Sécurité routière: les radars bientôt aidés par l'intelligence artificielle

Des chercheurs français ont développé un système pour identifier le modèle et la marque d'un véhicule sur une photo prise par un radar automatique. Une parade pour lutter en particulier contre l'usurpation de plaque. La prévision est en effet comparée aux données du fichier des immatriculations et, si une différence est constatée, le PV n'est pas automatiquement envoyé.

Réduire le nombre d'erreurs commises par les radars automatiques, le plus souvent en raison d'une usurpation de plaque: c'est l'objectif du projet français "IA Flash", porté par le Ministère de l'Intérieur. L'idée est de s'aider de l'intelligence artificielle pour analyser les photos des véhicules pris en infraction, afin d'éviter une contravention injustifiée. 

Des milliers de cas chaque année

"Chaque année, plusieurs milliers d’usagers reçoivent un avis de contravention du contrôle automatisé alors qu’ils n’ont pas commis l’infraction routière correspondante", explique l'agence nationale de traitement automatisé des infractions (ANTAI) dans son rapport d'activité 2018.

La plaque d'immatriculation du véhicule flashé (actuellement pour une infraction liée à la vitesse ou à un feu rouge grillé) peut en effet renvoyer vers une voiture différente de celle recherchée. "Plusieurs causes peuvent expliquer cette situation: usurpation de plaque, erreur dans la confection des plaques, dysfonctionnement de la chaîne de traitement, etc", indique l'Antai. 

Pour l'automobiliste injustement verbalisé, cela peut donner lieu à un petit parcours du combattant pour se dédouaner: demande du cliché une fois le PV reçu, contestation en ligne ou par courrier et éventuellement une ré-immatriculation de son véhicule. 

L'analyse automatisée des clichés à la rescousse

L'intelligence artificielle pourrait réduire fortement ce nombre d'erreurs. En comparant la photo prise à la base de données, il peut en effet être possible d'identifier des cas suspects. L'ordinateur pourrait ainsi reconnaître une Peugeot 208 sur la photo, alors que l'immatriculation renvoie vers un propriétaire de Renault Clio. Ce dernier ne recevrait alors pas de contravention, laissant le temps aux services de l'Etat de mener une enquête spécifique afin de retrouver le véritable contrevenant. 

Notre test: des modèles populaires parfaitement identifiés

Sur le site officiel du projet "IA Flash", il est d'ailleurs possible de tester ce système de détection de la marque et du modèle du véhicule, en entrant une photo ou une URL renvoyant vers une image sur internet.

En cliquant sur un premier bouton "détection d'objets", l'image est analysée. Sur notre photo-test d'une Renault Mégane RS sur circuit (ci-dessous), un premier cadre rose identifie bien qu'il s'agit d'une voiture, avec la mention "car" en haut à gauche de la zone. La personne derrière le volant est également reconnue, placée dans un cadre bleu.

Première étape, le logiciel identifie les éléments sur la photo. Ici, une voiture et une personne derrière le volant. © IA Flash

Un deuxième bouton "Classification marque modèle" permet d'obtenir la prédiction de l'algorithme. Mission remplie car c'est bien une Renault Mégane qui est ici reconnue, avec une fiabilité estimée à 71,4%.

Deuxième étape, le logiciel compare la photo avec sa base de donnée et fournit les résultats possibles. © IA Flash

Un dernier bouton permet d'anonymiser le cliché, en floutant les personnes présentes sur la scène et le numéro de la plaque d'immatriculation. On peut constater le résultat sur notre photo de la Mégane RS utilisée pour ce test.

S'il est forcément moins performant sur des modèles atypiques ou trop récents, ce logiciel fait tout de même preuve d'une redoutable efficacité. Sur la photo ci-dessous prise dans un centre de contrôle technique, les trois voitures les plus visibles sur le cliché sont reconnus. Des modèles populaires de marque Peugeot: la 206 sur le pont élévateur, la 208 au centre... et la 207, pourtant cachée au fond, derrière la 208. L'apprentissage à partir des millions de clichés enregistrées via les contrôles automatisés a visiblement porté ses fruits.

Sur cette photo prise dans un centre de contrôle technique, le résultat est bluffant: les 3 modèles les plus populaires sont reconnus. © IA Flash

Ce dernier exemple permet de montrer que cette solution peut traiter une image avec plusieurs véhicules présents, ce qui peut être le cas sur les images captées en particulier par les nouveaux radars tourelles. 

"Cette nouvelle brique logicielle doit aussi faciliter à terme le travail des agents et officiers de police judiciaire qui constatent aujourd'hui les infractions routières relevées par radar", nous a expliqué un porte-parole de l'Antai. Une intégration de cette technologie dans le processus de traitement automatisé pourrait être effective dans le courant de l'année prochaine. 

Julien Bonnet