L’intelligence artificielle au service de la propreté des collectivités

Collecte des données sur la propreté : un enjeu crucial pour les collectivités​

Pour parvenir à maintenir une propreté optimale dans les villes, il est nécessaire de disposer d'informations précises et à jour sur l'état des espaces publics, des rues, des parcs, et des autres lieux fréquentés. C'est là que la collecte de données devient un élément clé. Une mise en évidence des zones à problèmes permet de mettre en place des actions ciblées pour améliorer la propreté urbaine. Par exemple, lorsqu'une zone présentant des dépôts sauvages récurrents est détectée, des actions spécifiques peuvent être entreprises, telles que la mise en place de vidéosurveillance dissuasive ou de la sensibilisation auprès des habitants.

Un exemple concret est la ville de Paris qui a mis en place l’application de signalement citoyen, DMR, permettant de recueillir des données précieuses sur l'état de salubrité de la ville tels que les déchets encombrants, les dégradations de bâtiments, les lumières défectueuses, les affichages sauvages et graffitis, entre autres. Cette initiative est également suivie par de nombreuses autres villes en France, telle que la métropole Aix-Marseille-Provence.

Mais la collecte manuelle des données est un processus finalement laborieux, subjectif et ne permettant pas une surveillance en temps réel, posant ainsi des limites à cette gestion de la propreté par la donnée.

Alors pourquoi ne pas chercher à développer d’autres approches de collecte et d’analyse ?

ViPARE : utiliser de l'intelligence artificielle pour collecter plus de données

C’est ce qu’a fait le projet ViPARE de la Ville de Metz (DIAT - Grand Est) qui propose une solution novatrice pour améliorer la propreté urbaine en utilisant les avancées technologiques de l'intelligence artificielle. Le consortium, composé de la Ville de Metz, de NAIA Science et du Laboratoire Eau et Environnement de l’Université Gustave Eiffel, vise à développer une application mobile intégrant une intelligence artificielle afin de détecter et de compter les déchets et les salissures présents dans les rues.

Concrètement, les opérateurs des villes chargés de l'entretien des voiries, ainsi que les citoyens, pourront utiliser cette application mobile en filmant les rues à l'aide de leurs téléphones, que ce soit à pied, à vélo ou en trottinette électrique. Les vidéos ainsi obtenues permettront de réaliser une cartographie de l'état de propreté du territoire.

Grâce à l'intelligence artificielle, l'application analysera ces données vidéo pour détecter et compter les déchets et les salissures, tels que les tags ou les déjections canines.

L'avantage majeur de cette solution est qu'elle permettra une collecte de données plus rapide, objective et précise. Les opérateurs et les citoyens pourront signaler les zones problématiques en temps réel, ce qui facilitera une intervention rapide des services de nettoyage.

Ces données seront analysées de manière à réduire la présence de déchets et à optimiser l'utilisation des moyens de nettoyage.

L'intelligence artificielle au service de la propreté urbaine

On voit donc avec cet exemple les capacités offertes et la simplicité avec laquelle on peut aujourd’hui capter des images et les analyser.

De plus, on trouve aujourd’hui de plus en plus d’usages de la vision par ordinateur. Que ce soit à partir d'images de caméras de vidéosurveillance déjà installées, de caméras mobiles qui peuvent être déplacées, voire de drones dans le rural, cette vision par ordinateur permet de détecter les dépôts sauvages, ce qui peut aider à prendre des mesures plus rapidement pour nettoyer ces zones et verbaliser les contrevenants quand cela est possible.

Cette même approche se retrouve au dans le domaine du tri sélectif avec les points d’apports volontaires. Par exemple, les solutions de caméras mobiles qui s’installent sur les camions, comme celles de Lixo, analysent les données, pour caractériser les déchets en temps réel et en continu quand ils sont collectés. S’ouvre ainsi tout le volet du suivi de la qualité de l’effort de tri par les citoyens, produisant de nouvelles données pour piloter les politiques propreté du territoire.

Avec plus de données produites, et mieux caractérisées, l’analyse des données peut ensuite être utilisée pour prévoir la quantité et le type de déchets qui seront générés dans une certaine région à un moment donné. Ces prévisions vont aider à optimiser les calendriers de collecte des déchets, la gestion des ressources ou la localisation des corbeilles ou des PAV – points d’apport volontaires. On peut ainsi rentrer dans une gestion dynamique de la propreté.

L’intelligence artificielle est donc un allié des services de la collectivité pour aider à surveiller l'état de propreté des villes et de rendre la gestion des déchets plus efficace. C’est un allié crucial pour lutter contre les problèmes de pollution et de qualité de vie.