« Hypervision », une architecture de sécurité basée sur l'IA et remplaçant les simples caméras : que cache le nouveau réseau de surveillance marocain ?

Lutter contre les annulations et les retards de trains : voilà comment l’IA est censée sauver le réseau ferroviaire marocain

Le programme de 96 milliards de dirhams (8,8 milliards d'euros) : le Maroc construit un nouveau système d'exploitation pour ses chemins de fer

L'ONCF, compagnie ferroviaire nationale marocaine, est confrontée à une transformation historique. En vue de la Coupe du Monde de la FIFA 2030 et face à l'augmentation rapide du nombre de passagers, le pays investit 96 milliards de dirhams dans l'expansion de son réseau ferroviaire au cours des prochaines années. Cependant, un poste de dépense apparemment mineur dans cet énorme budget se révèle être la véritable pierre angulaire de l'avenir numérique du réseau : une étude de faisabilité, d'un coût d'environ un million de dirhams, vise à jeter les bases d'une architecture de sécurité nationale basée sur l'intelligence artificielle.

Avec 6 000 caméras prévues – dont près d’un tiers seront automatisées grâce à l’intelligence artificielle –, le Maroc s’apprête à franchir une étape décisive vers l’« hypervision ». Il s’agit de bien plus qu’une simple vidéosurveillance traditionnelle. L’enjeu est de prévenir rapidement les retards, de protéger les infrastructures critiques contre les cyberattaques, de garantir la confidentialité des données en évitant délibérément la reconnaissance faciale et, en définitive, de déterminer si le Maroc conserve sa souveraineté technologique ou s’il devient dépendant de fournisseurs étrangers. Cet article examine en quoi ce choix architectural précis déterminera la réussite économique, opérationnelle et industrielle du réseau ferroviaire marocain du futur.

Le réseau ferroviaire marocain se transforme en plateforme de sécurité intelligente : du projet de caméras à la décision système

À première vue, l'architecture de surveillance basée sur l'IA prévue pour la compagnie ferroviaire nationale marocaine ONCF semble être un projet numérique relativement modeste. Le marché, d'un montant de 1,08 million de dirhams, vise à élaborer une stratégie nationale d'ici 2030. Comparé au programme d'investissement total de l'ONCF, qui s'élève à 96 milliards de dirhams, ce montant paraît presque insignifiant. Toutefois, d'un point de vue économique, il serait erroné de conclure que le projet est de faible importance. L'appel d'offres ne finance pas la mise en œuvre technique complète, mais plutôt les travaux conceptuels préliminaires : architecture, normes, priorités, logique d'intégration, besoins d'investissement et feuille de route de mise en œuvre. Cette phase, en particulier, détermine les fournisseurs qui remporteront le marché, le degré d'ouverture ou de fermeture du système et les coûts à long terme.

L'objectif principal du projet n'est donc pas l'acquisition de caméras supplémentaires. L'ONCF prévoit plutôt la transition de nombreuses solutions de surveillance individuelles vers un système de sécurité centralisé et basé sur les données. D'ici 2030, environ 6 000 caméras seront déployées sur le réseau ferroviaire. Environ 30 % d'entre elles, soit près de 1 800 unités, analyseront automatiquement les images grâce à l'intelligence artificielle. Les autres caméras resteront des capteurs conventionnels, mais seront intégrées à une même plateforme globale. Cette combinaison est économiquement judicieuse : tous les sites ne nécessitent pas une puissance de calcul coûteuse ni des capacités d'analyse sophistiquées. L'enjeu est de surveiller intelligemment les zones critiques tout en centralisant l'ensemble des signaux pertinents dans une vue d'ensemble.

L'appel d'offres constitue donc un contrat d'architecture à fort pouvoir de négociation. Un système bien conçu peut renforcer la sécurité, réduire les interruptions de service, optimiser le déploiement du personnel et faciliter les extensions futures. À l'inverse, une conception défaillante peut engendrer une dépendance technologique, des coûts d'intégration élevés, une surcharge d'alarmes et une répartition floue des responsabilités. Le faible coût de l'étude ne doit donc pas être confondu avec la valeur de la décision. Comparé aux dépenses ultérieures liées au matériel, aux logiciels, au réseau, au stockage, à la maintenance et à l'exploitation, l'effort de planification est minime. Son impact sur ces dépenses est cependant considérable.

