CamIA est un boîtier d’alerte en temps réel avec une intelligence artificielle embarquée, qui traite les images localement à proximité des caméras. Au lieu de transmettre en continu les vidéos vers un datacenter, il les analyse sur place et n’envoie une alerte accompagnée des informations nécessaires à l’utilisateur final que lorsqu’un événement est détecté. Ce projet, développé par AzuriA, est lauréat de l’appel à projet ECONUM du plan France 2030 opéré par l’ADEME.
Une IA conçue dès l’origine pour limiter son impact
Contrairement aux systèmes classiques, qui envoient en permanence les images vers des centres de données pour les analyser, CamIA traite directement les informations sur le terrain grâce à une intelligence artificielle embarquée sur une électronique à faible consommation. Les images sont analysées en temps réel dès leur sortie du capteur et seules les alertes, accompagnées des images utiles à leur validation, sont transmises.
Cette innovation repose sur une IA frugale, soutenue par une Bourse French Tech Emergence, dont l’architecture a été conçue pour limiter les besoins en calcul à chaque étape. Le modèle de détection des incendies peut ainsi être entraîné en seulement quatre heures sur une unique carte de calcul consommant environ 300 W, sans recourir à de vastes infrastructures de calcul. Cette approche réduit considérablement les échanges de données, les besoins de stockage et l’énergie nécessaire au fonctionnement de ces systèmes de surveillance.
Connecté à une caméra existante ou intégré à une nouvelle installation, le boîtier analyse automatiquement les images et déclenche une alerte lorsqu’un événement est détecté. Lorsqu’une fumée apparaît, par exemple, il l’identifie, zoome sur la zone concernée pour confirmer la détection, puis transmet uniquement l’alerte et l’image utile via une application.
« Nous voulions démontrer que l’intelligence artificielle pouvait être utile à la planète sans reproduire les effets rebond des modèles les plus énergivores », explique Frédéric Feresin, fondateur d’AzuriA. Cette recherche de sobriété commence dès le développement des algorithmes. Les ingénieurs d’AzuriA entraînent leurs modèles avec des ressources de calcul limitées, directement dans leurs locaux, sans recourir à des centres de données distants particulièrement énergivores. Cette contrainte les conduit à optimiser davantage leurs modèles avant chaque entraînement, plutôt qu’à multiplier les essais successifs.
Les bénéfices sont mesurables : une évaluation indépendante de l’empreinte carbone sur l’ensemble du cycle de vie du dispositif estime celle de CamIA à moins de 30 kg équivalent CO₂ sur cinq ans, fabrication, utilisation et recyclage compris, soit l’équivalent d’un aller-retour en voiture entre Nice et Marseille. À titre de comparaison, une architecture classique reposant sur la transmission continue des images représente plusieurs centaines de kilogrammes équivalent CO₂ sur la même période.
Un boîtier conçu pour durer… et s’adapter
Pour l’ADEME, cette démarche de durabilité et d’adaptabilité du produit développé a fait la différence parmi une centaine de candidatures. « Nous avons peu de projets qui travaillent l’éco-conception aussi en amont et de manière si complète. C’est précisément la clé de cette démarche, le tout avec une équipe à la pointe techniquement », souligne Patricia Sidat, coordinatrice de projets France 2030 à l’ADEME, en charge du portefeuille Numérique Eco-responsable.
Compact, léger et peu énergivore, CamIA peut être installé sur un mât, un drone ou un bateau et fonctionner sur secteur, batterie ou panneau solaire. Son architecture modulaire dissocie l’électronique du bloc optique : lorsqu’un site est déjà équipé d’une caméra compatible, seul le module d’intelligence artificielle est ajouté. Réparable et évolutif, le boîtier limite ainsi le renouvellement des équipements.
Autre originalité : un même matériel peut être réutilisé pour plusieurs missions. Il suffit de télécharger à distance un nouveau modèle d’IA pour passer de la détection des incendies à la surveillance des dépôts sauvages, au suivi de la biodiversité ou à la recherche de personnes en détresse. « Pourquoi installer une caméra dédiée aux incendies qui ne servira que quelques semaines par an, alors qu’elle peut être redéployée le reste du temps sur d’autres missions ? », résume Frédéric Feresin.
Des résultats déjà probants
Les premiers retours d’expérience confirment le potentiel de cette approche. Installé pendant près d’un an dans la Loire, un démonstrateur a fonctionné sans interruption malgré les canicules, les orages et la neige, détectant même des brûlages de végétaux par les particuliers dans des conditions inédites pour son algorithme. CamIA est également arrivé en tête d’évaluations menées dans le département des Alpes-Maritimes sur la détection précoce des départs de feu, l’un des exercices les plus complexes en raison de la variabilité des fumées.
Grâce au soutien du plan France 2030 opéré par l’ADEME, le projet a permis de transformer une vision éco-responsable en une solution opérationnelle. AzuriA prépare désormais son industrialisation et son déploiement en France comme à l’international, avec l’ambition de démontrer qu’une intelligence artificielle peut être à la fois performante, sobre et durable.