PROPRETÉ. On n'arrête pas les progrès de l'intelligence artificielle. Découverte de nouvelles formes moléculaires pour l'ndustrie pharmaceutique, reconnaissance faciale, synthèse vocale, véhicules autonomes... et bientôt, peut-être, des villes plus propres grâce à l'identification en temps réel des déchets de la voie publique par des caméras embarquées sur les véhicules de voiries ? C'est en tout cas la piste envisagée par des chercheurs de l'EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne, en Suisse), qui a donné lieu à publication dans la revue Computer vision systems. Grâce aux caméras de la flottille de camions, un logiciel "chef d'orchestre" permet d'établir un état des lieux factuel en temps réel du degré de saleté des rues d'une ville.... et d'optimiser les itinéraires et fréquence de nettoyage, rue par rue !
Capture d'écran du programme, qui identifie à l'image les feuilles mortes, les mégots de cigarettes et les autres types de déchets / Crédits : EPFL
Entraîner l'algorithme à reconnaître chaque déchet
Les chercheurs ont ainsi entraîné un algorithme de machine learning à reconnaître 25 catégories de déchets au sol : bouteilles de plastique, journaux, mégots, feuilles d'arbre... de quoi les comptabiliser et les classer automatiquement dans la bonne catégorie. "Nous sommes en train d'enrichir notre base de données d'apprentissage, ce qui permettra à notre système de devenir encore plus efficace", précise précise Mohammad Saeed Rad, co-auteur de l'étude et assistant scientifique au sein du Laboratoire de traitement des signaux de l'EPFL.
STRATÉGIES. Pour intégrer leur approche aux services de planification urbaine, les auteurs ont travaillé avec des urbanistes de la ville de Zurich (Suisse). "Aujourd'hui, les villes n’ont pas les outils pour gérer ce domaine à partir de mesures objectives", avance Mohammad Saeed Rad. Les villes décident actuellement en fonction de stratégies spécifiques : la ville de Zurich, par exemple, choisit d'envoyer plusieurs fois par an des personnes parcourir les rues, puis évaluer les déchets qu’elles trouvent sur leur route afin d'en déduire l’état de propreté global. D’autres se contentent d'interroger leurs citoyens sur leur perception de la propreté de telle ou telle zone urbaine.
Des caméras intelligentes aussi compatibles avec le vélo
Restera à adapter le système à chaque contexte urbain. "Au départ, nous avions choisi de fixer les caméras sur les camions de nettoyage des villes puisqu'ils parcourent les endroits les plus sales. Ensuite, nous nous sommes rendus compte, avec nos villes partenaires (des villes suisses dont Zurich) que certaines zones stratégiques comme des parcs ou des aires de jeux n’étaient pas accessibles aux véhicules. Nous avons donc développé notre système aussi pour les vélos", conclut le chercheur.