La sécurité en tant qu'infrastructure économique

La sécurité ferroviaire est souvent perçue comme un centre de coûts. Cette vision est trop réductrice, car la sécurité des transports ferroviaires est à la fois une condition essentielle à la capacité, à la fiabilité et à la confiance. Un accès non autorisé aux voies, un objet abandonné, un incendie, un attroupement dangereux ou un obstacle sur une ligne à grande vitesse peuvent engendrer des coûts importants. Ces coûts comprennent les annulations de trains, les retards, les évacuations, les déviations, les dommages matériels, le déploiement de personnel supplémentaire et l'atteinte à la réputation. Dans un réseau en expansion, non seulement le volume de trafic et les recettes potentielles augmentent, mais le nombre de perturbations potentielles et les conséquences économiques de chaque incident majeur s'accroissent également.

Les avantages économiques de l'analyse vidéo intelligente résident principalement dans sa rapidité. Si les caméras ne préviennent pas automatiquement un incident, elles peuvent néanmoins réduire considérablement le délai entre sa survenue, sa détection, son évaluation et l'intervention. Ce délai est particulièrement critique dans le transport ferroviaire, car une perturbation locale peut rapidement impacter les horaires, les correspondances et les tronçons de voie suivants. La détection précoce d'une personne sur les voies ou l'identification rapide d'un obstacle permettent une intervention ciblée avant qu'un problème de sécurité ne dégénère en incident majeur. Les avantages ne se limitent donc pas à la prévention des dommages ; ils incluent également la réduction des retards et une utilisation plus stable des infrastructures, dont la capacité est limitée.

À cela s'ajoute l'effet de confiance. Les voyageurs évaluent un système ferroviaire non seulement en fonction de la vitesse et du prix, mais aussi de la sécurité perçue, de la fiabilité et de l'ordre. Cela est particulièrement vrai pour les grandes gares, les lignes de banlieue très fréquentées et les grands événements internationaux. Le Maroc prépare ses réseaux de transport à une augmentation significative de la fréquentation, notamment en lien avec la Coupe du Monde de la FIFA 2030. Une gestion moderne de la sécurité peut donc indirectement favoriser l'acceptation de nouveaux services. Sans pour autant améliorer automatiquement la demande, elle lève un obstacle majeur à l'utilisation des transports publics.

Parallèlement, il est essentiel d'évaluer les avantages de manière réaliste. L'analyse vidéo ne garantit pas la sécurité. Elle déplace l'attention d'une observation réactive vers une reconnaissance proactive des schémas. La valeur ajoutée économique de cette approche dépend de la fiabilité de la priorisation des alarmes, de leur examen par un personnel qualifié et de leur intégration dans des processus opérationnels efficaces. Un algorithme sans flux de travail opérationnel clair produit des données, mais pas nécessairement la sécurité.

La croissance accroît la pression pour agir

Ce projet coïncide avec une période de forte croissance du transport ferroviaire marocain. L'ONCF a transporté environ 55,1 millions de passagers en 2024, contre 38,5 millions en 2019. Cela représente une augmentation d'environ 43 % en cinq ans, malgré l'impact de la pandémie et de ses conséquences. Le nombre de passagers a atteint environ 55,6 millions en 2025. Bien que la croissance ait ralenti par rapport à son niveau initial, la tendance de fond demeure claire : le rail gagne en importance comme mode de transport, et les extensions prévues visent à atteindre une nouvelle envergure.

L'évolution des recettes témoigne également de l'importance économique croissante du secteur. En 2024, les recettes de l'ONCF s'élevaient à 4,82 milliards de dirhams, soit une hausse d'environ 11 % par rapport à l'année précédente. Le transport de voyageurs a généré 2,763 milliards de dirhams, en progression de 8 % par rapport à 2023. En 2025, le total des recettes a dépassé pour la première fois la barre des cinq milliards de dirhams. Ces chiffres démontrent que le réseau ferroviaire n'est pas un simple projet d'infrastructure publique, mais un acteur majeur de la mobilité et de la logistique, confronté à des exigences opérationnelles croissantes.

Ce développement est particulièrement visible dans le secteur des trains à grande vitesse. En 2024, Al Boraq a transporté environ 5,5 millions de passagers et généré près de 780 millions de dirhams de recettes. En 2025, ce nombre est passé à environ 5,6 millions de passagers, tandis que les recettes ont atteint environ 848 millions de dirhams. Ainsi, alors qu'Al Boraq ne représentait qu'environ un dixième des passagers en 2024, la ligne a généré nettement plus d'un quart des recettes voyageurs. Ceci témoigne d'une recette moyenne par passager plus élevée et de l'importance stratégique de services ferroviaires longue distance de haute qualité.

