No more snow

• À l'aube des Jeux Olympiques de 2024, Paris se prépare à accueillir le monde dans un écrin de festivités et de performances athlétiques. Cependant, au-delà de l'éclat des médailles et des records, une autre compétition se joue dans l'ombre : celle de la surveillance algorithmique. Inspirée par le silence hivernal de la neige, révélatrice des failles et des potentiels de nos agencements urbains, cette nouvelle forme de surveillance promet d'encadrer l'événement sous le prisme de la sécurité, au risque de redessiner les frontières de la vie privée et de l'espace public.

  L'adoption de la "Loi Olympique 2024" par le Parlement français a posé les jalons d'une utilisation accrue des technologies de surveillance. Cette législation, pensée pour sécuriser l'événement, autorise explicitement l'emploi de mesures telles que les analyses via des algorithmes. Ces dispositions, bien que temporaires, inaugurent une ère où la technologie de surveillance s'inscrit dans le quotidien des citoyens, sous le regard bienveillant de Marianne.

  À l'instar de la neige qui dévoile les rythmes et les flux des citadins, la surveillance algorithmique ambitionne de cartographier les mouvements urbains avec une précision inédite. Les technologies employées pour les Jeux, en scrutant chaque recoin de l'espace public, promettent une gestion optimisée des foules et une réponse rapide aux incidents. Toutefois, cette omniprésence technologique soulève des questions éthiques cruciales : où trace-t-on la ligne entre la sécurité et l'intrusion ? L'implémentation massive de ces technologies interroge : jusqu'où peut-on sacrifier la vie privée sur l'autel de la sécurité ? Les garanties apportées par les autorités suffiront-elles à préserver l'intégrité individuelle ?

  Ces questions ne trouvent pas de réponses univoques, mais exigent un débat public approfondi. Les Jeux de Paris pourraient ainsi devenir le théâtre d'une réflexion globale sur le futur de nos sociétés surveillées.

  Les Jeux Olympiques de Paris 2024, par leur magnificence, ont le pouvoir d'unir les peuples dans un élan de fraternité sportive. Cependant, ils nous confrontent également à des défis inédits, où la technologie, dans sa quête de sécurité, doit veiller à ne pas éroder les fondements de notre liberté.

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  At the dawn of the 2024 Olympic Games, Paris prepares to welcome the world into a showcase of festivities and athletic performances. However, beyond the glitter of medals and records, another competition plays out in the shadows: that of algorithmic surveillance. Inspired by the winter silence of the snow, revealing the flaws and potentials of our urban arrangements, this new form of surveillance promises to frame the event under the prism of security, at the risk of redrawing the boundaries of privacy and public space.

  The adoption of the "2024 Olympic Law" by the French Parliament has laid the groundwork for increased use of surveillance technologies. This legislation, designed to secure the event, explicitly authorizes the use of measures such as analysis through algorithms. Although these provisions are temporary, they inaugurate an era where surveillance technology becomes part of the daily lives of citizens, under the benevolent gaze of Marianne.

  Just as snow reveals the rhythms and flows of city dwellers, algorithmic surveillance aims to map urban movements with unprecedented precision. The technologies used for the Games, by scrutinizing every corner of public space, promise optimized crowd management and rapid response to incidents. However, this technological omnipresence raises crucial ethical questions: where do we draw the line between security and intrusion? The massive implementation of these technologies raises questions: how much can we sacrifice privacy on the altar of security?

  Will the guarantees provided by the authorities be enough to preserve individual integrity?

  These questions do not have unequivocal answers but require a deep public debate. The Paris Games could thus become the stage for a global reflection on the future of our surveilled societies.

  The 2024 Paris Olympic Games, with their magnificence, have the power to unite peoples in a surge of sporting fraternity. However, they also confront us with unprecedented challenges, where technology, in its quest for security, m+ust take care not to erode the foundations of our freedom.

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• Process

  This research aims to develop a real-time object detection system using the YOLOv8n model, an advanced version of the famous 'You Only Look Once' algorithm. The script is written in Python and executed in the PyCharm Integrated Development Environment (IDE) on a Mac M1.

  Cette recherche vise à développer un système de détection d'objets en temps réel en utilisant le modèle YOLOv8n, une version avancée du célèbre algorithme "You Only Look Once". Le script est écrit en Python et exécuté dans l'environnement de développement intégré (IDE) PyCharm sur un Mac M1.

import cv2
from ultralytics import YOLO
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Initialisation de la capture vidéo et du modèle YOLO
cap = cv2.VideoCapture("RUE.mp4")
model = YOLO("yolov8n.pt")  # Utilisation de yolov8n.pt

# Seuils à ajuster
SEUIL_CONF = 0.1  # Réduire pour détecter des objets moins évidents
SEUIL_NMS = 0.1   # Ajuster pour la suppression non maximale

# Dictionnaire des couleurs pour les classes ciblées
class_colors = {
    'person': (255, 0, 0),  # Rouge
    'car': (0, 255, 0),     # Vert
}

# Vérifier si la vidéo a été chargée correctement
ret, first_frame = cap.read()
if not ret:
    raise RuntimeError("Failed to read the first frame from the video")

# Initialiser l'image composite avec un fond blanc
composite_image = np.full_like(first_frame, fill_value=255)

# Boucle principale
while True:
    # Lecture d'une frame de la vidéo
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # Détection d'objets avec YOLO
    results = model(frame, device="mps", conf=SEUIL_CONF, iou=SEUIL_NMS)
    result = results[0]
    class_names = result.names
    bboxes = np.array(result.boxes.xyxy.cpu(), dtype="int")
    classes = np.array(result.boxes.cls.cpu(), dtype="int")

    for cls, bbox in zip(classes, bboxes):
        class_name = class_names[cls]

        # Traiter uniquement les classes 'person' et 'car'
        if class_name not in ['person', 'car']:
            continue

        (x, y, x2, y2) = bbox
        color = class_colors[class_name]

        # Dessiner le rectangle et le texte sur la frame
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x2, y2), color, 2)
        cv2.putText(frame, class_name, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, color, 2)

        # Dessiner le rectangle sur l'image composite
        cv2.rectangle(composite_image, (x, y), (x2, y2), color, 2)

    # Affichage de la frame
    cv2.imshow("Img", frame)

    # Vérification si la touche 'Esc' (27) est pressée
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        break

# Libération des ressources et fermeture des fenêtres
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# Affichage de l'image composite avec un fond blanc
plt.figure(figsize=(16, 9))
plt.imshow(cv2.cvtColor(composite_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Superposition de tous les rectangles détectés sur fond blanc')
plt.axis('off')

# Sauvegarde de l'image avec une haute résolution
plt.savefig('composite_image_white_background.png', dpi=300)

plt.show()

• Sources :

  NBC Nightly News (2023). ‘Rainbow support for York pride’, 8 June 2023. Available at: YOUTUBE (Accessed: 18 Febuary 2024).

  Euro News (2024). ‘Smile, AI is watching you: Paris slammed for new video surveillance ahead of 2024 Olympics’, 6 Febuary. 2023. Available at: YOUTUBE (Accessed: 18 Febuary 2024).

  Léna Coulon (2024). ‘Smile, AI is watching you: Paris slammed for new video surveillance ahead of 2024 Olympics’, Libération, 11 April 2023. Available at: LIBERATION Accessed: 18 Febuary 2024).