Pour commencer, pouvez-vous nous expliquer brièvement ce que fait brighter AI ?

Marian Gläser : brighter AI a été fondée en 2017, et nous sommes soutenus par des investisseurs du secteur de la sécurité, ainsi que par la Deutsche Bahn.

Chez brighter AI, nous fournissons des solutions d'anonymisation d'images et de vidéos basées sur une technologie de deep learning de pointe. Nos solutions, Precision Blur et Deep Natural Anonymization (DNAT), censurent les visages et les plaques d'immatriculation et aident les entreprises à se conformer aux réglementations sur la protection des données telles que la RGPD. Nous permettons à des entreprises de divers secteurs d'utiliser les données que des caméras enregistrent publiquement à des fins d'analyse et d'IA. Grâce à notre solution, elles peuvent atténuer leur responsabilité et les risques de recevoir une amende, augmenter la capacité de leurs équipes, améliorer leurs délais de commercialisation et pousser l'innovation.

Nous accompagnons les villes intelligentes, les transports publics, la conduite autonome, etc. Telle est notre place dans la chaîne de valeur du traitement des données. Avec nos solutions, nous veillons à ce que l'innovation ne soit pas stoppée et à ce que les identités soient protégées.

Pourquoi les municipalités où les entreprises de transport public devraient-elles se soucier de la protection de la vie privée ?

MG : D'une part, il existe des réglementations strictes ; en Europe, vous avez la RGPD, aux États-Unis, vous avez le CCPA (California Consumer Privacy Act), et nous pouvons constater que de plus en plus de pays adoptent des lois pour protéger l'identité des personnes. Les régulateurs comprennent qu'avec la collecte de données en public, il devient essentiel de préserver la vie privée des personnes. Les entreprises qui enfreignent ces réglementations peuvent se voir infliger des amendes allant jusqu'à 4% de leur chiffre d'affaires annuel et doivent rendre publique la brèche de confidentialité.

Les régulateurs sont de plus en plus nombreux à comprendre que, les données étant collectées en public, il est essentiel de préserver la vie privée des personnes.

- Marian Gläser, Co-Founder et CEO de brighter AI

D'autre part, il y a bien sûr la responsabilité sociale. Vous devez non seulement vous assurer que vos trains sont sûrs, mais aussi que la vie privée de vos passagers est protégée.

Pourquoi ont-ils besoin de solutions d'anonymisation ? Quels sont les cas d'utilisation les plus courants ?

MG : Dans le cas des transports publics, et des villes intelligentes en général, vous n'avez pas besoin d'obtenir un consentement actif pour utiliser les données et faire des cartes thermiques, savoir où les gens vont, où ils font leurs courses, etc. Il n'est tout simplement pas possible d'obtenir le consentement de tout le monde. Vous ne pouvez pas non plus procéder à la manière d'Uber, où l'achat d'un billet signifie que l'on donne le feu vert à l'entreprise - cela ne serait pas conforme à la RGPD.

Le considérant 26 de la RGPD stipule que les données anonymes ne s'appliquent plus à la RGPD. C'est pourquoi anonymiser et retirer les informations personnelles identifiables des données changent réellement la donne. Les personnes sont protégées et le règlement est respecté.

Nous proposons un service qui anonymise les visages et les plaques d'immatriculation tout en les rendant utilisables à des fins d'analyse par les sociétés de transport public. Ce que nous faisons, c'est que nous remplaçons le visage par une identité artificielle qui partage les attributs de la personne d'origine afin de garder les données aussi brutes que possible sans en diminuer la qualité : âge, sexe, ethnies, émotions, etc. Pour d'autres cas d'utilisation, il est également possible d'anonymiser en pixellisant l'image, mais ajouter des artifices peut être encombrant pour le réseau neuronal et rendre les données douteuses ou inutilisables.

L'ajout d'artefacts [pour rendre les données anonymes] peut être fastidieux pour le réseau neuronal et rendre les données douteuses ou inutilisables.

- Marian Gläser, Co-Founder et CEO de brighter AI,

Pouvez-vous nous donner quelques exemples de ce que vous avez fait avec vos clients existants dans ce secteur ?

MG : Nous travaillons avec de grands noms du secteur, comme les transports publics de Berlin, la Deutsche Bahn... Les cas varient en fonction du prestataire. Pour certains, nous rendons les données anonymes à l'intérieur même du train. Ces données sont ensuite exportées vers le cloud, où de multiples analyses peuvent être lancées, comme la propreté du train, ou le nombre de sièges occupés.

Nous fournissons également aux conducteurs de bus et de tramway du matériel d'étude pour qu'ils apprennent leur itinéraire quotidien et interagissent avec les piétons ou les véhicules qui pourraient croiser leur chemin. L'identification des visages leur permet de savoir si un cycliste voit le bus arriver, par exemple.

Les trains autonomes ont également besoin de ce matériel de données pour comprendre le comportement des passagers qui attendent sur le quai en entrant dans la gare, et freiner si nécessaire.