Le MIT convertit 331 caméras de New York en données

Le MIT publie le 24 septembre 2026, les chercheurs du Senseable City Lab ont présenté leur livre How AI Sees the City: Urban Visual Intelligence. Fabio Duarte, Martina Mazzarello, Carlo Ratti et Fan Zhang y examinent l’usage de l’IA visuelle pour étudier la vie urbaine. Cette technologie permet de traiter les images comme des données quantifiables. Une étude récente sur New York a identifié les types de véhicules visibles dans 331 caméras de circulation. Les chercheurs ont ensuite estimé les émissions produites par chaque automobile. Selon Fábio Duarte, chaque image peut devenir un jeu de données. Il appelle toutefois à la prudence.

Une analyse élargie prolonge une tradition d’observation urbaine associée à Kevin Lynch et William H. Whyte. Les deux penseurs ont étudié la forme des villes et les usages des espaces publics. Le Senseable City Lab, fondé en 2004, inscrit l’IA dans cette histoire des représentations urbaines. Les auteurs citent notamment les cartes romaines, la photographie et les travaux sur Paris ou le Lower East Side de New York. Carlo Ratti estime que l’IA visuelle permet désormais d’observer les villes à une échelle et avec un niveau de détail auparavant impossibles. Le livre est publié par Routledge.

L’IA mesure les usages urbains

Des usages multiples concernent la circulation, les émissions, la sécurité et l’activité des rues. Les images peuvent aussi montrer quelles zones de places ou de parcs attirent le plus de personnes. L’imagerie satellitaire mesure la couverture arborée et les espaces verts. Des images de téléphones et d’autres sources peuvent également indiquer dans quelle mesure les habitants aperçoivent la végétation au quotidien. Fan Zhang présente cette capacité comme un lien entre les rues, les bâtiments, les espaces publics et le fonctionnement des villes. Une autre étude du laboratoire a analysé les intérieurs de 400 000 logements Airbnb à travers le monde.

Des différences persistantes apparaissent dans cette étude sur les styles d’aménagement intérieur. Les résultats contredisent certaines affirmations selon lesquelles les styles deviendraient partout plus homogènes. Les intérieurs présentent au contraire des différences géographiques importantes. Martina Mazzarello considère ces images comme un outil pour les urbanistes, les responsables publics et les citoyens. Cette approche peut aussi documenter les trottoirs, les déplacements et les activités au niveau de la rue. Le Senseable City Lab développe ces recherches sur les dynamiques urbaines. Les auteurs présentent toutefois ces applications comme des outils au service de finalités humaines.

La surveillance expose ses limites

Les risques augmentent avec la multiplication des caméras et l’usage systématique des images. Londres, pionnière de la vidéosurveillance, compte environ 210 caméras par mile carré. Huit des dix villes les plus équipées se trouvent en Chine. Shanghai dépasse 5 000 caméras par mile carré. Les auteurs estiment que les gains de sécurité doivent être comparés à l’érosion possible des libertés individuelles et aux risques d’abus. Ils soulignent aussi que les modèles peuvent renforcer des biais sociaux existants. Un système entraîné principalement sur des groupes majoritaires peut évaluer différemment les groupes minoritaires.

Une vigilance nécessaire accompagne donc l’usage de l’IA visuelle dans les études urbaines. Fábio Duarte affirme que l’IA n’est pas neutre, car son apprentissage dépend de la culture intégrée dans ses données. Martina Mazzarello rappelle que le regard humain n’est pas neutre non plus. Les auteurs défendent une utilisation guidée et une formation rigoureuse des systèmes. Michael Batty, de l’University College London, qualifie le livre de fascinant. Il estime qu’il propose des pistes pour améliorer la conception urbaine grâce à l’analyse urbaine, à l’IA et aux grands modèles de langage. Les auteurs appellent finalement à explorer ces outils avec prudence, esprit critique et créativité.