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Bonne pratique Importée

Détection IA des personnes sans-abri dans la rue — l'Uruguay réoriente l'analyse vidéo policière vers l'action sociale, sans encore pouvoir la mesurer

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Preuves: Descriptif / auto-déclaré Top 93% 27/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Le ministère de l'Intérieur uruguayen a réorienté son IA de détection de la criminalité par caméra pour repérer les personnes dormant dans les rues de Montevideo, alertant les équipes du ministère du Développement social pour leur proposer un hébergement. En fonction depuis fin 2023 et toujours active lors de la vague de froid de 2025, les autorités admettent ouvertement ne pas pouvoir mesurer combien de personnes sans-abri le système repère ou aide réellement.

11,900-12,000 cameras
Taille du réseau de caméras (Centre de commandement unifié) (2023)
2,755 people
Recensement de rue de Montevideo — personnes dormant dans la rue (2023)
24 %
Hausse du nombre de personnes sans domicile dans la rue depuis 2021 (2021-2023)
91 %
Personnes sans domicile signalant des problèmes de consommation de substances (2023)
Détection IA des personnes sans-abri dans la rue — l'Uruguay réoriente l'analyse vidéo policière vers l'action sociale, sans encore pouvoir la mesurer

Détails

Maturité
Établie
Promoteur
Ministerio de Desarrollo Social (Mides) with Ministerio del Interior / Centro de Comando Unificado
Période
2023–2025
Mots-clés
social welfare, homelessness, public safety, surveillance

Contexte

En août 2023, le Ministerio del Interior uruguayen a annoncé qu'il étendrait la reconnaissance de comportements par IA développée pour le réseau de caméras de son Centre de commandement unifié (CCU) — conçue à l'origine pour signaler des mouvements criminels suspects — à un nouvel usage : identifier les personnes dormant ou stationnant pendant de longues périodes dans les rues de la ville.

Objectifs

L'objectif affiché était d'utiliser l'infrastructure de surveillance existante pour détecter les personnes sans domicile dans la rue et déclencher une réponse d'aide sociale, plutôt qu'une réponse purement sécuritaire.

Activités

Lorsque le système signale un cas probable, les opérateurs vidéo du CCU le vérifient visuellement et déclenchent une réponse conjointe avec le Ministerio de Desarrollo Social (Mides), dont les équipes de rue tentent ensuite de persuader la personne d'accepter une place en hébergement. L'outil s'appuie sur la même infrastructure de caméras que celle utilisée pour la prévention de la criminalité — jusqu'à environ 11 900–12 000 caméras à l'échelle nationale — et a été signalé comme opérationnel dès fin 2023, restant actif pendant la vague de froid d'urgence de juin 2025 en Uruguay.

Résultats

Aucune source trouvée ne publie de nombre de détections, de taux de confirmation, ni aucune mesure du nombre de personnes supplémentaires hébergées grâce à l'alerte de l'IA par rapport aux patrouilles habituelles. Les autorités se sont contentées d'affirmer que « le nombre de personnes sans domicile assistées augmente chaque jour », sans donner de chiffre, et la direction du Mides elle-même reconnaît qu'il est « difficile à évaluer » combien de personnes échappent à la détection. Le recensement de rue de Montevideo de 2023 a par ailleurs dénombré 2 755 personnes dormant dans la rue, soit une hausse de 24 % depuis 2021, dont 91 % signalant des problèmes de consommation de substances.

Conclusions

Utiliser une infrastructure policière liée à l'IA pour surveiller une population déjà vulnérable, sans données publiques de précision ni de résultats, constitue une réelle lacune de gouvernance et de preuve, que cette fiche consigne honnêtement plutôt que de la minimiser.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — Reuses existing CCU camera/analytics infrastructure; incremental cost of the welfare-detection function is not disclosed.
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Announced August 2023, operational by end of 2023, still active through the June 2025 cold-wave emergency.
Personnel et compétences
CCU (Centro de Comando Unificado) video operators, Mides street outreach teams

Conditions de réussite

  • Joint dispatch protocol between Ministerio del Interior (CCU) and Mides
  • Existing nationwide camera network (~12,000 cameras) providing coverage without new hardware

Modes d’échec courants

  • No published detection count, confirmation rate or shelter-outcome figure for AI-flagged alerts
  • Mides leadership itself acknowledges undetected cases are 'difficult to gauge'
  • Repurposing police-surveillance infrastructure to monitor an unhoused population with no public accuracy or privacy safeguards

Où cela s’applique

Type de gouvernance
national government, inter-ministerial
Échelle
nationwide camera network applied to an urban welfare use case
Niveau de revenu
high income

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Sources de données

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