Il en résulte un effet d'échelle évident pour l'architecture de sécurité. Avec l'augmentation du trafic, le nombre de contacts, la densité des stations, la complexité des correspondances et l'importance d'un fonctionnement sans interruption augmentent également. Un système de surveillance qui semble suffisant pour le réseau actuel pourrait atteindre ses limites organisationnelles et techniques en quelques années seulement. Par conséquent, la planification à l'horizon 2030 doit non seulement refléter les besoins actuels, mais aussi prendre en compte les pics de charge, les nouvelles stations, le matériel roulant supplémentaire, les services régionaux et le prolongement de la ligne à grande vitesse.

Le programme de 96 milliards de dirhams

Le projet d'IA ne peut être appréhendé que dans le contexte d'un cycle d'investissement plus large. L'ONCF prévoit de consacrer un total de 96 milliards de dirhams d'ici 2030. Sur ce montant, 53 milliards sont alloués aux infrastructures et aux équipements de la ligne ferroviaire à grande vitesse d'environ 430 kilomètres reliant Kénitra à Marrakech via Rabat et Casablanca. 29 milliards supplémentaires sont prévus pour l'acquisition de 168 nouvelles rames. Les 14 milliards restants serviront à moderniser, stabiliser et développer le réseau existant, ainsi qu'à préparer la mise en place de services de transport rapide régionaux.

L'envergure du projet illustre pourquoi la stratégie de sécurité doit être définie dès le départ. La future plateforme vidéo et d'hypervision ne doit pas être ajoutée a posteriori à une infrastructure existante. Elle doit être intégrée à la planification des stations, aux réseaux de communication, aux centres d'opérations, aux véhicules, à l'alimentation électrique, aux processus de maintenance et à la cybersécurité. Plus les interfaces sont définies tardivement, plus les mises à niveau seront coûteuses. Dans une perspective de cycle de vie, il est donc judicieux de concevoir l'architecture de sécurité numérique en parallèle du développement de l'infrastructure physique.

Le programme global modifie également le rôle de l'ONCF. D'opérateur ferroviaire national doté d'un réseau relativement concentré, elle devient progressivement un fournisseur de mobilité intégré pour les transports à grande vitesse, longue distance, régionaux et métropolitains. Des services plus fréquents, de type RER, sont prévus à Casablanca, Rabat et Marrakech. Ceci augmentera la fréquence des services et le flux de passagers, tout en réduisant le temps disponible pour les décisions opérationnelles. Les systèmes de sécurité devront alors surveiller non seulement les objets individuels, mais aussi les flux de passagers sur de nombreux sites et agréger les informations en temps réel.

L'expansion du réseau ferroviaire marocain comporte une dimension de politique industrielle. Les grands programmes ferroviaires génèrent une demande en services de construction, en technologies de signalisation, en matériel roulant, en télécommunications, en logiciels, en maintenance et en formation. La stratégie de pilotage peut influencer la part de cette valeur ajoutée générée au Maroc. Si des interfaces ouvertes, une expertise locale en intégration et des normes transférables sont requises, les entreprises marocaines peuvent participer à l'exploitation, à l'adaptation et au développement à long terme. À l'inverse, l'acquisition d'une solution propriétaire et intégrée risque de maintenir une part importante de la création de valeur numérique sous la dépendance de fournisseurs étrangers.

Hypervision comme nouveau système d'exploitation

Le terme hypervision désigne l'intégration de divers systèmes de surveillance et d'alarme au sein d'une plateforme unique et centralisée. Concrètement, cela signifie que les images des caméras, les alertes d'IA, les données de contrôle d'accès, les alarmes incendie, les alertes techniques et potentiellement d'autres données opérationnelles ne sont plus traitées dans des applications distinctes. À la place, une vue d'ensemble unifiée est créée, permettant d'évaluer les événements, de les hiérarchiser et de les transmettre aux autorités compétentes.

L'avantage économique réside dans la réduction des frictions organisationnelles. Dans les systèmes fragmentés, le personnel doit consolider les informations provenant de différentes interfaces. Les responsabilités peuvent être floues, les alertes traitées deux fois ou transmises tardivement. Une plateforme centralisée permet de réduire ces ruptures de communication. Elle favorise des processus standardisés, des niveaux d'escalade uniformes et une documentation traçable. Ainsi, les centres de contrôle régionaux et le centre national de sécurité peuvent agir de manière coordonnée sans centraliser systématiquement toutes les décisions.

La centralisation, cependant, engendre de nouveaux risques. Une plateforme connectant de nombreux systèmes devient elle-même un nœud critique. Des défaillances techniques, des cyberattaques ou des erreurs de configuration peuvent affecter simultanément une grande partie du réseau. Le système requiert donc redondance, zones de sécurité distinctes, procédures d'intervention d'urgence et capacités de réponse locale. Il ne faut pas confondre hypervision et dépendance centralisée absolue. Une architecture robuste doit allier supervision centralisée et résilience décentralisée.

