Sièges vides verbalisés pour défaut de ceinture : en Grèce, sur 5 500 PV de caméras à IA vérifiés par des policiers à Athènes, seulement 400 ont été validés

À Athènes, un test grandeur nature de caméras routières dopées à l’IA tourne au casse-tête, entre erreurs de détection et flou juridique.

En Grèce, un projet pilote de caméras de surveillance routière assistées par intelligence artificielle, testé à Athènes, soulève de nombreuses questions. Comme le rapporte le site spécialisé qui publie ces données, la technologie, censée automatiser la répression des infractions, a généré des milliers de procès-verbaux que les forces de l’ordre ont largement retoqués après contrôle humain.

Une IA qui verbalise… mais dont les PV ne tiennent pas

Entre avril et mai, les caméras à IA installées dans la région d’Athènes ont produit environ 13 000 avis de contravention, selon les médias grecs cités par le site. Sur ce total, les policiers n’ont pu en examiner qu’une partie : 5 500 dossiers ont été effectivement passés en revue par des agents.

Sur 5 500 procès-verbaux issus des caméras à IA et contrôlés par des policiers à Athènes, seuls 400 ont été jugés valides.

Les 5 100 autres ont été rejetés. Deux grands ensembles se distinguent : environ 3 800 infractions pour excès de vitesse et 1 300 pour usage du téléphone au volant, absence de ceinture de sécurité ou autres comportements similaires.

Un blocage juridique sur les excès de vitesse

Premier cas : les 3 800 verbalisations pour vitesse excessive. Elles n’ont pas été annulées à cause d’un bug, mais en raison d’un obstacle purement légal. Le système se basait sur une mesure de « vitesse moyenne » sur un tronçon, une méthode qui, en Grèce, ne dispose pas encore de cadre législatif.

Résultat : ces PV ont été automatiquement abandonnés, non pas parce que l’IA s’est trompée, mais parce que la loi grecque ne prévoit pas encore cette forme de contrôle, contrairement à ce qui existe déjà dans plusieurs pays européens, dont la France avec certains dispositifs de contrôle dit « tronçon ».

Téléphone, ceinture, gestes… l’IA se trompe de cible

Le deuxième groupe, les 1 300 autres contraventions rejetées, met directement en cause les capacités de l’algorithme. Là, la technologie a montré ses limites sur des comportements plus complexes à analyser que la simple vitesse.

Les policiers chargés de vérifier les images ont constaté que le logiciel confondait régulièrement des objets sombres avec des smartphones, ou interprétait mal certains gestes du conducteur. Un automobiliste saisissant son levier de vitesse, portant une cigarette électronique à la bouche ou manipulant un objet foncé pouvait ainsi être pris à tort pour un conducteur téléphonant.

L’algorithme a parfois transformé un simple t-shirt sombre en téléphone portable… ou en absence de ceinture.

Les caméras ont également rencontré des difficultés avec la lumière. D’après le journal grec Ta Nea, des ombres, des vêtements foncés ou certains contrastes ont perturbé les capteurs : des conducteurs ont été signalés à tort comme non attachés, alors que leur ceinture se confondait avec leur tenue.

Des sièges vides verbalisés pour défaut de ceinture

L’un des cas les plus frappants rapportés par la presse grecque concerne la détection des passagers. Le système a parfois « vu » des occupants fantômes sur le siège avant, puis les a verbalisés pour absence de ceinture.

Dans ces scénarios, les caméras ont généré des avis de contravention adressés à des conducteurs pour un passager… qui n’existait tout simplement pas. Un siège vide était identifié comme une personne sans ceinture, entraînant un PV totalement infondé.

Dans certains dossiers, les caméras ont créé de toutes pièces des passagers fantômes, censés ne pas porter leur ceinture à l’avant.

Autre limite : la gestion du contexte. Les caméras enregistrent chaque véhicule qui franchit une voie de bus ou une voie de secours, sans comprendre la raison de cette manœuvre. Un automobiliste se rabattant pour laisser passer une ambulance, ou suivant les indications d’un policier sur le terrain, pouvait être automatiquement signalé comme en infraction, alors que son comportement était justifié.

Des chiffres officiels bien plus flatteurs

Face à ces éléments, le récit porté par les autorités grecques diverge nettement. Le ministère grec de l’Infrastructure et des Transports présente publiquement le programme comme une réussite.

Selon les données relayées par la chaîne publique ERT, les autorités auraient validé et confirmé 2 453 contraventions numériques entre la fin mars et la fin mai. Sur ce total, 420 automobilistes ont déposé un recours formel. L’État n’en a finalement accepté que 52, soit environ 12 %, principalement pour des motifs médicaux.

Pour le gouvernement grec, la faible part de recours acceptés prouve la fiabilité du dispositif, à condition d’un tri préalable par des policiers.

Ce chiffre masque toutefois un point clé : avant d’arriver jusqu’au conducteur, chaque contravention issue des caméras doit encore être passée au crible par un agent. Ce « filtre humain » élimine d’abord toutes les infractions manifestement erronées ou juridiquement fragiles, ce qui évite qu’elles entrent dans les statistiques officielles.

Les données citées par le site spécialisé proviennent, elles, de fuites et de sources internes, non de communications policières officielles. Les médias grecs ont déjà commis des erreurs d’interprétation sur ces chiffres, ce qui nourrit la confusion autour des taux d’échec réels de l’IA.

