Les caméras intelligentes déployées dans le dispositif de sécurité routière kazakhstanais ne se contentent plus de photographier une plaque après un excès de vitesse. Elles combinent désormais reconnaissance visuelle, mesure de la vitesse moyenne et intelligence artificielle afin d’identifier jusqu’à 23 catégories d’infractions, avec l’ambition affichée de transformer la caméra de contrôle en véritable capteur d’analyse du trafic.
Au Kazakhstan, des caméras de vidéosurveillance de plus en plus intelligentes
Le 3 septembre 2026, le ministère de l’Intérieur du Kazakhstan a détaillé les capacités de ses systèmes automatisés de sécurité routière : 23 catégories d’infractions au Code de la route sont désormais détectées. Derrière ce chiffre se dessine une évolution plus profonde : les caméras intelligentes deviennent progressivement des plateformes capables de croiser plusieurs signaux plutôt que de constater un seul comportement prédéfini.
Cette évolution s’inscrit dans une stratégie où la vidéosurveillance routière est associée à des outils d’intelligence artificielle. L’objectif dépasse donc le simple contrôle de la vitesse. Téléphone en main, absence de ceinture, franchissement d’une ligne d’arrêt, circulation sur une voie réservée ou comportement potentiellement dangereux peuvent désormais entrer dans le champ de l’analyse automatisée.
Caméras intelligentes et Code de la route : un contrôle multisignal
La première rupture tient à l’étendue des situations que les dispositifs sont capables de reconnaître. Les systèmes identifient les excès de vitesse et le franchissement d’un feu rouge, mais également la circulation à contresens et l’utilisation indue d’une voie réservée aux transports publics. Ils peuvent aussi détecter certaines infractions aux règles d’arrêt et de stationnement, le dépassement d’une ligne d’arrêt ou l’absence de priorité accordée à un piéton.
À cela s’ajoutent des comportements plus difficiles à contrôler avec une caméra traditionnelle. Les dispositifs peuvent repérer l’utilisation d’un téléphone par le conducteur ainsi que l’absence de ceinture de sécurité. Ils sont également capables de reconnaître le type et certaines caractéristiques d’un véhicule ainsi que les signaux délivrés par les feux de circulation.
© YouTube @ ҚР ІІМ / МВД РК
L’innovation réside autant dans le logiciel que dans l’optique. Une caméra classique produit une image qui doit ensuite être interprétée. Le nouveau modèle décrit par les autorités consiste à extraire directement de la scène routière plusieurs informations exploitables : trajectoire du véhicule, emplacement sur la chaussée, comportement du conducteur ou respect d’une signalisation. L’infrastructure cesse ainsi d’être un simple témoin pour devenir un outil d’interprétation automatisée.
Cette montée en puissance modifie aussi la logique du contrôle routier. Un dispositif capable d’examiner plusieurs paramètres peut surveiller simultanément des infractions qui nécessitaient auparavant des opérations ciblées ou une présence policière. La technologie ne remplace pas nécessairement le travail humain, mais elle augmente fortement la quantité de situations pouvant être détectées et signalées à la police.
L’intelligence artificielle élargit le rôle de la police au Kazakhstan
Le ministère veut aller au-delà de l’identification d’une violation formellement visible. Les capacités d’intelligence artificielle développées dans les systèmes doivent également permettre de repérer des comportements potentiellement dangereux ainsi que des signes de fatigue au volant. Le changement est notable : il ne s’agit plus uniquement de vérifier qu’une règle précise a été enfreinte, mais d’extraire de la vidéo des indices susceptibles de signaler un risque.
La même logique s’applique à l’analyse du réseau routier. Le ministère explique que les informations collectées peuvent aider à identifier les secteurs accidentogènes et à comprendre les causes de violations fréquentes. Ces résultats peuvent ensuite servir à modifier l’organisation de la circulation, installer de nouveaux panneaux ou renforcer les mesures préventives. Autrement dit, la donnée produite par les caméras peut être utilisée non seulement pour constater une infraction passée, mais aussi pour ajuster l’infrastructure en amont.
