Stratégie

La SNCF étudie la vidéo intelligence pour la sûreté et la sécurité des voyageurs

À Vivatech, Rémi Legrand (à g.) et Nicolas Despalles (à d.), rattachés à la direction de la sûreté ferroviaire du groupe SNCF, ont évoqué les enjeux de la vidéo intelligence dans leur domaine.

À l'occasion du salon Vivatech, le groupe SNCF a évoqué avec CIO ses expérimentations autour de la vidéo intelligence, en expliquant comment il envisage l'intégration de l'intelligence artificielle aux dispositifs de sûreté ferroviaire, ainsi que les enjeux et les difficultés de tels projets.

Sur le salon Vivatech, qui s'est tenu Porte de Versailles du 15 au 18 juin 2022, la SNCF accueillait sur son stand la société XXII, un acteur spécialisé dans l'analyse par ordinateur de flux vidéo, une technologie également connue sous le nom de vidéo intelligence. Le groupe, à travers sa direction de la sûreté, a mené...

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Détecter les franchissements de voies, un défi technologique

Dans le cadre de ses expérimentations sur la vidéo intelligence, le laboratoire innovation de la direction de la sûreté SNCF a lancé un proof of concept (POC) sur la détection d'intrusions. « Il s'agissait de détecter la présence de personnes dans des zones interdites au public, à la fois dans les gares et sur les voies, pour répondre à des enjeux de sécurité et d'exploitation », explique Nicolas Despalles.

Pour ce POC, le laboratoire a notamment sélectionné la société XXII, qui propose une plateforme d'analyse vidéo basée sur des technologies d'intelligence artificielle. Après l'installation et la configuration de la solution, la SNCF a simulé différentes situations. Il s'agissait de vérifier la performance de l'algorithme (est-ce qu'il remonte bien les événements attendus ?) et sa pertinence (est-ce qu'il ne remonte que les événements attendus ?). Une première session d'évaluation, d'environ une semaine, a permis de faire des retours rapidement sur les solutions testées en vue d'effectuer quelques ajustements, puis une seconde session d'évaluation a eu lieu.

Des données artificielles pour enrichir les jeux d'apprentissage

Le défi majeur de ce cas d'usage portait sur la détection des franchissements de voies. « Identifier la présence d'une personne sur les voies à partir d'une image en deux dimensions est bien plus complexe que dans une scène en 3D », indique Nicolas Despalles. La première étape a consisté à définir la zone de détection sur les images, en l'occurrence les voies. Mais quand un train est à quai, les voyageurs qui descendent sont dans cette zone. Il a donc fallu ajouter une règle pour détecter la présence de trains. D'autres cas se sont révélés encore plus complexes, comme la présence d'ombres et de reflets, ou bien lorsqu'une personne marche en bordure du quai. Dans ce dernier cas, « il a fallu indiquer à l'algorithme de regarder là où se situent les pieds », précise Nicolas Despalles.

Définition de la zone de détection sur un flux vidéo.

À ces enjeux spécifiques au cas d'usage s'est ajouté une autre difficulté, le fait que la SNCF ne pouvait pas fournir d'images pour l'entraînement algorithmique. Pour pallier ce type de contrainte, XXII a collecté des données réelles, afin que l'algorithme apprenne par exemple à reconnaître un train. « En complément, nous pouvons générer des données artificielles, en incrustant des images 3D dans des images réelles. Cela nous permet d'augmenter les jeux de données et de les rééquilibrer, afin d'éviter les biais », explique Nicolas de Crémiers, directeur marketing de XXII. De cette façon, si le jeu de données initial ne comporte que des trains rouges, les données synthétiques permettront de varier les couleurs. Grâce aux capacités de configuration et d'enrichissement des données de la solution, l'outil de détection s'est révélé performant. La SNCF envisage, lorsque le cadre réglementaire aura été précisé, de tester opérationnellement ce cas d'usage.

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