Utilisation de l’IA pour surveiller le trafic en Grèce
L’implantation de caméras dotées d’intelligence artificielle pour la surveillance du trafic en Grèce semble, en théorie, prometteuse. Elle promet moins de paperasse, une rapidité accrue et la possibilité de détecter des infractions sans qu’un agent soit physiquement présent sur le terrain. Cependant, cette promesse se heurte à une réalité plus complexe lorsque les machines signalent d’éventuelles infractions et qu’une vérification humaine devient nécessaire pour confirmer leur existence.
Les chiffres alarmants
Selon un rapport publié par Ta Nea, un taux d’erreur des enregistrements pourrait atteindre entre 90% et 95%. Durant la phase pilote, sur 5 500 enregistrements générés par le système, seuls 400 ont été validés comme corrects par la police. Les autres cas incluent 1 300 infractions pour l’utilisation du téléphone et 3 800 pour excès de vitesse qui ont été rejetés.
Une chaîne de validation complexe
Le fonctionnement du système en Grèce repose sur une chaîne de validation rigoureuse. Les caméras détectent une potentielle infraction, mais la validation de l’autorité compétente est indispensable avant que la contravention puisse être émise et notifiée au conducteur. Cela souligne le fait que la véritable difficulté réside dans le volume massif des enregistrements que la police doit examiner.
Un nouveau modèle de gestion des infractions
Depuis la fin mars, la Grèce expérimente un système numérique de certification des infractions de trafic. L’objectif est de remplacer progressivement les contraventions manuscrites par un processus dématérialisé. Dans cette phase pilote, deux sources principales sont employées : les caméras gérées par l’entreprise publique de transport OSY sur les voies de bus, et un réseau de caméras dites “intelligentes” reliées au Ministère de la Gouvernance Numérique.
Émergence des récourts et de leur résolution
Au 30 mai 2026, ce nouveau mécanisme avait généré 2 453 amendes numériques, dont 420 faisaient l’objet d’allégations, représentant 17,12% du total. Parmi ces réclamations, seulement 52 (2,11%) ont été acceptées, principalement en raison de problèmes techniques ou de procédure, tels que des anomalies temporelles ou des données illisibles.
Distinguer entre infractions et recours
Il est essentiel de différencier les enregistrements générés par les caméras, qui nécessitent une vérification par la police, des amendes qui ont déjà passé ce filtre. Bien que le système intègre une étape de validation humaine, cela n’empêche pas certains conducteurs de contester des sanctions qui avaient initialement été validées.
Points de conflit et défis technologiques
Un expert en transport, cité par Ta Nea, souligne que le véritable problème réside dans la capacité des caméras à détecter certaines infractions, en particulier celles qui se produisent à l’intérieur du véhicule. Bien qu’il soit plus facile d’identifier un feu rouge grillé ou un excès de vitesse, détecter si un conducteur porte sa ceinture ou utilise son téléphone est plus complexe. Des éléments tels que les ombres, les couleurs, l’angle de la caméra ou même des objets à l’intérieur du véhicule peuvent entraîner des erreurs de lecture et transformer une image non concluante en une prétendue infraction.