Explication de la surveillance du trafic

Busy traffic intersection with crosswalks from an aerial view.

En essence, la surveillance du trafic vise transformer les données brutes des capteurs en informations structurées. Les caméras peuvent détecter et classer ce qu’elles voient. Le radar mesure la vitesse et le mouvement. L’analyse vidéo identifie les modèles récurrents, les anomalies et les événements. Automatiquement, en temps réel et de manière continue. 

Il en découle une compréhension de la situation à grande échelle : une image en temps réel de ce qui se passe sur vos routes, sur laquelle les opérateurs peuvent agir et auxquelles les systèmes peuvent répondre automatiquement. La surveillance du trafic contribue à trois grands domaines : améliorer la sécurité routière, optimiser les flux de circulation et collecter des données pour faciliter la planification et la prise de décision.
 

Aerial view of two busy highways with vehicle on the left and right lane.
  • Surveillance du trafic vs. gestion du trafic

La surveillance du trafic est le socle. Elle fournit les données. La gestion du trafic implique d’ajuster la synchronisation des signaux, de rediriger le trafic, de réagir aux incidents et de planifier les améliorations de l’infrastructure réseau. La premier fournit le renseignement, le second agit. Une gestion efficace du trafic repose sur une surveillance précise et continue.
 

Des capteurs routiers à l’intelligence en temps réel

La surveillance du trafic et des transports a considérablement évolué, bien au-delà de l’observation manuelle et de l’infrastructure réseau fixe. Les premiers systèmes s’appuyaient sur des boucles inductives enterrées dans le bitume, efficaces pour détecter la présence de véhicules, mais coûteuses à installer, difficiles à entretenir et difficiles à intégrer avec les plateformes modernes. De nombreuses villes utilisent encore des feux de circulation à temporisation fixe selon des horaires préréglés, sans savoir ce qui se passe sur la route.

Le passage aux caméras réseau a changé ce qui était possible. Pour la première fois, les villes pouvaient surveiller les routes à distance et de manière centralisée, en créant une image du trafic sur l’ensemble d’un réseau plutôt que sur des points individuels. Avec l’arrivée de l’IA et de l’analyse vidéo, les caméras ont cessé d’être des dispositifs passifs pour devenir des outils de détection actifs. Aujourd’hui, une seule caméra peut compter les véhicules, les classer par type, détecter les incidents, mesurer la longueur des files d’attente et envoyer ces données en temps réel à une plateforme opérationnelle.

L’écart entre ce que la technologie peut faire et la manière dont les villes l’utilisent reste important. Beaucoup ont déjà installé des caméras qu’elles n’utilisent pas encore à leur plein potentiel. L’investissement s’accélère. La gestion du trafic figure systématiquement dans les domaines d’infrastructure réseau pour lesquels les villes prévoient d’augmenter le plus leurs dépenses dans les années à venir.

Fonctionnement de la surveillance du trafic

La surveillance moderne du trafic repose sur des capteurs placés aux intersections, le long des autoroutes et sur les réseaux routiers urbains. Les caméras représentent le type de capteur le plus utilisé, associés à l’IA et à l’analyse vidéo qui transforment les données visuelles en événements mesurables. Le radar complète les caméras là où leurs capacités sont restreintes : il offre une mesure précise de la vitesse et des performances fiables dans des conditions de faible visibilité. Dans les environnements urbains denses, le LiDAR (détection et télémétrie par la lumière) utilise des impulsions laser pour cartographier l’environnement en 3D, ce qui permet une détection plus précise des objets et une cartographie spatiale. Les capteurs acoustiques détectent et localisent les événements sonores anormaux, tels que les collisions ou la conduite agressive.

Chaque type de capteur apporte des informations différentes. Ensemble, ils fournissent aux villes un niveau de détail qu’aucune technologie ne peut fournir seule.

Les données issues des capteurs parviennent aux systèmes de gestion du trafic, aux centres opérationnels urbains ou aux plateformes de commandement, où elles déclenchent des actions. Les règles automatisées ajustent la temporisation des signaux à mesure que les files d’attente s'allongent, elles ou envoient des alertes lorsqu’un incident est détecté. Au fil du temps, les données accumulées deviennent tout aussi précieuses, car elles fournissent aux planificateurs les preuves dont ils ont besoin pour comprendre les modèles de trafic, évaluer l’impact des changements et prendre des décisions d’infrastructure réseau plus intelligentes.