Le discours officiel insiste précisément sur cette dimension préventive. « Les technologies numériques ne sont pas déployées pour augmenter le nombre d’amendes. Leur objectif principal est de prévenir les infractions et de réduire l’accidentalité », affirme le ministère de l’Intérieur du Kazakhstan.
Le système Sergek offre également un aperçu de la manière dont l’intelligence artificielle peut accélérer l’exploitation des archives vidéo. Sa plateforme permet à un opérateur d’effectuer une recherche descriptive portant, par exemple, sur un véhicule précis. Les algorithmes analysent ensuite les images archivées afin de retrouver les séquences correspondantes. La vidéosurveillance gagne ainsi une fonction de recherche automatisée qui dépasse la seule observation en temps réel.
© YouTube @ ҚР ІІМ / МВД РК
Caméras intelligentes et infractions : la vitesse moyenne change la logique
L’une des innovations les plus concrètes pour l’automobiliste concerne le calcul de la vitesse moyenne. Le système mesure le temps nécessaire à un véhicule pour parcourir une section entre plusieurs points de contrôle,. Il devient alors beaucoup plus difficile de ralentir uniquement à l’approche d’une caméra avant d’accélérer immédiatement après son passage.
Cette méthode transforme le périmètre du contrôle. La vitesse n’est plus observée à un endroit isolé, pendant un instant très court, mais sur une portion de trajet. D’un point de vue technologique, cela implique de reconnaître le même véhicule à plusieurs étapes, d’associer les enregistrements et de calculer son temps de parcours. L’infraction potentielle devient donc le résultat d’une analyse de données distribuées dans l’espace.
Cette approche illustre le passage d’une vidéosurveillance ponctuelle à une infrastructure connectée. Plus les complexes échangent leurs informations, plus la valeur du système repose sur la continuité du suivi plutôt que sur la puissance d’une caméra individuelle. Le contrôle de la vitesse moyenne est particulièrement représentatif de cette mutation : aucun point de mesure pris séparément ne suffit à produire le résultat final.
La diversification des infractions détectées suit la même logique. Identifier un téléphone au volant, une ceinture non attachée, une trajectoire sur une voie interdite et un franchissement de ligne exige des traitements visuels différents. L’intérêt d’un réseau de caméras intelligentes tient donc à la possibilité de faire fonctionner plusieurs mécanismes de reconnaissance au sein d’une même infrastructure de surveillance routière.
© YouTube @ ҚР ІІМ / МВД РК
Caméras Sergek : une baisse réelle du nombre d’accidents
Dans la région d’Almaty, le système Sergek fonctionne depuis septembre 2025 et couvre les 10 districts de la région. Les statistiques de sécurité publiées un an après le lancement sont particulièrement observées. Le nombre de personnes tuées dans des accidents routiers dans la région a diminué de 47,6% et celui des blessés de 31,8%. Ces chiffres documentent une évolution concomitante au déploiement du système, sans suffire à démontrer à eux seuls que les caméras en sont l’unique cause.
Le champ d’utilisation dépasse en outre la circulation automobile. En 2026, 981 crimes ont été élucidés dans la région d’Almaty grâce aux caméras et aux centres de gestion opérationnelle. Le même réseau d’imagerie et d’analyse peut ainsi remplir plusieurs fonctions, depuis la gestion du trafic jusqu’à l’exploitation policière d’archives vidéo.
Cette polyvalence est probablement l’un des aspects les plus significatifs de l’innovation en cours. La caméra routière n’est plus conçue comme un appareil affecté à une seule infraction, mais comme un nœud d’une infrastructure de données capable d’alimenter des algorithmes différents. Pour la police, cela signifie davantage de détection automatisée. Pour les gestionnaires de voirie, les mêmes flux peuvent servir à analyser les zones accidentogènes ou à revoir l’organisation des déplacements.
La technologie élargit donc progressivement la chaîne qui va de l’observation à l’intervention. Un comportement est capté, interprété par un logiciel, rapproché de règles ou de modèles de risque, puis peut être transmis aux services compétents. Dans ce schéma, l’intelligence artificielle n’est pas présentée par les autorités comme une finalité autonome, mais comme une couche d’analyse ajoutée à un réseau de capteurs déjà présent sur les routes.