Le volume considérable d'informations représente également un défi. 6 000 caméras génèrent en continu d'importants flux de données. Si tous les enregistrements étaient stockés et analysés de manière centralisée et en haute résolution, les besoins en bande passante, en stockage et en puissance de calcul augmenteraient considérablement. Une architecture hiérarchisée est généralement plus rentable. Certaines analyses peuvent être effectuées directement sur la caméra ou sur des ordinateurs locaux, tandis que seuls les événements pertinents, les métadonnées ou les séquences vidéo sélectionnées sont transmis au système central. Ce traitement en périphérie réduit les coûts de transmission et peut raccourcir les temps de réponse. Cependant, il complexifie la maintenance et la gestion de la sécurité, car davantage d'appareils intelligents doivent être utilisés sur le terrain.

Là où l'intelligence artificielle crée des avantages

Les applications prévues ciblent des situations opérationnelles spécifiques. Il s'agit notamment de la détection d'accès non autorisés, de la surveillance des foules, de l'identification d'objets abandonnés et de l'observation des trains. Sur les lignes à grande vitesse, la présence d'animaux, d'obstacles ou d'objets sur les voies peut également être détectée. Dans les gares, la densité, le sens de circulation et l'affluence peuvent être analysés. Le projet opère donc dans un domaine où la vision par ordinateur peut générer des bénéfices concrets, à condition que les modèles soient adaptés aux conditions locales.

La détection d'intrusion est particulièrement pertinente car les lignes ferroviaires couvrent de vastes zones difficiles à sécuriser intégralement. Un système peut surveiller des zones définies et signaler tout mouvement inhabituel à un moment précis ou dans des conditions particulières. L'avantage par rapport à la simple détection de mouvement réside dans la capacité des systèmes modernes à distinguer les personnes, les véhicules, les animaux et les facteurs environnementaux. Idéalement, cela réduit les fausses alarmes dues aux ombres, à la pluie, à la végétation ou aux variations de luminosité.

L'analyse des foules poursuit un objectif différent. Elle se concentre moins sur les individus et davantage sur la densité et les flux. Si un nombre inhabituellement élevé de personnes se rassemble sur un quai ou si des flux opposés apparaissent, le centre de contrôle peut réagir rapidement, gérer les accès, déployer du personnel ou adapter les informations aux voyageurs. Les avantages sont à la fois liés à la sécurité et à l'exploitation. Une meilleure répartition des passagers permet de stabiliser les temps d'attente et de prévenir les situations critiques aux abords des quais.

Détecter les objets abandonnés paraît simple, mais représente un véritable défi technique. Les gares sont des environnements dynamiques où circulent bagages, matériel de nettoyage, vendeurs et où la visibilité est variable. Un système performant doit pouvoir déterminer si un objet est réellement abandonné, depuis combien de temps il s'y trouve et s'il obstrue une zone. Sans un étalonnage précis, le risque de faux positifs est élevé. Par conséquent, la rentabilité d'un système ne repose pas sur une liste de fonctionnalités exhaustive, mais plutôt sur quelques applications fiables dotées de seuils clairement définis.

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Le coût sous-estimé des fausses alertes

L'indicateur clé de performance d'un système de surveillance par IA n'est pas son taux de détection théorique en laboratoire. Ce qui compte, c'est le ratio entre les détections pertinentes, les événements manqués et les fausses alertes en situation réelle d'utilisation. Un système peut être très sensible sur le papier, mais s'avérer peu utile s'il signale constamment des situations inoffensives. Chaque alerte mérite d'être prise en compte. Un trop grand nombre de fausses alertes entraîne une lassitude face aux alertes : les employés réagissent plus lentement, ignorent les alertes ou développent des solutions de contournement informelles.

Les coûts des fausses alarmes sont multiples. Ils comprennent les pertes de temps de travail dans les centres de contrôle, les déploiements inutiles des forces de sécurité, les perturbations opérationnelles potentielles et une baisse de la confiance dans la technologie. À l'inverse, un système dont le seuil est trop bas peut ne pas détecter de véritables dangers. L'optimisation n'est donc pas une simple procédure technique ponctuelle, mais un processus opérationnel continu. Les seuils doivent être ajustés en fonction du lieu, de l'heure, des conditions météorologiques et du type d'événement. Un quai bondé un jour férié présente des défis différents de ceux d'un dépôt la nuit.

Dans le cadre de l'appel d'offres, les performances annoncées doivent être testées en conditions réelles. Les fournisseurs doivent non seulement démontrer que leurs modèles reconnaissent les objets, mais aussi prouver leur fiabilité dans les conditions d'éclairage, de climat et de circulation marocaines. Poussière, chaleur, contre-jour, angles de prise de vue variables et forte densité de piétons influent sur les performances. Par conséquent, un projet pilote mené sur plusieurs sites représentatifs est plus avantageux économiquement qu'une sélection basée uniquement sur les spécifications du fabricant.

