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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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