L’IA pourrait améliorer la sécurité des passages à niveau

En 2019, 19 personnes ont trouvé la mort et 15 ont été gravement blessées à un passage à niveau en France. 98 % de ces accidents sont dus au non-respect du code de la route, à une vitesse d’approche excessive ou à des comportements à risque, indique la SNCF.

L’Hexagone compte 15 405 passages à niveau. Certains sont considérés comme étant prioritaires à sécuriser et ont été inscrits au programme de sécurisation national (PSN), programme défini par l’État et l’instance nationale des passages à niveau (INPN) en 1997.

Différentes pistes avaient été annoncées en 2019 par le gouvernement :

• renforcer la connaissance des passages à niveau et du risque ;
• accentuer la prévention et la sanction ;
• amplifier la sécurisation des passages à niveau par des mesures d’aménagements.

Et si la France s’inspirait des tests menés en Suisse ? La société de transports publics à Bâle, Baselland Transport AG, expérimente une solution de Nokia reposant sur l’analyse vidéo alimentée par l’IA.

Baptisé Scene Analytics, elle combine des capacités d’apprentissage automatique (machine learning) et de vision par ordinateur pour permettre une analyse en temps réel des flux vidéo. La solution peut être entraînée sur des données de vidéosurveillance pour apprendre ce qui est « normal » ou anormal.

Installées près d’un passage à niveau, des caméras envoient des alertes instantanées avec des aperçus, des clips et d’autres données pertinentes qui aident les équipes de Baselland Transport AG à établir des priorités et à résoudre le problème.

Repérer des véhicules bruyants

Afin de préciser le contexte, cette solution détecte le type d’objet. Des enregistrements vidéo basés sur les événements et les données associées sont stockés, ce qui permet une analyse médico-légale post-incident.

Mais ce dispositif de Nokia ne sert pas uniquement à réduire les risques d’accident à ces carrefours très dangereux. Cette solution de Nokia pourrait être également déployée dans des ports maritimes afin d’améliorer l’intégrité opérationnelle et la sécurité grâce à l’analyse vidéo qui permet de localiser et d’identifier les conteneurs et d’optimiser le mouvement des marchandises dans le chantier.

Autre application : la détection des véhicules trop bruyants. Depuis début 2022, la France a installé son premier radar sonore dans le parc de la Haute Vallée de Chevreuse. La Belgique expérimente une autre voie, celle de Scene Analytics. La ville de Genk teste ce dispositif pour mesurer les niveaux de bruit excessifs dans l’une de ses rues commerçantes.

Nokia exploite les données récupérées auprès de microphones et de caméras installés le long de cette rue. Un système de reconnaissance automatique des plaques minéralogiques permet d’identifier un véhicule qui dépasserait un seuil prédéterminé.

Reste à espérer qu’il n’y ait pas de dérives comme à Orléans et ses détecteurs de sons « anormaux »…