Un système d'indicateurs clés de performance (KPI) combinant mesures techniques et opérationnelles serait bénéfique. Il comprendrait le nombre d'alarmes pertinentes, la durée moyenne des tests, le taux de fausses alarmes, les incidents détectés, les minutes d'indisponibilité évitées et la disponibilité globale du système. Seule cette combinaison permet de déterminer la rentabilité réelle de l'investissement. Un taux de détection élevé sans amélioration du temps de réponse constituerait une réussite technique, mais pas encore économique.

La protection des données comme question de confiance

Le cahier des charges, dans sa version actuelle, n'intègre pas la reconnaissance faciale. Cette limitation est stratégiquement importante. La reconnaissance faciale complexifierait considérablement le projet sur les plans juridique, éthique et technique. Pour les principales applications envisagées, l'identité des personnes n'est pas essentielle. Le système doit simplement détecter la présence d'une personne dans une zone réglementée ou le dépassement d'un seuil critique de densité de foule. Il n'est pas nécessaire de connaître l'identité de cette personne.

Renoncer à l'identification biométrique peut favoriser l'acceptation et soutenir le principe de minimisation des données. Néanmoins, la vidéosurveillance, qu'elle soit traditionnelle ou basée sur l'IA, demeure une atteinte à la vie privée. Le Maroc dispose d'un cadre juridique pour la protection des données personnelles (loi 09-08), dont la mise en œuvre est assurée par la Commission nationale de protection des données (CNPD). Pour l'ONCF, cela implique des finalités claires, des durées de conservation réglementées, un accès contrôlé et une responsabilité transparente.

Sur le plan économique, la protection des données ne représente pas une simple dépense supplémentaire. Une réglementation imprécise peut retarder les projets, susciter des résistances et contraindre à des modifications ultérieures. Intégrer la protection des données et la sécurité de l'information dès la conception permet de réduire les risques de non-conformité et d'atteinte à la réputation à long terme. Cela implique de séparer l'analyse en temps réel de l'archivage, de mettre en œuvre des mécanismes de suppression automatique, de consigner les accès, de chiffrer les données et de limiter l'accès au seul personnel autorisé.

La limitation des finalités est particulièrement importante. Une plateforme initialement conçue pour la détection d'intrusions et de menaces peut techniquement être utilisée ultérieurement pour des analyses comportementales plus poussées. Cette extension progressive de son utilisation comporte des risques politiques et sociétaux. Par conséquent, les nouvelles fonctionnalités ne doivent pas être légitimées uniquement sur la base de leur faisabilité technique. Chaque extension requiert une évaluation distincte des avantages et des risques, un cadre juridique et une approbation claire. S'abstenir explicitement de toute reconnaissance faciale constitue donc un point de départ judicieux, mais n'est crédible que s'il est assorti de garanties techniques et organisationnelles.

La cybersécurité devient une tâche essentielle

Chaque caméra connectée au réseau accroît la surface d'attaque numérique. Caméras, ordinateurs locaux, composants réseau, stockage, interfaces et plateformes centrales peuvent tous présenter des vulnérabilités. Une attaque pourrait intercepter des enregistrements, désactiver des appareils, supprimer des alarmes ou générer de faux rapports. Une manipulation non détectée serait particulièrement critique. Si une panne système complète est généralement détectée rapidement, une modification non détectée des données ou des modèles peut entraîner des décisions erronées de manière permanente.

L'architecture de sécurité doit donc garantir la confidentialité, la disponibilité et l'intégrité des données de manière équivalente. Il ne suffit pas de simplement protéger les données vidéo contre les accès non autorisés. L'ONCF doit également s'assurer de l'authenticité des caméras, de la vérification des versions logicielles, de l'absence de modification des modèles sans détection et de la provenance des alarmes (sources fiables). La segmentation du réseau est cruciale à cet égard : un terminal compromis ne doit pas pouvoir accéder directement aux systèmes de contrôle critiques.

Un autre risque réside dans la chaîne d'approvisionnement. Un système de cette envergure comprendra vraisemblablement des composants provenant de plusieurs fabricants. Les mises à jour, la maintenance à distance et les services cloud peuvent engendrer des dépendances qui se prolongent au-delà de la durée du contrat initial. Par conséquent, les appels d'offres doivent exiger des mises à jour de sécurité tout au long du cycle de vie, des processus de gestion des vulnérabilités transparents, des capacités locales de reprise après sinistre et des droits d'accès clairement définis. La possibilité de remplacer des composants individuels sans remplacer l'ensemble de la plateforme est également un facteur clé pour la sécurité et la rentabilité.

