Les caméras de circulation alimentées par l’IA vous surveillent-elles lors de la conduite ?

L’intelligence artificielle (IA) est partout aujourd’hui. Alors que c’est une perspective excitante pour certains, c’est une pensée inconfortable pour d’autres. Des applications comme les caméras de circulation alimentées par l’IA sont particulièrement controversées. Comme leur nom l’indique, elles analysent des images de véhicules sur la route avec une vision par machine.

Elles sont généralement une mesure d’application de la loi — la police peut les utiliser pour attraper les conducteurs distraits ou d’autres infractions, comme une voiture avec aucun passager utilisant une voie de carpooling. Cependant, elles peuvent également simplement surveiller les modèles de circulation pour éclairer les opérations plus larges de la ville intelligente. Dans tous les cas, cependant, elles soulèvent des possibilités et des questions sur l’éthique dans la même mesure.

À quel point les caméras de circulation alimentées par l’IA sont-elles courantes aujourd’hui ?

Alors que l’idée d’une caméra de circulation alimentée par l’IA est encore relativement nouvelle, elles sont déjà en uso dans plusieurs endroits. Près de la moitié des forces de police du Royaume-Uni ont mis en œuvre des caméras pour faire respecter les règlements de ceinture de sécurité et de conduite tout en téléphonant. Les forces de l’ordre américaines commencent à suivre le mouvement, la Caroline du Nord ayant constaté neuf fois plus d’infractions téléphoniques après l’installation de caméras alimentées par l’IA.

Les caméras fixes ne sont pas la seule utilisation en action aujourd’hui, non plus. Certains départements de transport ont commencé à expérimenter des systèmes de vision par machine à l’intérieur des véhicules publics comme les bus. Au moins quatre villes aux États-Unis ont mis en œuvre une telle solution pour détecter les voitures illégalement stationnées dans les voies de bus.

Avec autant de gouvernements locaux utilisant cette technologie, il est sûr de dire qu’elle devrait probablement grandir dans le futur. L’apprentissage automatique deviendra de plus en plus fiable avec le temps, et les premiers tests pourraient conduire à une adoption plus large s’ils montrent des améliorations significatives.

Les investissements croissants dans les villes intelligentes pourraient également conduire à une expansion plus large. Les gouvernements du monde entier parient gros sur cette technologie. La Chine vise à construire 500 villes intelligentes, et l’Inde prévoit de tester ces technologies dans au moins 100 villes. Alors que cela se produit, plus de conducteurs pourraient rencontrer des caméras alimentées par l’IA sur leurs déplacements quotidiens.

Avantages de l’utilisation de l’IA dans les caméras de circulation

Les caméras de circulation alimentées par l’IA grandissent pour une raison. L’innovation offre quelques avantages critiques pour les agences publiques et les citoyens privés.

Améliorations de la sécurité

L’avantage le plus évident de ces caméras est qu’elles peuvent rendre les routes plus sûres. La conduite distraite est dangereuse — elle a entraîné la mort de 3 308 personnes en 2022 seules — mais il est difficile de la détecter. Les algorithmes peuvent reconnaître les conducteurs au téléphone plus facilement que les officiers de police de la route, aidant à faire respecter les lois interdisant ces comportements imprudents.

Les premiers signes sont prometteurs. Les forces de police du Royaume-Uni et des États-Unis qui ont commencé à utiliser de telles caméras ont constaté une augmentation massive des amendes données aux conducteurs distraits ou à ceux qui ne portaient pas de ceinture de sécurité. Alors que les forces de l’ordre répriment de tels actes, cela incitera les gens à conduire plus prudemment pour éviter les pénalités.

L’IA peut également fonctionner plus rapidement que d’autres méthodes, comme les caméras de feux rouges. Puisqu’elle automatise l’analyse et le processus de délivrance des amendes, elle évite les flux de travail manuels longs. Par conséquent, la pénalité arrive peu de temps après l’infraction, ce qui en fait un moyen de dissuasion plus efficace qu’une réaction retardée. L’automatisation signifie également que les zones avec de petites forces de police peuvent toujours profiter de tels avantages.

Circulation fluide

Les caméras de circulation alimentées par l’IA peuvent minimiser les embouteillages sur les routes encombrées. Les zones qui les utilisent pour attraper les voitures illégalement stationnées sont un exemple primordial. Le respect des règlements des voies de bus garantit que les véhicules publics peuvent s’arrêter où ils le devraient, évitant les retards ou les perturbations de la circulation dans d’autres voies.

L’automatisation des amendes pour les infractions de ceinture de sécurité et de conduite distraite a un effet similaire. Arrêter quelqu’un peut perturber les autres voitures sur la route, surtout dans une zone encombrée. En prenant une photo de la plaque d’immatriculation et en envoyant au conducteur une facture au lieu de cela, les départements de police peuvent garantir des rues plus sûres sans ajouter à la confusion de la circulation quotidienne.

