Pour mesurer le port du masque sur une foule de 5000 personnes, un recours à une intelligence artificielle (IA) est nécessaire. La société Datakalab a développé une solution technologique de détection du port du masque sur la base d’analyse d’images capturées par vidéo, tout en protégeant les données personnelles par une anonymisation en temps réel. Les traitements qui sont appliqués aux vidéos suivent une chaîne de traitement classique en analyse faciale. Dans un premier temps, un détecteur de visage permet de repérer l’ensemble des visages présents dans chaque image de la vidéo. La position grossière de ces visages est ensuite affinée à l’aide d’un détecteur de points caractéristiques du visage (coin de bouches, yeux, contour…) pour affiner et normaliser la position des chacun des visages. Dans un second temps, chaque visage ainsi « détouré » est traité par un modèle d’IA entrainé à décider si un masque est présent sur ce visage (ce modèle a été précédemment entraîné à partir de données annotées de visage). Il est ainsi possible de déterminer pour chaque image de la vidéo la proportion de personnes portant un masque. Ces traitements ne comportent à aucun moment de traitement biométrique puisque l’objectif est de détecter les visages et le port du masque indépendamment de l’identité de la personne.

Cette technologie est actuellement utilisée sur le réseau de transports en commun francilien, en collaboration avec la RATP, afin de guider des mesures de sensibilisation spécifique des usagers. La technologie permettant de produire des statistiques de compliance au port du masque en fonction de l’heure de la journée, il est ainsi par exemple possible de renforcer la diffusion des messages de sensibilisation aux heures où le port du masque diminue.

C’est la première fois que cette technologie sera utilisée dans une salle de concert. Malgré des conditions lumineuses différentes, les premiers repérages ont permis de valider que les données seraient exploitables avant/après et dans les couloirs menant à la salle principale.

Des caméras seront disposées à différents endroits dans l’enceinte de l’expérimentation (salle de concert, portes d’accès, coursives) et les données seront enregistrées en continu pendant toute la durée de l’évènement, depuis l’entrée jusqu’à la sortie des spectateurs. Ceci permettra d’identifier les circonstances et la manière de porter le masque, selon les endroits et les périodes de l’événement.