"Imaginez le métro parisien avec des milliers de caméras, des endroits difficiles à surveiller et avec des enjeux de sécurité publique derrière. Nous nous sommes dits que nous pourrions être capables de développer un système qui détecte les sons pour alerter un vigile", explique Jérôme Lelasseux. Ce chercheur est le business developer de la Toulouse Tech Transfer qui travaille à l'élaboration d'un système appelé ATD. Une technologie capable de détecter des événements sonores caractéristiques d'une situation dangereuse dans des lieux publics.
Pour la mettre au point, la société s'est associée avec le laboratoire CLLE (Cognition, Langues, Langage, Ergonomie) de l'université Jean Jaurès, ainsi que l'IRIT, qui s'occupe de l'analyse de l'audio grâce à des techniques d'intelligence artificielle.
"L'IRT avait travaillé avec le CLLE en amont. Les deux ont utilisé les techniques de cognition issues du laboratoire pour les appliquer sur les algorithmes d'intelligence artificielle de l'IRIT", précise Jérôme Lelasseux.
Mieux sécuriser les lieux publics
Après avoir échangé sur la nouvelle technologie mise en place par l'IRT et la CLLE, les trois partenaires ont eu l'idée de l'appliquer à la détection de situations critiques dans des lieux publics.
"Nous savions qu'il y avait eu beaucoup d'expériences avec des résultats souvent assez décevants car les chercheurs n'utilisaient pas l'aspect cognition", raconte le directeur du pôle applications numériques.
C'est ainsi qu'est né le projet du système ATD, créé pour agir en complément de la vidéosurveillance. Imaginé pour détecter des sons provenant de bagarres, explosions, vols ou autres, le système pourrait par exemple envoyer une alerte numérique via un SMS transmis aux personnes chargées de la sécurité sur le terrain (vigile, police, etc).
"Le but est d'orienter tous les gens en charge de la sécurité, je précise que ce n'est pas de l'espionnage, il n'enregistre pas du tout les paroles. L'objectif est plutôt de détecter et lever des alertes sur des bruits anormaux", précise le business developer.
Un premier prototype
Afin d'adapter au mieux le système aux lieux publics, l'équipe a d'abord testé le produit dans le métro parisien en travaillant avec le personnel de sécurité.
"Il y a une phase d'analyse cognitive, psycho acoustique où nous allons travailler avec du personnel de sécurité sur le terrain pour essayer de comprendre comment ils font eux pour détecter une situation anormale", argumente l'ex-ingénieur.
Néanmoins, après avoir élaboré un premier prototype, le projet est actuellement en stand-by, faute de pouvoir continuer le développement.
"Nous sommes à un premier niveau de prototype qui est assez loin de quelque chose de prêt à l'emploi. Nous sommes entre la recherche et l'application, principalement avec des enregistrements dans les métros. Aujourd'hui, nous recherchons des partenaires qui peuvent nous proposer un terrain d'expérimentation pour continuer à développer le prototype", admet Jérôme Lelasseux.
Lancé il y a deux ans, le projet n'avait alors pas suscité un grand intérêt car "le marché n'était pas prêt". Aujourd'hui, l'engouement pour l'intelligence artificielle joue en faveur du système ATD qui intéresse déjà trois entreprises françaises.
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