Formation à l'IA pour le trafic urbain : l'Europe défie le monopole technologique avec des données locales et le respect de la réglementation

Les pénuries de main-d'œuvre dans les secteurs de la santé, des forces de l'ordre et de l'hôtellerie accélèrent l'adoption de systèmes d'analyse d'IA basés sur la vidéo. Mais l’Europe dispose d’une opportunité stratégique qui va au-delà de l’automatisation : bâtir une compétitivité technologique mondiale grâce à des partenariats public-privé, des ensembles de données verticaux et une conformité réglementaire rapide. C'est dans ce scénario que Milestone Systems s'inscrit, avec l'inauguration du nouveau Italian Experience Center et la présentation du Projet Hafnia – une initiative développée en collaboration avec Nvidia – proposant un nouveau paradigme de formation à l'IA pour le trafic urbain, basé sur des données européennes anonymisées et une conformité réglementaire native.

L'écart de compétitivité européen selon Draghi

«L'Europe n'a rien contre quoi riposter. Nous n'avons rien qui les rende dépendants de nos achats », a déclaré Thomas Jensen, PDG de Milestone, en référence au rapport sur la compétitivité publié par Mario Draghi, qui souligne le retard de l'Europe en matière d'innovation technologique par rapport aux États-Unis et à l'Asie. La domination de Microsoft et de Google dans les modèles d'IA représente un défi structurel pour le continent.

« Nous espérons que le moment est venu pour l'Europe de construire ce niveau de compétitivité, d'innovation et de force », a ajouté Jensen. La stratégie proposée repose sur trois piliers : les données locales européennes, la technologie européenne et des modèles contractuels de collaboration public-privé qui garantissent à la fois l'innovation et la protection des droits des citoyens.

Gênes : 1,2 pétaoctets de données pour entraîner des modèles verticaux

En juin 2025, la ville de Gênes a signé un accord qui prévoit l'autorisation d'utiliser toutes les données de trafic collectées par environ 2 000 caméras de vidéosurveillance municipales. «Actuellement, la quantité de données que nous acquérons est d'environ 1,2 pétaoctets», a précisé Jensen, précisant qu'il s'agit de données déjà collectées et en cours de catalogage.

Le processus de développement implique la catégorisation de millions de véhicules : type (voiture, moto, cyclomoteur, camionnette, camion, taxi), couleur, véhicule particulier ou utilitaire, nombre de piétons, présence d'accidents de la route. « Nous devons créer des analyses pour analyser les causes de l'accident de la route, afin de pouvoir également contribuer à renforcer la sécurité routière à l'avenir », a expliqué le PDG. Le calendrier prévoit l’achèvement de la curatelle d’ici la fin de 2025.

Ivan Piergallini, directeur commercial pour l'Italie et la péninsule ibérique, a précisé que tous les enregistrements de la ville n'ont pas été utilisés : « Ils ont simplement choisi les zones de circulation, les carrefours spécifiques, et nous avons pris quelques enregistrements juste pour entraîner les modèles ».

Jeux de données verticaux : un choix stratégique

L’approche choisie privilégie la spécialisation extrême plutôt que la généralisation. « Au lieu d'avoir des modèles génériques où vous pouvez tout faire, nous nous concentrons sur les secteurs verticaux », a expliqué Jensen. Le trafic urbain représente le premier secteur vertical, suivi à l'avenir par la santé, l'éducation, l'hôtellerie, le commerce de détail et les stades.

« Si l'Europe dispose du meilleur modèle d'IA en matière de développement urbain, tout le monde dans le monde doit également s'entraîner sur nos ensembles de données », a déclaré Jensen, décrivant la vision stratégique du projet : transformer le désavantage concurrentiel de l'Europe en un atout mondial.

Anonymisation naturelle profonde : au-delà du flou traditionnel

Le projet est basé sur une technologie d’anonymisation avancée qui dépasse les limites de la confidentialité traditionnelle par obscurcissement. « Le défi de l'anonymisation ou du flou est que vous ne pouvez plus voir le visage ou une plaque d'immatriculation. Pour la formation en IA, vous ne pouvez plus vous entraîner sur un visage flou », a expliqué Jensen.

La technologie modifie synthétiquement les traits du visage et modifie les plaques d’immatriculation tout en conservant leur configuration d’origine. « S'il s'agit d'une plaque d'immatriculation italienne, elle aura toujours la même configuration qu'une plaque d'immatriculation italienne, mais ce ne sera jamais la vôtre », a expliqué Jensen. Le système garantit que « si vous le comparez à toutes les données d'imagerie sur Internet, il n'y aura jamais de correspondance ».

Cette démarche permet de se conformer au RGPD et à la loi IA (en vigueur à partir d’août 2024) tout en conservant l’utilité des données pour la formation. « Des avocats européens chargés de la protection des données et de l'IA nous ont consulté sur la manière dont nous avons élaboré cet accord de licence de données », a souligné Jensen. Les données restent la propriété de la ville de Gênes et sont stockées dans des centres de données aux Pays-Bas, sans transferts extra-UE.

