50 % des algorithmes de vidéosurveillance testés par la SNCF jugés « insatisfaisants »

10 des 19 algorithmes de vidéosurveillance algorithmique testés par la SNCF sont jugés « insatisfaisants ». Ils cumulent en effet « des taux de détection presque nuls et des dizaines de fausses alarmes ». La performance des systèmes d’IA employés via des drones ou dans des véhicules apparaît de son côté « incertaine ».

« Fortement concurrentiel, le marché mondial des caméras « augmentées » a atteint 11 milliards de dollars en 2020, porté par une croissance annuelle de 7 % », relevait l’an passé un rapport d’information sur les enjeux de l’utilisation d’images de sécurité dans le domaine public.

« Particulièrement investie dans le développement des caméras « augmentées » pour des raisons aussi bien commerciales que sécuritaires, la SNCF a également procédé à plusieurs dizaines d’expérimentations depuis 2017 », soulignaient les deux députés co-auteurs du rapport, Philippe Gosselin et Philippe Latombe.

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Selon des documents obtenus par Mediapart, la SNCF a en effet testé entre 2017 et 2021, « avec l’accord de la Cnil », 19 logiciels de vidéosurveillance algorithmique en conditions réelles dans ses gares. Or, « sur ces 19 tests, 10 ont obtenu un niveau de performance jugé inférieur à 50 % par la SNCF » qui, sollicitée par Mediapart, « n’a pas voulu entrer dans le détail de leur efficacité ».

Le groupe ferroviaire a déployé un total de 70 000 caméras en France : 17 000 dans les gares et 45 000 embarquées dans les trains. Pour ces tests, elle a travaillé avec les plus grandes multinationales du secteur comme Thales et Atos, les PME françaises Aquilae et XXII ou les sociétés étrangères Anyvision et Briefcam.

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