La cyber-résilience engendre des coûts supplémentaires, mais ne constitue pas un niveau de qualité optionnel. Plus les décisions de sécurité sont automatisées et centralisées, plus les risques de dommages liés à la manipulation numérique sont importants. Par conséquent, ce projet ne doit pas être considéré comme un simple achat de caméras auquel on ajoutera ultérieurement la sécurité informatique. Il s'agit d'un système cyberphysique où les décisions numériques peuvent impacter le trafic routier réel.

Architecture ouverte contre la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur

La question stratégique la plus importante en matière d'approvisionnement est de savoir si l'ONCF opte pour une plateforme ouverte et modulaire ou un système fermé et intégré. Une solution propriétaire peut être mise en œuvre plus rapidement dans un premier temps, car le matériel, les logiciels et le support proviennent d'un fournisseur unique. Cependant, des coûts de migration élevés peuvent survenir à long terme. Si les caméras, les modèles d'analyse, le stockage et les interfaces utilisateur sont étroitement liés à un seul fournisseur, tout remplacement ultérieur devient coûteux et risqué.

Avec un horizon temporel s'étendant jusqu'en 2030 et une durée de vie opérationnelle prévue nettement plus longue, la flexibilité technologique est primordiale. Les modèles d'IA évoluent rapidement, tandis que les infrastructures ferroviaires et de caméras sont souvent utilisées pendant dix ans, voire plus. L'architecture doit donc permettre la mise à jour ou le remplacement des composants d'analyse sans avoir à reconstruire l'intégralité du système. Des interfaces standardisées, des formats de données documentés et une définition claire des droits de propriété sur les configurations et les données opérationnelles sont essentiels à cet égard.

L'ouverture ne signifie pas pour autant regrouper un maximum de fournisseurs sans responsabilité centrale. Une fragmentation excessive accroît les risques d'intégration et complexifie le dépannage. Une architecture de plateforme clairement définie, avec des normes contraignantes mais des modules concurrentiels, est économiquement viable. L'ONCF devrait conserver la maîtrise du modèle de données, des interfaces et des règles de sécurité, tandis que les fournisseurs spécialisés pourraient assurer des fonctions spécifiques.

Les coûts de sortie doivent également être intégrés à l'analyse coûts-avantages. Un prix d'achat initialement bas peut s'avérer onéreux sur le long terme si les licences, le stockage, la maintenance ou les mises à jour ne sont disponibles que dans des conditions de monopole. Il convient donc d'évaluer le total des coûts d'exploitation sur une période d'au moins dix ans. Ceci inclut non seulement le matériel et les logiciels, mais aussi l'énergie, le transfert de données, la formation, les mises à jour, la cybersécurité, les pièces détachées, le support et la migration. Une stratégie solide doit impérativement rendre visibles ces coûts cachés.

Opportunités pour l'économie numérique du Maroc

Ce projet s'inscrit dans la stratégie nationale marocaine « Maroc IA 2030 », qui positionne l'intelligence artificielle comme un moteur de croissance et de souveraineté. Le pays vise une contribution économique supplémentaire de 100 milliards de dirhams grâce à l'IA d'ici 2030, la création de 50 000 emplois directs et indirects, et la formation ou la certification de 200 000 personnes aux compétences en IA. Ces objectifs sont ambitieux et ne sont pas réalisables d'emblée. Cependant, des projets d'infrastructure comme le système ONCF peuvent concrètement stimuler la demande si la création de valeur locale est systématiquement prise en compte.

Le principal levier de développement local ne réside pas dans la production d'appareils photo standard, mais dans l'intégration des systèmes, l'ingénierie des données, l'adaptation des modèles, la cybersécurité, la maintenance et la conception des processus opérationnels. Les universités marocaines, les entreprises technologiques et les start-ups pourraient travailler sur des jeux de données, des procédures de test et des applications adaptés au contexte local. Il en résulterait des connaissances transférables ultérieurement aux ports, aéroports, sites industriels, centres logistiques et systèmes de transport urbain.

Il est indispensable de disposer d'un processus d'acquisition qui ne réduise pas le transfert de technologie à de simples lettres d'intention. Les contrats peuvent inclure la formation, le support local, le développement conjoint, les obligations de documentation et le transfert progressif de savoir-faire. L'accès à des données de formation et de test anonymisées ou contrôlées est tout aussi important. Sans cet accès, les entreprises locales se limitent souvent à des services d'installation et de maintenance de base, tandis que les logiciels et les capacités d'analyse les plus précieux restent à l'étranger.

