🚨 La prochaine génération de vidéosurveillance ne cherche plus seulement à filmer. Elle cherche à comprendre. Le véritable tournant n’est pas la reconnaissance faciale. C’est l’arrivée de la vidéosurveillance algorithmique : des systèmes capables d’analyser automatiquement les images pour détecter des comportements, identifier des anomalies et déclencher des alertes en temps réel. Aujourd’hui, ces technologies savent déjà repérer : • un objet abandonné ; • une intrusion dans une zone interdite ; • un regroupement inhabituel ; • une chute ou une bagarre ; • un véhicule circulant à contre-sens ; • un mouvement de foule. Demain, ces capacités pourraient être combinées avec d’autres sources de données : → lecture automatique des plaques d’immatriculation (LAPI) ; → capteurs Wi-Fi et Bluetooth ; → drones ; → capteurs acoustiques ; → cartographie en temps réel. L’enjeu n’est plus la caméra, mais la fusion des données. Chaque système, pris isolément, fournit une information limitée. Reliés entre eux par des algorithmes, ils peuvent produire une vision extrêmement précise des déplacements, des comportements et des situations dans l’espace public. En France, l’expérimentation de la vidéoprotection algorithmique lors des Jeux olympiques de Paris 2024 a constitué une étape importante. Le débat porte désormais sur les conditions dans lesquelles ces technologies pourraient être pérennisées ou étendues. La question n’est donc pas seulement technique. Elle est politique. 👉 Quels usages sont jugés légitimes ? 👉 Quelles garanties de transparence et de contrôle démocratique ? 👉 Où placer la frontière entre prévention, efficacité opérationnelle et surveillance permanente ? Les évolutions ne se feront probablement pas par une rupture spectaculaire, mais par une succession d’extensions fonctionnelles discrètes. #NostrFR #RegWatch #IA #Vidéosurveillance #AIAct #RGPD #Cybersécurité #LibertésNumériques #ProtectionDesDonnées