Un casque oublié sur un siège, une alerte en quelques secondes. La détection des EPI par caméra signale l’équipement manquant, sans identifier personne.
Un casque resté sur le siège passager, une zone franchie sans équipement : l’écart dure quelques secondes, et personne n’est là pour le voir. La détection des EPI par intelligence artificielle traite précisément ce moment, sans rien savoir de la personne concernée.
Prenons un chantier d’Île-de-France, à 8 h 50. Un technicien descend de son véhicule ; son casque est resté sur le siège passager. Personne ne l’a vu. Avec une caméra à analyse embarquée sur la zone, le conducteur de travaux recevrait quelques secondes plus tard une notification : « Zone Nord : absence de casque détectée. »
Ce n’est pas du flicage. Pas de reconnaissance faciale, pas d’identification nominative : l’algorithme voit un casque, ou pas de casque. Le dispositif ne dit pas qui, il dit quoi et où. Casque, gilet haute visibilité, harnais, la caméra analyse en temps réel les zones couvertes et peut signaler immédiatement un équipement manquant. L’alerte part au moment où l’écart existe, et non au moment où quelqu’un finit par le constater.
Trois repères suffisent à situer l’enjeu dans le BTP.
Au-delà des chiffres, ce qui nous occupe surtout, c’est ce que la détection change concrètement sur le terrain. Car elle ne représente qu’un des usages possibles d’une même installation.
La même infrastructure peut également servir à détecter :
Une seule infrastructure vidéo peut donc servir à la fois à la sûreté, à la prévention et à l’analyse des incidents. Ce qui change, c’est simplement ce que l’on demande à l’IA de détecter.
Vous exploitez des chantiers ou des sites industriels ? Parlons-en.
Une première version de ce texte a été publiée sur le LinkedIn d’ARILAM.
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