MIT explore l’IA visuelle en ville et alerte sur la surveillance

Le MIT publie le 24 septembre 2026 un livre consacré à l’intelligence artificielle visuelle dans les villes. Intitulé How AI Sees the City: Urban Visual Intelligence, l’ouvrage est publié par Routledge. Ses auteurs sont Fabio Duarte, Martina Mazzarello, Carlo Ratti et Fan Zhang. Tous examinent les usages de cette technologie pour étudier la vie urbaine. Le livre présente à la fois des applications en planification et des risques liés à la surveillance. Les chercheurs du MIT Senseable City Lab décrivent les images numériques comme des données mesurables. Selon Fabio Duarte, chaque image peut constituer un jeu de données grâce aux techniques de vision par ordinateur. Les auteurs appellent toutefois à une utilisation prudente.

New York sert de cas concret pour mesurer cette approche. Une étude récente du MIT Senseable City Lab a utilisé l’apprentissage automatique sur 331 caméras de circulation new-yorkaises. Les chercheurs ont identifié les types de véhicules visibles dans ces images. Ils ont ensuite estimé les émissions produites par chaque automobile. Cette méthode associe une observation visuelle à des mesures sur la pollution. Les auteurs indiquent qu’un nombre suffisant de caméras pourrait permettre une surveillance des émissions combinant précision et échelle. L’IA visuelle peut aussi étudier les embouteillages, les intersections dangereuses, les places et les parcs. Ces applications concernent directement les urbanistes, qui disposent de davantage d’images pour analyser les espaces publics.

Le MIT élargit l’analyse urbaine

Une tradition ancienne structure la réflexion des auteurs. Le Senseable City Lab, fondé en 2004, utilise les données pour mieux comprendre les dynamiques urbaines. Le livre relie l’IA visuelle aux cartes romaines, à la photographie et aux travaux de Kevin Lynch et William H. Whyte. Lynch a publié The Image of the City en 1960. Whyte a étudié les espaces publics après ses travaux de sociologie. Carlo Ratti estime que l’IA visuelle permet désormais d’observer les villes à une échelle et avec un niveau de détail auparavant impossibles. Fabio Duarte compare cette évolution au travail de Lynch, réalisé avec du papier et un stylo.

Les usages couvrent plusieurs dimensions de la ville. Les images peuvent documenter les émissions, les flux de circulation, la sécurité, les trottoirs et l’activité au niveau des rues. Les auteurs étudient aussi la végétation urbaine. Les images satellites mesurent la couverture arborée et les espaces verts. Des images prises avec des téléphones peuvent montrer dans quelle mesure les habitants aperçoivent cette végétation au quotidien. Le livre relie cette visibilité à des indicateurs de bien-être rapportés. Une autre étude du Senseable City Lab a analysé les images de 400 000 annonces Airbnb dans le monde. Elle observe des différences géographiques importantes dans les styles intérieurs, contrairement à certaines affirmations sur leur homogénéisation mondiale.

La surveillance soulève des risques

Les risques augmentent avec la multiplication des caméras et des images. Le livre cite Londres, qui compte environ 210 caméras par mile carré. Huit des dix villes les plus équipées au monde se trouvent en Chine. Shanghai dépasse 5 000 caméras par mile carré. Les auteurs écrivent que les bénéfices possibles pour la sécurité doivent être comparés à l’érosion des libertés individuelles et aux risques d’abus liés à une surveillance constante. Le débat sur l’usage des caméras de circulation s’est également développé aux États-Unis en 2026. Ces exemples placent la collecte visuelle au centre des discussions sur la recherche urbaine et les usages publics des données.

Les modèles reproduisent aussi certains biais sociaux. Lorsque les systèmes sont entraînés principalement sur des groupes majoritaires, ils peuvent évaluer différemment les groupes minoritaires. Les données produites peuvent alors renforcer des perceptions antérieures concernant des personnes, des quartiers ou des villes. Fabio Duarte affirme que l’IA n’est pas neutre, car son apprentissage dépend de ce qui est intégré dans la culture. Martina Mazzarello ajoute que les yeux humains ne sont pas neutres non plus. Les auteurs défendent donc une orientation attentive des outils et de leur entraînement. Michael Batty, de l’University College London, qualifie le livre de fascinant et y voit des pistes pour améliorer la conception urbaine avec l’analyse urbaine, l’IA et les grands modèles de langage.

Les auteurs recommandent une exploration prudente, critique et créative de l’IA visuelle. Leur ouvrage présente cette technologie comme un outil au service d’objectifs humains, plutôt que comme un observateur autonome de la ville. Cette position s’inscrit dans l’histoire des représentations urbaines étudiée par le Senseable City Lab. Elle conserve les applications liées aux rues, aux bâtiments, à la végétation, au trafic et aux espaces publics. Elle maintient aussi les questions de liberté individuelle et de biais dans l’évaluation des usages. Le livre est disponible chez Routledge. Le MIT Senseable City Lab présente également ses travaux sur les dynamiques urbaines.