Pour protéger des bornes de recharge contre le vol de cuivre, le vandalisme et les intrusions, une solution d'analyse vidéo par intelligence artificielle doit savoir faire trois choses : reconnaître une présence humaine autour des équipements en dehors d'une session de recharge plausible, repérer la manipulation prolongée d'un câble ou d'un point de connexion, et transmettre une alerte exploitable la nuit, quand le site est sans personnel. Les tableaux de bord et les rapports viennent ensuite.
Sur le papier, les offres se ressemblent. Les écarts se jouent sur six critères vérifiables : la compatibilité avec les caméras déjà posées, la nature exacte des détections, le comportement du système en conditions de nuit, le lieu du traitement des flux, la supervision d'un parc réparti, et le cadre juridique applicable. Cet article détaille ces critères et la manière de les tester sur le terrain. XXII, éditeur français de computer vision, adresse ce besoin avec sa plateforme CORE, sans reconnaissance faciale.
Une zone de recharge ne présente pas le même profil de risque qu'une piste carburant. Les véhicules y stationnent des dizaines de minutes, les équipements restent exposés en permanence, et les câbles contiennent du cuivre, dont la valeur suffit à motiver un passage nocturne.
Quatre situations reviennent régulièrement. La section d'un câble de recharge, opération rapide qui laisse la borne hors service jusqu'à l'intervention d'un technicien. Le forcement d'une trappe ou d'un coffret technique. La dégradation d'un écran ou d'un lecteur de badge. Enfin, l'occupation prolongée d'un emplacement par un véhicule qui ne recharge pas, sujet d'exploitation plutôt que de sûreté, mais qui pèse directement sur la disponibilité du service.
Ces quatre situations n'appellent pas les mêmes règles de détection. Une coupure de câble se joue en quelques secondes et suppose une alerte immédiate. Une occupation abusive se mesure sur une durée et relève d'un rapport quotidien. Une solution qui ne distingue pas ces deux régimes finit par noyer l'urgence dans le bruit.
C'est le critère qui change le plus l'équation économique d'un réseau. Une solution logicielle se connecte au flux des caméras en place, par le réseau local ou par l'enregistreur, et n'impose aucune intervention sur le parc. Une solution liée à un matériel propriétaire suppose de remplacer les caméras, site par site.
Trois points sont à vérifier avant tout engagement. Le logiciel accepte les protocoles et les codecs courants du marché. La résolution et le cadrage des caméras existantes permettent de distinguer une personne et un câble dans la zone utile, ce qui exclut souvent les caméras montées très haut ou très rasantes. Enfin, l'accès au flux est techniquement possible sans passer par une reconfiguration lourde de l'enregistreur.
Sur un réseau, cette vérification se fait sur un site représentatif des contraintes les plus courantes, jamais sur le site le mieux équipé. Le résultat obtenu là donne une estimation réaliste du travail d'adaptation à prévoir ailleurs.
La différence entre une détection de mouvement classique et un modèle de computer vision tient à la qualification de la scène. Un détecteur de mouvement signale un changement d'image, y compris une ombre, un phare de voiture sur la route voisine ou un rideau de pluie. Un modèle de vision distingue une personne d'un véhicule, mesure une durée de présence, reconnaît une posture ou un geste répété.
Demandez la liste précise des détections disponibles, et surtout leur définition. La formule intrusion recouvre des réalités très différentes : présence humaine dans un polygone pendant une plage horaire, franchissement d'une ligne virtuelle, ou stationnement d'une personne au-delà d'un seuil de durée. Ces trois règles ne produisent ni le même volume d'alertes ni la même valeur opérationnelle.
Vérifiez aussi ce que la solution ne fait pas. Une détection de geste de section de câble, par exemple, est rarement disponible en tant que telle. Ce qui fonctionne en pratique, c'est la combinaison d'une présence anormale et d'une manipulation prolongée au contact de la borne.
C'est le critère qui décide de l'adoption réelle du dispositif. Un système qui déclenche trop souvent finit ignoré, ce qui revient à ne pas l'avoir installé.
Le test valable se fait sur votre site, pas en démonstration. Une nuit de pluie, un éclairage partiel, un trafic routier proche et des insectes attirés par un projecteur constituent le vrai examen. Comptez les alertes reçues sur une période continue d'au moins deux semaines, distinguez les alertes justifiées des alertes inutiles, et rapportez ce chiffre au nombre d'opérateurs disponibles pour les traiter.
Demandez également comment le réglage se corrige. Une solution qui n'offre aucun moyen d'ajuster un seuil, une zone ou une plage horaire après la mise en service vous laissera sans recours face à une configuration bruyante.
Un traitement effectué localement, au plus près des caméras, limite la bande passante nécessaire et permet au dispositif de continuer à fonctionner en cas de coupure de la liaison. Sur des sites isolés, avec une connexion modeste, ce point est déterminant.
Un traitement centralisé simplifie les mises à jour et mutualise la puissance de calcul, mais suppose de faire remonter les flux vidéo en continu. Plusieurs éditeurs proposent les deux modes, parfois combinés : analyse locale, remontée des seuls événements et de leurs images associées. Demandez explicitement quel volume de données quitte le site, et vers quelle destination.
Au-delà de quelques emplacements, l'exploitation devient le sujet principal. Quatre fonctions comptent réellement.
La vérification de l'état du parc, pour savoir depuis un seul écran quelle caméra ne remonte plus et depuis quand. Le déploiement d'une mise à jour ou d'une nouvelle règle sans intervention locale. Le routage des alertes vers le bon destinataire selon l'heure et le site, centre de supervision, astreinte, exploitant local. Enfin, l'export des événements vers vos propres outils, par interface de programmation, pour les rapprocher des interventions de maintenance.
Sans ces quatre fonctions, un déploiement multisite se transforme rapidement en collection d'installations indépendantes que personne ne pilote.
Le RGPD s'applique dès qu'un traitement porte sur des données à caractère personnel, et l'image d'une personne identifiable en fait partie. Une solution qui n'utilise pas la reconnaissance faciale évite le régime des données biométriques prévu par l'article 9 du RGPD, réservé aux catégories particulières de données, et simplifie nettement l'analyse d'impact.
Les obligations habituelles demeurent : information des personnes par un affichage visible mentionnant la finalité et les droits, finalité définie et non détournée, durée de conservation limitée et documentée. La CNIL a publié une position sur les caméras dites augmentées, utile pour qualifier précisément l'usage envisagé. Lorsque des salariés sont concernés, la consultation des instances représentatives du personnel s'impose dans les conditions prévues par le code du travail.
Un dernier point mérite d'être posé au fournisseur : où les données sont hébergées, et sous quel droit. Pour un opérateur public ou une collectivité, la réponse pèse souvent autant que les performances de détection.
Retenez deux ou trois détections prioritaires, celles dont l'absence coûte le plus cher aujourd'hui. Déployez ces détections sur un site représentatif, en conservant les caméras en place. Mesurez pendant au moins deux semaines, de nuit comme de jour, le nombre d'alertes justifiées et le nombre d'alertes inutiles. Comparez ensuite les fournisseurs sur cette grille et non sur leurs plaquettes.
La plateforme CORE de XXII a été conçue pour ce type de montée en charge progressive sur un parc de caméras déjà installé, avec un traitement local ou centralisé selon les contraintes du site.