Le Maroc peut également s'inspirer de ce projet pour le marché africain. De nombreux pays sont confrontés à des défis similaires : croissance urbaine, augmentation du trafic, ressources de sécurité limitées et infrastructures existantes hétérogènes. Une solution modulaire, résiliente face au changement climatique et rentable pourrait générer un savoir-faire exportable. Cependant, le projet ONCF doit impérativement produire des résultats concrets. Un système prestigieux, mais dépourvu d'indicateurs de performance transparents, aurait moins de valeur comme référence qu'une approche plus modeste, mais dont l'efficacité est mesurable.

Privilégier la productivité plutôt que la réduction des effectifs

On associe souvent la surveillance par intelligence artificielle à des économies de personnel de sécurité. Cette attente n'est que partiellement réaliste. Un système doté de 6 000 caméras et de nombreuses alertes automatisées nécessite toujours la présence de personnel pour évaluer les événements, déclencher des actions, assurer la maintenance technologique et superviser les modèles. Le véritable avantage économique réside davantage dans l'augmentation de la productivité que dans une simple réduction des effectifs.

La vidéosurveillance traditionnelle peine à s'adapter à grande échelle, car l'attention humaine ne peut être concentrée que sur un nombre limité d'images. L'IA, quant à elle, peut pré-trier de grands volumes de séquences et signaler les situations suspectes. On passe ainsi d'une observation continue à une évaluation ciblée. Il est donc possible d'accroître l'efficacité des équipes existantes et de limiter les besoins en personnel supplémentaires liés à l'expansion du réseau et à l'augmentation du nombre de passagers.

Parallèlement, de nouveaux profils de poste émergent. Les analystes de centres de contrôle, les spécialistes des données et de l'IA, les professionnels de la cybersécurité, les intégrateurs de systèmes et les équipes de maintenance technique sont très recherchés. Les employés actuels ont besoin de formation pour comprendre les limites des systèmes. Considérer une alerte de l'IA comme une vérité absolue peut conduire à des décisions tout aussi dangereuses que celles prises en ignorant toutes les alertes. La supervision humaine ne se limite donc pas à une simple confirmation formelle ; elle exige des compétences, du temps et une autorité décisionnelle clairement définie.

L'organisation du travail et la technologie doivent être conçues conjointement. L'introduction de nouvelles applications sans adaptation des processus, des modèles d'horaires et des responsabilités accroît la charge de travail. En particulier lors de la phase de mise en œuvre, l'exécution simultanée des systèmes existants et des nouveaux systèmes peut générer du travail supplémentaire. Par conséquent, l'analyse coûts-avantages doit prendre en compte les coûts de transition et les délais d'apprentissage. Les gains de productivité sont rarement immédiats ; ils résultent de la calibration, de la formation et de l'intégration des routines organisationnelles.

Réalité du financement et du bilan

La dynamique d'investissement se heurte à une structure financière déjà fortement dépendante des infrastructures. Fin 2024, ONCF affichait une dette financière d'environ 36,5 milliards de dirhams, dont près de 71 % étaient imputables aux infrastructures. Parallèlement, la société a généré un EBITDA de 1,949 milliard de dirhams en 2024 et une capacité d'autofinancement d'environ 501 millions de dirhams. La perte nette de l'exercice s'est élevée à environ 1,373 milliard de dirhams, principalement en raison des amortissements et des coûts de financement des infrastructures. Selon ONCF, le résultat aurait été positif sans ces coûts d'investissement.

Ces chiffres illustrent un problème typique des réseaux ferroviaires publics : si l’exploitation peut être économiquement efficiente, l’infrastructure, très gourmande en capitaux, engendre des charges comptables et financières importantes. Le programme de 96 milliards de dirhams ne peut donc être financé uniquement par les excédents budgétaires courants. Les injections de capitaux publics, les prêts d’institutions financières internationales et les montages financiers à long terme demeurent essentiels.

Cela exige une planification rigoureuse du cycle de vie du système de surveillance. L'acquisition initiale du matériel ne représente qu'une partie des coûts. Les dépenses récurrentes liées aux licences, au stockage, à la connectivité, à l'énergie, à la maintenance et aux mises à jour peuvent devenir considérables au fil des ans. Si ces coûts d'exploitation sont sous-estimés lors de la planification, l'infrastructure numérique qui en résultera aura des fonctionnalités limitées par des contraintes budgétaires. Ceci serait particulièrement problématique car les plateformes de sécurité nécessitent une maintenance continue et ne peuvent rester pratiquement inchangées après leur mise en service, contrairement à un projet de construction ponctuel.

