IA Flash

Fiabiliser la constatation des contraventions à partir de la reconnaissance d’images

Démonstration Code source

Le Ministère de l’Intérieur au travers de son Agence nationale du traitement automatisé des infractions souhaite développer une intelligence artificielle permettant d’associer des photos de contrôles automatisés aux données des immatriculations des véhicules afin de réduire l’envoi d’avis de contraventions aux usagers n’ayant commis aucune infraction.

IA Flash : fiabiliser le traitement automatisé des infractions

La problématique

Chaque année, les radars font 20 000 000 de clichés qu’ils envoient à l’Agence Nationale du Traitement Automatisé des Infractions (ANTAI) et au Centre Automatisé de Constatation des Infractions Routières (CACIR) pour traitement. Parallèlement, près de 10 000 usagers reçoivent un avis de contravention alors qu’ils n’ont pas commis l’infraction routière correspondante.

La cause ? Dans de nombreux cas, c’est une usurpation de plaque qui est à l’origine de l’erreur. La contravention est alors envoyée au titulaire du certificat d’immatriculation renseigné dans le Système d’Immatriculation des Véhicules (SIV) et non à la personne ayant réellement commis l’infraction. Or une technique existe pour repérer les plaques usurpées : comparer le numéro de la plaque au modèle du véhicule qui doit y être associé, également renseigné dans le SIV. Si les deux éléments ne correspondent pas, l’ANTAI peut effectuer un signalement et éviter de sanctionner un usager n’ayant commis aucune infraction.

Le défi : fiabiliser l’envoi et la régulation des contraventions à partir de la reconnaissance d’images

L’intelligence artificielle peut permettre de détecter de façon quasi-automatique une plaque qui ne correspond pas à la marque et au modèle inscrits dans le Système d’Immatriculation des Véhicules (SIV) - ce qu’on appelle une fausse doublette. Le défi aura deux volets :

  • créer une brique logicielle de reconnaissance d’image qui permettra de reconnaître automatiquement sur un cliché de radar la marque et le modèle du véhicule. Ces deux éléments seront alors comparés aux données du SIV pour établir -ou pas- la fausse doublette ;

  • développer des cas d’usage de la reconnaissance d’image. La brique logicielle de reconnaissance d’image créée viendra compléter la panoplie des outils numériques de pointe de l’ANTAI ; il s’agira de démontrer son potentiel.

10000000 De clichés de véhicules pour la base d'entraînement
8000 Avis de contravention et contestations évitées par an
2 API en ligne sous licence libre pour la détection de la marque et modèle de véhicules

Réalisations

  • Détection des marque et modèle du véhicule

    Détection des marque et modèle du véhicule

    Nous avons conçu une brique d'intelligence artificielle pour détecter la marque et modèle de véhicules dans une photo.

  • Match flou de la marque et modèle des véhicules dans la carte grise à partir d'un référentiel

    Match flou de la marque et modèle des véhicules dans la carte grise à partir d'un référentiel

    Nous avons développé un outil pour nettoyer les champs marque et modèle de la carte grise en le rapprochant à un référentiel.

Rétrospective

Améliorer l'action publique à l'aide de la data science, l’exemple du défi IA Flash

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