Les caméras non destinées à l’application de la loi pourraient prendre cet avantage plus loin. Les systèmes de vision par machine dans toute la ville pourraient reconnaître la congestion et mettre à jour les services de cartographie en conséquence, redirigeant les gens autour des zones encombrées pour éviter les retards prolongés. Compte tenu du fait que le conducteur américain moyen a passé 42 heures dans les embouteillages en 2023, toute amélioration de ce type est un changement bienvenu.

Inconvénients de la surveillance de la circulation par l’IA

Alors que les avantages des caméras de circulation alimentées par l’IA sont dignes de mention, elles ne sont pas une solution parfaite. La technologie comporte également quelques inconvénients potentiels importants.

Faux positifs et erreurs

La justesse de l’IA peut susciter certaines inquiétudes. Alors qu’elle a tendance à être plus précise que les humains dans les tâches répétitives et riches en données, elle peut toujours se tromper. Par conséquent, supprimer la surveillance humaine de l’équation pourrait conduire à des amendes innocentes.

Un bogue logiciel pourrait causer aux algorithmes de vision par machine d’identifier incorrectement les images. Les cybercriminels pourraient rendre de tels cas plus probables grâce à des attaques d’empoisonnement de données. Même si les gens pourraient probablement contester leurs amendes et nettoyer leur nom, cela prendrait un long et difficile processus pour le faire, contrebalançant certains des avantages d’efficacité de la technologie.

Les faux positifs sont une préoccupation connexe. Les algorithmes peuvent produire des taux de faux positifs élevés, conduisant à plus de chefs d’accusation contre des personnes innocentes, ce qui comporte des implications raciales dans de nombreux contextes. Puisque les biais de données peuvent rester cachés jusqu’à ce qu’il soit trop tard, l’IA dans les applications gouvernementales peut exacerber les problèmes de discrimination raciale ou de genre dans le système juridique.

Problèmes de confidentialité

La plus grande controverse entourant les caméras de circulation alimentées par l’IA est une question familière — la confidentialité. Alors que de plus en plus de villes installent ces systèmes, elles enregistrent des images d’un plus grand nombre de conducteurs. Autant de données en un seul endroit soulève de grandes questions sur la surveillance et la sécurité de détails sensibles comme les numéros de plaque d’immatriculation et les visages des conducteurs.

De nombreuses solutions de caméras alimentées par l’IA ne sauvegardent pas d’images à moins qu’elles ne déterminent qu’il s’agit d’une infraction. Même ainsi, leur fonctionnement signifierait que les solutions pourraient stocker des centaines — voire des milliers — d’images de personnes sur la route. Les inquiétudes concernant la surveillance gouvernementale à part, toutes ces informations sont une cible tentante pour les cybercriminels.

Les agences gouvernementales américaines ont subi 32 211 incidents de cybersécurité en 2023 seulement. Les cybercriminels ciblent déjà les organisations publiques et les infrastructures critiques, il est donc compréhensible que certaines personnes puissent s’inquiéter que de tels groupes rassemblent encore plus de données sur les citoyens. Une faille de sécurité dans un seul système de caméra alimentée par l’IA pourrait affecter de nombreuses personnes qui n’auraient pas autrement consenti à fournir leurs données.

Que pourrait apporter l’avenir

Compte tenu de la controverse, il peut falloir un certain temps pour que les caméras de circulation automatisées deviennent une norme mondiale. Les histoires de faux positifs et les inquiétudes concernant les problèmes de cybersécurité pourraient retarder certains projets. Finalement, cependant, c’est une bonne chose — l’attention portée à ces défis conduira à un développement et à une réglementation nécessaires pour garantir que le déploiement fait plus de bien que de mal.

Des politiques d’accès aux données strictes et une surveillance de la cybersécurité seront cruciales pour justifier une adoption généralisée. De même, les organisations gouvernementales utilisant ces outils devraient vérifier le développement de leurs modèles d’apprentissage automatique pour vérifier et prévenir des problèmes tels que les biais. Des réglementations comme la récente loi européenne sur l’intelligence artificielle ont déjà fourni un précédent législatif pour de telles qualifications.

Les caméras de circulation alimentées par l’IA apportent à la fois des promesses et des controverses

Les caméras de circulation alimentées par l’IA peuvent encore être nouvelles, mais elles méritent l’attention. Les promesses et les pièges de la technologie nécessitent une attention accrue à mesure que davantage de gouvernements cherchent à les mettre en œuvre. Une meilleure compréhension des possibilités et des défis entourant cette innovation peut favoriser un développement plus sûr pour un réseau routier sécurisé et efficace à l’avenir.