Technologies de surveillance du trafic

  • Caméras vidéo avec analyse vidéo 

Les caméras représentent la colonne vertébrale de la plupart des systèmes de surveillance du trafic. Améliorées par l’IA et l’analyse vidéo, elles ne se contentent pas d’enregistrer. Elles détectent et catégorisent les véhicules et les piétons, comptent les flux de trafic, identifient les incidents et assurent le déclenchement d'alertes, le tout en temps réel. L’IA offre des fonctionnalités comme la détection des files d’attente, la catégorisation des véhicules et la reconnaissance des incidents, transformant les images brutes en données structurées et exploitables.

  • LiDAR 

Dans les environnements urbains denses, où les objets qui se superposent et les modèles de mouvement complexes rendent la détection plus difficile, le LiDAR offre un niveau de précision que les caméras et le radar seuls ne peuvent pas atteindre. Cette technologie émergente de surveillance du trafic offre un potentiel sensible à mesure que l’adoption augmentera.

  • Radar 

Le radar excelle là où les caméras trouvent leurs limites. Il mesure la vitesse et le mouvement avec précision, quelles que soient les conditions de luminosité ou météorologiques, ce qui le rend particulièrement utile sur les autoroutes et dans les tunnels. Quand on l'associe à des caméras, les deux technologies se complètent. Le radar fournit des données de vitesse et de trajectoire, tandis que la vidéo ajoute une confirmation visuelle et une fonction de classification.

  • Analyse vidéo et confidentialité 

La collecte de données de trafic n’implique pas nécessairement la collecte de données à caractère personnel. Le masque de confidentialité et le masque de plaque d’immatriculation permettent aux systèmes de compter les véhicules, de mesurer les flux et de détecter les événements sans conserver d’images identifiables des individus ou des véhicules. Pour en savoir plus sur la gouvernance des données et les exigences réglementaires, consultez la section Vie privée et gouvernance des données ci-dessous.

  • Reconnaissance de plaque d’immatriculation 

La reconnaissance de plaque d’immatriculation (RAPI), également connue sous le nom de RAPI selon la région, est une fonctionnalité centrale à de nombreuses applications de surveillance du trafic, des péages, du stationnement, de l'accès aux zones à faibles émissions et à la détection des contraventions. Pour en savoir plus sur son fonctionnement et son utilisation, consultez notre page dédiée à la reconnaissance de plaque d’immatriculation.

  • Capteurs acoustiques 

Le son est une source de données souvent négligée dans la surveillance du trafic. Les capteurs acoustiques détectent les événements sonores anormaux, tels que les collisions, les accélérations agressives ou les niveaux de bruit ambiant inhabituellement élevés ; ils peuvent trianguler la source pour localiser son emplacement. Quand on les associe à une caméra PTZ, le système peut effectuer automatiquement un panoramique et une inclinaison pour capturer l’événement. Pour les villes qui cherchent à lutter contre la pollution sonore, la surveillance acoustique permet d’identifier les sources et de déployer des actions.

La valeur ajoutée d’une surveillance efficace du trafic

A symbol showing a hand presenting a shield with a checkmark

Des routes et des intersections plus sûres

Les caméras et les capteurs analysent les données d’image pour détecter les situations dangereuses, par exemple lorsque des conducteurs roulent à contresens, que des piétons déambulent dans des zones dangereuses ou que des véhicules sont arrêtés sur les voies de circulation. Les alertes automatisées préviennent les opérateurs ou déclenchent des réponses immédiates comme la fermeture d’une voie ou la mise à jour des panneaux de signalisation.
An icon showing a hand pressing a button with an exclamation mark on it.

Accélération de la réponse aux incidents

Lorsqu’un accident ou un obstacle est détecté, le système alerte les services d’urgence et les opérateurs de la circulation. Une réponse plus rapide permet de réduire les temps de dégagement, les incidents secondaires et les perturbations pour les autres usagers de la route.
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Amélioration des flux de circulation

Les données en temps réel sur la densité des véhicules et les longueurs des files d’attente aident les opérateurs et les systèmes automatisés à maintenir la fluidité du trafic. La diminution des embouteillages entraîne des temps de trajet plus courts, des environnements urbains plus agréables et moins de pollution atmosphérique due aux véhicules thermiques.
A symbol showing two arrows crossing and pointing upward

Contrôle optimisé de la signalisation

Les feux de signalisation qui réagissent aux conditions réelles plutôt qu’aux horaires fixes font une différence mesurable. Lorsqu’un système détecte qu'une file d’attente s'allonge, il ajuste automatiquement la temporisation des feux, réduisant ainsi les arrêts inutiles et fluidifiant la circulation sur l'ensemble des carrefours et des voies.
Technologies icon

