres sujets« .
La RATP évalue le recours au « time of flight »
Dans le détail, ce projet a pour objectif d’étudier le recours à la technologie « time of flight » (temps de vol) qui consiste à détecter certains événements à partir de représentations visuelles des espaces, des personnes et des événements qui s’y produisent. Sa particularité : elle est censée être moins intrusive pour les personnes car elle ne permet « généralement » pas de reconnaître le visage des personnes présentes et limite « la possibilité de les identifier« .
Grâce à l’ajout d’un traitement d’IA sur les données issues du capteur, il est possible d’analyser la scène et d’en tirer des informations utiles. La RATP souhaite utiliser cette technologie pour détecter la présence d’une ou plusieurs personnes aux fins d’ouverture d’un accès ou du déclenchement d’une alerte, de mouvements ou l’absence de mouvements susceptibles de révéler une anomalie, faire du dénombrement de flux de personnes et d’objectifs, ou encore suivre des événements météorologiques.
Ces capteurs représentent « un réel avantage en termes de minimisation« . En effet, ils permettent de limiter les observations à une portion de la scène, en ne collectant que les points situés au-delà ou avant une certaine distance, par exemple entre 3 et 10 mètres.