Données réelles vs données synthétiques : minimiser les biais

Lorsqu'on lui a demandé pourquoi ne pas utiliser exclusivement des données synthétiques, Jensen a souligné la nécessité de combiner des données synthétiques et des données réelles pour atteindre l'exactitude. « Pour minimiser les biais, nous avons besoin de grandes quantités de données. »

Un autre aspect critique concerne les biais optiques : « La technologie des caméras et la technologie vidéo ont une préférence pour les personnes à la peau plus claire par rapport aux personnes à la peau plus foncée, simplement parce que la luminosité est très différente. » Les données synthétiques permettent de corriger progressivement ces distorsions.

Cas d'utilisation : de la résolution de crimes aux soins de santé

Jensen a illustré des applications concrètes déjà opérationnelles. Aux États-Unis, un service de police a utilisé l’analyse de l’IA pour identifier les activités de trafic de drogue : « Ils ont pris 24 heures de vidéo, l’ont passée via le système BriefCam et en 3 minutes et demie, le détective de la police savait exactement où les drogues étaient vendues. »

Le système a identifié une tendance : les mêmes personnes se déplaçaient entre deux maisons différentes. « Ce qu'ils ont réalisé, c'est que les criminels devenaient plus intelligents pour éviter de recevoir la pire peine. Les clients allaient dans une maison pour payer et dans une autre pour récupérer », ce qui a permis à la police d'obtenir des mandats pour les deux maisons.

Dans le domaine de la santé, des modèles entraînés détectent en temps réel si un patient tombe du lit. «Nous n'avons pas assez d'infirmières. « La plupart des infirmières disent qu'elles aimeraient mieux prendre soin des patients, et non les surveiller », a expliqué Jensen. Les alertes automatiques réduisent les délais d'intervention : « Les besoins de réadaptation et le coût pour les sociétés augmentent de façon exponentielle avec le temps entre l'identification des dommages et le traitement. »

Aux Jeux olympiques de Paris 2024, le système gérait les flux de spectateurs sur des lignes virtuelles sans franchissement. « Ils ne pouvaient pas construire de clôtures partout. Ils ont donc créé des lignes virtuelles dans le système. » Si quelqu'un traversait, une alarme automatique se déclencherait pour le personnel de sécurité présent.

Human-in-the-loop : supervision humaine obligatoire

Tous les systèmes présentés incluent la vérification humaine comme exigence non négociable. « Dans toutes nos applications d'IA qui sont critiques, nous avons besoin que les humains soient impliqués », a déclaré Jensen. « S'il s'agit de police et de reconnaissance faciale, nous demandons qu'il y ait un détective de police qui fasse la vérification finale. »

La démarche s'étend également aux contrats : « Nous mettons des clauses relatives aux droits de l'homme dans les contrats que nous avons avec nos partenaires. Nous sommes transparents sur la manière dont nos produits peuvent être utilisés et quand ils ne peuvent pas être utilisés. »

Line Bang Riecke Hjardemaal, directrice commerciale Europe occidentale, a ajouté : « Nous travaillons dur pour être prêts pour toutes les certifications. Il est extrêmement important pour nous de supprimer la complexité pour nos clients. » Les certifications EUCC (Critères communs de l'UE) et CPN seront disponibles en 2026, vous permettant de démontrer votre conformité par le biais de logos plutôt que de longues conversations techniques.

Le modèle et l’investissement axés sur les partenaires en Italie

L’approche commerciale impose que 100 % des ventes se fassent via le canal. «Nous n'installons jamais de systèmes nous-mêmes. Nous ne le ferons jamais. La valeur du canal est tout simplement trop grande », a déclaré Jensen. En Italie, l'entreprise opère à travers 7 distributeurs (locaux et mondiaux) et des centaines de partenaires certifiés.

Ivan Piergallini a souligné l'importance de l'investissement local : la présence italienne a débuté il y a 23 ans avec une seule personne et compte aujourd'hui 17 collaborateurs. «Quand nous parlons aux villes, ce n'est pas seulement une conversation commerciale. Nous discutons de la manière dont nous pouvons travailler ensemble pour les 5, 10, 15, 20 prochaines années », a-t-il expliqué.

L'ouverture de l'Experience Center répond précisément à cette logique : «C'est un lieu où nous pouvons travailler ensemble, aussi bien avec nos partenaires qu'avec nos clients, pour concevoir ensemble», a déclaré Piergallini. Le centre organise des sessions de co-conception au cours desquelles les partenaires et les clients peuvent tester les configurations avant leur mise en œuvre.

Expansion géographique : 3 à 5 villes européennes en négociation

Outre Gênes et une ville américaine de 65 000 habitants déjà impliquées, Jensen a révélé que des négociations étaient en cours avec 3 à 5 villes européennes importantes, sans préciser leurs noms pour des raisons de confidentialité contractuelle. Les villes candidates sont situées en Europe du Sud (pas en Italie), en Europe du Nord et dans une ville non membre de l'UE mais sur le territoire européen.

L'objectif déclaré est de créer le plus grand ensemble de données vidéo sur les accidents de la route au monde au cours des prochaines années, jetant ainsi les bases de l'extension de la formation à l'IA pour le trafic urbain à d'autres secteurs verticaux où la pénurie de main-d'œuvre constitue un défi crucial.