Stationnement intelligent

Une part importante du trafic urbain est due aux conducteurs à la recherche d'une place de stationnement. Les systèmes de surveillance détectent les places de stationnement disponibles et guident les conducteurs directement vers celles-ci, réduisant ainsi le trafic qui encombre les rues des villes et contribue aux émissions.
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Zones à faibles émissions

En suivant les mouvements et la catégorisation des véhicules, les villes et les autorités routières peuvent contrôler l'accès aux zones à faibles émissions en identifiant automatiquement les véhicules non conformes. À l'heure où la pression réglementaire augmente, les systèmes de surveillance fournissent l’infrastructure réseau nécessaire pour mettre en œuvre ces politiques de manière concrète.
Icon showing documents with an exclamation mark in a magnifying glass
« L’utilisation de l’IA pour contrôler le trafic nous a beaucoup aidés, ce qui a permis d’accélérer les temps de réponse aux urgences, de réduire la fréquence des accidents et les embouteillages. » Ostrava, République tchèque. Source : Rapport « From Future Vision to Urban Reality. An urban playbook for driving sustainability, resilience, prosperity, and digital change. » ThoughtLab, 2025.

Domaines d’application

Busy urban intersection with pedestrians, bicycles and vehicles.

Intersections urbaines

Les intersections regroupent un mélange complexe de véhicules, de cyclistes et de piétons dans un espace réduit. Les caméras détectent les files d’attente et les situations dangereuses en temps réel, ce qui permet un contrôle adaptatif des feux selon les conditions du moment. La détection des contraventions identifie automatiquement le non-respect des feux rouges et les excès de vitesse et capture les données des plaque d’immatriculation pour appliquer la loi.
High speed cars driving in a highway tunnel.

Autoroutes et tunnels

Lorsque la vitesse est élevée et que les itinéraires de secours sont limités, les erreurs peuvent avoir de graves conséquences. La détection des sens interdits identifie les véhicules à contresens et alerte les opérateurs en quelques secondes. La gestion de voie intelligente ouvre automatiquement une capacité supplémentaire lorsque des files d’attente se forment et la referme lorsque le flux se normalise.
Aerial view of a highway with low traffic surrounded by trees.

Gestion des zones et des péages

L'application des péages pour de zones à faibles émissions ou de péages urbains nécessite une identification précise et automatisée de chaque véhicule entrant. La reconnaissance de plaque d’immatriculation fonctionne 24 heures sur 24 et par tous les temps. Elle permet également de gérer les péages en flux libre, où les véhicules passent à pleine vitesse et le paiement est traité sans imposer l'arrêt.

Découvrir les solutions de surveillance du trafic

Overhead view of a highway overpass. The roads are surrounded by grass and trees.

Solutions de gestion du trafic

Des solutions intelligentes et évolutives qui aident les villes et les autorités à agir sur les données en temps réel, assurant une circulation sécurisée des personnes et des véhicules sur les routes, les autoroutes et dans les tunnels.
Aerial view inside a busy shopping mall. People are going up and down on the escalators.

Comptage des personnes et des véhicules

Des solutions de comptage basées sur l’IA qui transforment les données de mouvement en informations en temps réel, vous aidant à détecter les problèmes, à améliorer la sécurité et à prendre des décisions plus intelligentes.
Aerial view of a summer concert in the park in the evening. There is a crowd under tents and around food stands.

Surveillance déployable

Surveillance haut de gamme pour les événements temporaires, les sites distants ou sur tous les sites où un réseau traditionnel n’est pas pratique, rapide à installer, facile à déplacer ni prêt à l'emploi.

Considérations relatives à la mise en œuvre

Highway roads in between and around a city with high skyscrapers and smaller buildings.

Commencez par un secteur précis, puis montez en puissance 
Essayer de tout résoudre en même temps est rarement la bonne approche. Les villes et les autorités routières qui identifient leur problème le plus prioritaire, qu’il s’agisse de la sécurité aux intersections, de la congestion sur un secteur clé ou de l’application des ZFE, et qui se développent à partir de là, obtiennent souvent des résultats plus rapides. Une fois qu’un secteur fonctionne bien, il devient beaucoup plus facile de l’étendre à des cas d’utilisation adjacents.

Intégrer tous les services dès le départ 
L’un des grands défis de mise en œuvre est d’ordre organisationnel plutôt que technique. Les services de circulation, la police, les services d’urgence et les agences environnementales travaillent souvent de manière isolée, chacun achetant des systèmes de manière indépendante sans tenir compte de la valeur partagée. Une caméra achetée pour la surveillance du trafic peut être tout aussi utile pour les forces de l’ordre ou la surveillance environnementale, mais uniquement si ces services sont impliqués à un stade précoce. L’évolution vers des centres opérationnels urbains reflète la compréhension croissante que les infrastructures réseau communes apportent plus de valeur que des systèmes parallèles.

