L’intelligence artificielle au service d’une meilleure lecture des plaques d’immatriculation et du traitement des contraventions
Florent Meyer, diplômé de l’Université de Technologie de Compiègne (UTC), a rejoint l’IRISA en 2023. Il est doctorant en thèse CIFRE au sein de l’équipe de recherche SHADoc et de l’ANTAI, l'établissement public en charge du traitement automatisé des infractions.
Son sujet de thèse porte sur le traitement des images et du texte, et plus précisément sur la construction d’un modèle de langage externalisé dans un système d’apprentissage automatique pour la reconnaissance des plaques d’immatriculation.
Avec plus de 16 millions d'infractions relevées par radar, la performance de la lecture automatique de plaques est cruciale ...
En 2022, plus de 16 millions d’infractions relevées par radar ont été enregistrées : avec un tel volume, la performance de la lecture automatique de plaques est cruciale pour l'ANTAI, or celle-ci est limitée par deux facteurs.
- D’une part, la performance de lecture diminue avec l’évolution permanente des plaques d’immatriculation des parcs automobiles, tant en France qu’à l’étranger. En effet, l’ordre, la répartition et le nombre des lettres et chiffres sur les plaques varie au fil du temps. Sur les plaques françaises par exemple, la lettre H figurera en tête d’immatriculation pour la première fois fin 2024. L’adaptation à cette évolution nécessite aujourd'hui de fréquents et coûteux réentraînements des systèmes de lecture.
- D’autre part, des éléments extérieurs comme les conditions météorologiques, la présence de végétation devant les caméras ou la distorsion optique peuvent entraver la lecture. Les systèmes actuels peinent à désigner les caractères illisibles sur des clichés trop dégradés, et risquent de proposer des lectures erronées. Cela conduit à des besoins accrus de lecture de plaque par des opérateurs.
Le travail de recherche de Florent consiste alors ...
Le travail de recherche de Florent vise à dépasser les limites des approches actuelles. Il tente de concevoir un modèle d’apprentissage automatique capable de reconnaître les caractères et d’indiquer ceux impossibles à lire, tout en facilitant sa mise à jour au fil des changements du parc automobile. Les concepts d’adaptabilité, de capacité de rejet et d’interprétabilité sont au cœur de sa recherche, avec l’objectif de créer des systèmes robustes, performants et auto-évolutifs.
La thèse de Florent permettra ainsi d’accompagner l’ANTAI pour un meilleur traitement des contraventions en diminuant la propagation des erreurs dans l’analyse des plaques, tout en offrant un gain de temps, de fiabilité et de rapidité. Cela contribuera aussi à garantir l'égalité de traitement pour tous les véhicules circulant en France.
Et pour conclure : roulez prudemment !