Transport for London (TfL, qui gère les réseaux de bus et de métro de la capitale britannique) a utilisé un logiciel de machine learning pour analyser en temps réel le flux de vidéos enregistrées par les caméras de surveillance de la station de Willesden Green, au nord-ouest de la ville. Le but : tenter de détecter les comportements agressifs, les cas dans lesquels des armes à feux ou des couteaux seraient brandis par des usagers, les chutes sur les rails et les cas de fraude.
Selon des documents obtenus par Wired, l’entreprise a testé une dizaine d’algorithmes de vision assistée par ordinateur d’octobre 2022 à septembre 2023 pour réaliser ces analyses.
Wired explique que les documents montre comment les modèles d’IA ont été utilisés pour détecter les fauteuils roulants, les poussettes, les fumeurs, les personnes accédant à des zones non autorisées ou se mettant en danger en s’approchant du bord des quais de gare.
Ils indiquent aussi les erreurs relevées au fil des tests : des enfants qui suivent leurs parents signalés comme potentiels fraudeurs, l’impossibilité de discerner des vélos non pliables de leur pendant pliant, etc.
Avant la pandémie, Willesden Green brassait plus de 25 000 personnes par jours.
En décembre, TfL a déclaré qu’elle prévoyait d’étendre ses tests à d’autres stations londoniennes