Planifier l’intégration des données et des systèmes en temps réel 
La surveillance du trafic génère des flux de données continus qui doivent circuler de manière fiable entre les systèmes de gestion du trafic, les plateformes de commande et les applications tierces. La planification anticipée de l’intégration, avec des systèmes capables de communiquer et des formats de données compatibles, évite les reprises coûteuses par la suite et facilite l’ajout de capacités au fil du temps.

Traitement en périphérie vs traitement centralisé 
Les données peuvent être traitées au niveau de la caméra ou du capteur (en périphérie) ou envoyées à une plateforme centrale pour analyse. Le traitement en périphérie réduit les exigences en matière de latence et de bande passante, ce qui le rend parfaitement adapté aux applications critiques en termes de temps telles que la détection des incidents. Le traitement centralisé offre une plus grande puissance de calcul et convient mieux aux analyses vidéo complexes sur plusieurs sources de données. De nombreux déploiements modernes utilisent les deux systèmes.

Virtual technology of a neon blue padlocks with black background.

Confidentialité et gouvernance des données

Les systèmes de surveillance du trafic sont conçus pour détecter et réagir à des événements spécifiques, et non pas pour effectuer un enregistrement indiscriminé. Les caméras et les capteurs sont configurés pour répondre à des conditions définies, et les technologies comme le masque de confidentialité et le masque de plaque d’immatriculation permettent aux autorités municipales et routières de collecter les données dont elles ont besoin sans capturer d’images identifiables d’individus ou de véhicules.

En fin de compte, ce sont les autorités municipales ou routières qui sont responsables de la gestion de ces données, et non la technologie. Les exigences réglementaires varient considérablement selon les régions. L’interprétation du RGPD en Europe est stricte, même si elle peut varier d’un pays à l’autre. Les municipalités et les autorités routières disposent d’un cadre clair en matière de collecte, de stockage, d'accès et de suppression des données.

La confiance du public fait également partie de l’équation. Les municipalités et les autorités routières qui communiquent ouvertement sur les fonctions de leurs systèmes de surveillance et les avantages qu’ils apportent aux résidents constatent une meilleure adhésion des citoyens. Dans certains cas, une fois que les citoyens comprennent l’objectif, ils soutiennent activement l’élargissement de la couverture. Une bonne communication facilite la mise en œuvre et renforce la confiance à long terme envers les programmes de surveillance.

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« 86 % des villes tournées vers l'avenir ont investi dans des feux de signalisation intelligents ou des solutions de gestion du trafic en temps réel. » Source : Rapport « From Future Vision to Urban Reality. An urban playbook for driving sustainability, resilience, prosperity, and digital change. » ThoughtLab, 2025.

Communication V2X (véhicule vers tout)

Aujourd’hui, les véhicules autonomes s’appuient principalement sur des capteurs embarqués et des données de véhicule à véhicule. L’étape suivante consiste à les connecter à des infrastructures externes, telles que des caméras, des radars et des systèmes LiDAR installés le long des routes et aux intersections, afin de vérifier et de compléter ce que le véhicule voit lui-même. Dans les environnements urbains complexes, cette couche supplémentaire de données pourrait rendre le fonctionnement autonome nettement plus sûr et plus fiable. 

Centres opérationnels urbain intégrés

La transition des salles de commande spécifiques aux services nvers des centres de fonctionnement urbains unifiés s’accélère. Lorsque les informations relatives au trafic, aux opérations de police, aux premiers secours et à l'environnement convergent au sein d'une plateforme unique, les villes peuvent se coordonner plus rapidement et prendre de meilleures décisions. Pour cela, il faut à la fois une intégration technique et une volonté de briser les silos organisationnels. 

Surveillance du bruit et de la lumière

Les capteurs acoustiques sont déjà capables de détecter et de localiser les événements de bruit en ville. À l'heure où les villes subissent une pression croissante pour traiter le bruit comme un problème de santé publique, la surveillance et l’application de la loi deviendront plus courantes, et les déploiements spécialisés seront considérés comme une infrastructure urbaine standard.

Extension de la ZFE

Les exigences réglementaires encouragent le développement rapide de la surveillance des ZFE en Europe et au-delà. De plus en plus de villes doivent mettre en œuvre les zones à faibles émissions , la surveillance du trafic et la reconnaissance de plaque d’immatriculation. Ainsi, ces infrastructures deviennent essentielles et non de simples bonus facultatifs.

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