Seulement huit caméras à IA réellement actives à Athènes

Autre élément de contexte : l’ampleur réelle du déploiement. Interrogé par le vidéaste grec Vasilis Saribalidis, Kimon Logothetis, qui intervient pour le ministère de l’Infrastructure et des Transports, a précisé que seules huit caméras à IA étaient actuellement en service dans la région d’Athènes.

Ces huit caméras sont les seules à contrôler simultanément vitesse, feu rouge, casque, ceinture et usage du smartphone.

Un projet bien plus large était pourtant envisagé : un appel d’offres devait permettre l’installation d’environ 1 000 caméras à IA sur les routes de l’Attique, la grande région d’Athènes. Ce marché a toutefois été suspendu à la suite de recours déposés par des candidats, et devra, selon la presse grecque, être relancé.

En parallèle, d’autres programmes régionaux prévoient la mise en place de 388 caméras « classiques », non basées sur l’IA, d’ici la mi-juillet. Celles-ci seront limitées à la détection des franchissements de feu rouge.

Un investissement qui suppose une longue phase d’apprentissage

Pour les autorités grecques comme pour les développeurs, ce premier test montre qu’une phase d’apprentissage reste nécessaire, autant pour les algorithmes que pour les policiers qui les exploitent. L’objectif affiché : affiner les modèles de reconnaissance, clarifier le cadre juridique et réduire le volume d’erreurs avant d’envisager un déploiement massif.

• Adapter la loi aux méthodes de contrôle (vitesse moyenne, traitement automatisé).
• Améliorer la détection visuelle (éclairage, vêtements sombres, objets confondus avec des téléphones).
• Intégrer des seuils de tolérance et des scénarios de contexte (ambulances, consignes policières).
• Conserver un contrôle humain avant l’envoi des PV aux conducteurs.

Quelles différences avec la situation en France ?

En France, les radars automatiques et les contrôles routiers reposent déjà largement sur des systèmes numériques, mais l’usage de l’IA reste plus discret et encadré. Les radars de vitesse ou de franchissement de feu rouge fonctionnent sur des règles techniques précises, homologuées, avec un cadre juridique déjà bien installé.

La détection du téléphone au volant ou de l’absence de ceinture est possible via certains dispositifs, mais ces systèmes sont généralement testés avec prudence, avec une validation systématique des images par un agent de l’État avant la rédaction d’un PV. Les forces de l’ordre françaises gardent ainsi un rôle central dans la qualification de l’infraction, même lorsque la prise de vue est automatisée.

La France dispose également d’un réseau dense de radars « tronçon » pour la vitesse moyenne, appuyés sur des textes spécifiques du Code de la route. La situation grecque montre ce qui peut se passer lorsqu’une technologie arrive plus vite que la loi qui doit l’encadrer : les données existent, mais les PV ne peuvent pas tenir devant un juge.

Ce que révèle ce test sur les limites actuelles de l’IA

Le cas d’Athènes illustre une difficulté propre aux systèmes de surveillance automatisés : la reconnaissance fine de comportements humains en conditions réelles. Une IA peut mesurer une vitesse ou repérer un feu rouge avec une grande fiabilité. En revanche, distinguer un téléphone d’un paquet de cigarettes, une ceinture d’un vêtement noir ou un geste banal d’un usage de smartphone reste bien plus complexe.

Pour un conducteur, le risque n’est pas seulement de recevoir un PV injustifié, mais aussi de devoir engager des démarches pour le contester, avec une charge administrative et du temps perdu. Les autorités grecques semblent en avoir conscience, puisqu’un « tri » humain massif intervient avant l’envoi des contraventions définitives.

Ce cas met aussi en lumière un point souvent sous-estimé : même très performants, ces systèmes ne peuvent raisonnablement fonctionner sans contrôle humain, notamment lorsque les sanctions sont lourdes et que des erreurs d’identification ont des conséquences concrètes sur les citoyens.

Caméras à IA : quelles précautions pour l’avenir ?

Pour éviter de multiplier les « sièges vides » verbalisés, plusieurs pistes sont généralement évoquées par les spécialistes des transports et des technologies, dans des débats qui concernent autant la Grèce que d’autres pays européens :

• Multiplier les phases de test sans envoi de PV, uniquement pour calibrer l’algorithme.
• Rendre obligatoire une validation humaine avant chaque contravention, au moins au début.
• Documenter clairement les motifs possibles d’erreur, afin de les intégrer dans les recours.
• Adapter la loi au rythme des innovations, plutôt que l’inverse.

La Grèce se trouve aujourd’hui dans une phase de rodage délicate, entre communication gouvernementale enthousiaste et réalité beaucoup plus nuancée sur le terrain. Les prochains ajustements législatifs et techniques diront si ces caméras à IA deviennent un outil fiable de sécurité routière, ou un exemple de déploiement trop rapide d’une technologie encore imparfaite.

Hélène Vasseur

Lecture rapide : rédactrice en chef d’Eurotel, ancienne de l’hôtellerie, spécialiste des hôtels de caractère et des city-trips.

Hélène Vasseur a passé près de quinze ans dans l’hôtellerie avant de se consacrer à l’écriture. De la réception d’un palace lyonnais à la direction d’une maison d’hôtes, elle a appris à lire un hôtel de l’intérieur : ce qui fait une vraie adresse, et ce qui relève du décor.

Rédactrice en chef d’Eurotel, elle coordonne la ligne éditoriale et arpente l’Europe à la recherche d’hôtels de caractère et de destinations à raconter autrement. Sa conviction : on voyage mieux quand on comprend les lieux, pas seulement quand on les coche. Elle garde un faible pour les vieilles villes d’Europe centrale et les petits-déjeuners qui s’éternisent.