Outil d’analyse de la couverture des caméras ALPR (Automated License Plate Reader) aux États-Unis

• Basé sur le taux de passage des caméras ALPR, calcule la part des trajets de logements qui tombent dans la zone de surveillance lorsqu’ils se déplacent vers des infrastructures majeures comme un hôpital, une école ou une épicerie
• Utilise les données OpenStreetMap (OSM) pour analyser les logements, les commodités et les positions des caméras de surveillance, puis calcule l’itinéraire de déplacement le plus court selon les routes réelles
• Les caméras ALPR installées par des acteurs privés ou des autorités locales, comme Flock Safety, peuvent engendrer une accumulation d’historique de déplacements personnels, des mésusages ou un transfert de données à l’étranger
• 53 États, 3 548 comtés et environ 20 654 467 ménages ont été analysés ; par exemple, le comté de Santa Clara en Californie compte 845 caméras détectées parmi 110 399 ménages
• Outil basé sur des données qui visualise la dispersion géographique des réseaux de surveillance ALPR et le risque d’atteinte à la vie privée

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Vue d’ensemble de l’analyse de couverture des caméras ALPR

• Cet outil analyse la portée de surveillance des caméras ALPR par comté aux États-Unis
  • Il calcule le taux de passage par caméra ALPR quand les foyers se rendent à un hôpital, une école, une épicerie ou d’autres principaux services de la vie quotidienne
  • Il calcule les itinéraires courts basés sur le réseau routier réel pour refléter un trajet réaliste au lieu d’une distance en ligne droite
• Les caméras ALPR sont déployées par des collectivités locales ou des entreprises privées et collectent et partagent des données de déplacement de véhicules, formant ainsi des historiques de mobilité personnelles
  • Ces données peuvent entraîner des risques de fausses arrestations, d’abus par les forces de l’ordre, d’envoi de données à l’étranger pour l’entraînement d’IA
  • Il est également mentionné qu’il est difficile de prouver l’efficacité de ces caméras

Collecte et méthode d’analyse des données

• Les données s’appuient sur les tags de logements, commodités et caméras de surveillance issus d’OpenStreetMap (OSM)
  • Calcule le chemin le plus court entre chaque logement et la commodité la plus proche
  • Un segment est classé comme zone surveillée si la voie le long du trajet croise un nœud de caméra ou se situe dans une certaine distance de celui-ci
• Les technologies utilisées incluent les contraction hierarchies et l’indexation géospatiale (geospatial indexing)
• Les données sont recalculées tous les 7 jours, et les utilisateurs peuvent étiqueter directement les informations de logements, d’équipements et de caméras dans OSM pour améliorer la précision

Exemple du comté de Santa Clara

• Résultats de l’analyse du comté de Santa Clara, Californie
  • 110 399 ménages, 845 caméras détectées
  • 71,5 % des ménages passent par des caméras ALPR pour aller à l’hôpital, 36,9 % pour une visite vétérinaire, 27,9 % pour la bibliothèque, 9,6 % pour une école
  • Couverture de surveillance moyenne : 23,9 %
• Chaque pourcentage correspond à la proportion de foyers dont l’itinéraire vers la destination ciblée traverse une caméra ALPR

Synthèse des données nationales

• Couverture globale analysée : 53 États, 3 548 comtés, 20 654 467 ménages
• Exemples de couverture moyenne par État
  • Alabama : 17,9 % (72 comtés, 164 900 ménages)
  • California : 13,1 % (65 comtés, 3 841 165 ménages)
  • Ohio : 18,6 % (106 comtés, 703 200 ménages)
  • Virginia : 15,8 % (143 comtés, 877 415 ménages)
  • Alaska, Montana, New Hampshire, etc. figurent à 0 %

Projets connexes et ressources

• Des liens vers des projets liés à la surveillance ALPR et à la vie privée sont fournis
  • DeFlock : cartographie communautaire des caméras Flock
  • Eyes on Flock : enquête sur le système de surveillance Flock Safety
  • Atlas of Surveillance (EFF) : base de données des technologies de surveillance policière
  • Plate Privacy : documentation sur la protection de la vie privée des plaques d’immatriculation
  • Have I Been Flocked : vérifiez si votre véhicule a été inclus dans les données Flock

Informations techniques et production

• Les données sont basées sur les données publiques des contributeurs OpenStreetMap
• Police d’écriture Google Fonts : Tomorrow
• Projet développé par Matthew Esposito (William & Mary)
• Indication de mise à disposition du code prochainement (Code soon :tm:), avec une mise à jour hebdomadaire des données