Parallèlement, l'évaluation du projet ne saurait se fonder uniquement sur les revenus directs. Les investissements en sécurité génèrent leurs bénéfices principalement grâce à la prévention des dommages, à une exploitation plus stable et à une meilleure utilisation des ressources. Une analyse coûts-avantages rigoureuse doit donc s'appuyer sur des scénarios : combien d'incidents pertinents surviennent, avec quel gain de temps sont-ils détectés, quels coûts liés aux retards ou aux dommages peuvent être évités, et comment évoluent les coûts d'assurance, de personnel ou de maintenance ? Sans de telles hypothèses, l'évaluation économique demeure trop abstraite.

De l'étude à la mise en œuvre robuste

La phase de planification de quatre mois doit se conclure par une priorisation claire. Il n'est pas nécessaire de déployer simultanément les 6 000 caméras et toutes les fonctions d'IA. Une approche progressive permet de réduire les risques technologiques et financiers. Dans un premier temps, il convient de privilégier les emplacements où les besoins en sécurité sont importants, la disponibilité des données satisfaisante et les bénéfices mesurables. Il peut s'agir, par exemple, de gares à fort trafic, de tronçons de lignes à grande vitesse, de dépôts et de points d'accès connus.

Lors d'une phase pilote, les modèles doivent être testés en conditions réelles. Les différentes saisons, heures de la journée, conditions météorologiques et densités de passagers sont cruciales. Par la suite, l'ONCF ne doit déployer à plus grande échelle que les applications qui respectent les normes de performance minimales convenues. Les fonctionnalités présentant trop de fausses alarmes peuvent être développées davantage ou abandonnées. Cette rigueur permet d'éviter l'erreur fréquente consistant à acquérir un ensemble de fonctionnalités étendu dont les performances pratiques ne sont pas à la hauteur des promesses.

L'appel d'offres doit également définir une structure de données et de gouvernance robuste. Celle-ci inclut les responsabilités relatives à la qualité des données, au déploiement de nouveaux modèles, aux mises à jour de sécurité, à la protection des données, à l'analyse des incidents et au suivi des performances. Chaque fonction d'IA doit être rattachée à un responsable métier au sein de l'exploitation. Une responsabilité purement informatique est insuffisante, car les décisions prises ont des conséquences sur la sécurité et la gestion du trafic.

Enfin, le système requiert des tests de réception indépendants. Les fabricants ne doivent pas définir ni évaluer leurs propres performances. Les jeux de données de test, les scénarios et les indicateurs clés de performance doivent être contrôlés par l'ONCF ou vérifiés par des organismes indépendants. Il est essentiel de ne pas se baser uniquement sur des valeurs moyennes. Un système peut fonctionner globalement bien, mais présenter des défaillances précises dans des situations critiques, telles qu'un fort rétroéclairage ou une forte densité de foule. La réception et la surveillance continue doivent donc être fondées sur une analyse des risques.

Le réseau ferroviaire marocain : pourquoi une architecture système intelligente est plus importante que la simple technologie des caméras

La stratégie prévue en matière d'IA et d'hypervision n'est ni un simple projet de caméras, ni la preuve que le réseau ferroviaire marocain sera entièrement automatisé à l'avenir. Elle prépare la mise en place d'une nouvelle couche numérique au-dessus du réseau en pleine expansion. Son potentiel réside dans des temps de réponse plus courts, une meilleure coordination des processus de sécurité, une plus grande stabilité opérationnelle et le développement d'une expertise technologique transférable.

La réussite économique dépend moins du nombre de caméras que de la qualité de l'architecture. 6 000 appareils et 1 800 unités dotées d'IA sont des objectifs atteignables, mais ne constituent pas des indicateurs de succès. Les facteurs clés sont l'absence d'interruptions de service, des temps de réponse courts, un taux de fausses alarmes maîtrisable, une haute disponibilité du système et des coûts de cycle de vie réduits. La protection des données, la cybersécurité et la possibilité de changer de fournisseur ou de modèle ultérieurement sont tout aussi importantes.

Du point de vue de la politique industrielle, ce projet offre l'opportunité de développer l'expertise marocaine en vision par ordinateur, en intégration de systèmes et en infrastructures critiques. Toutefois, cette opportunité ne se concrétisera que si des normes ouvertes, le transfert de connaissances locales et une participation mesurable deviennent obligatoires. Autrement, le Maroc restera acheteur d'une plateforme importée et supportera les coûts de sa dépendance technologique pendant des années.

La logique est donc la suivante : l’ONCF a raison de planifier l’architecture du système avant tout achat à grande échelle et de renoncer, pour le moment, à la reconnaissance faciale. Cependant, la prochaine étape doit aller au-delà d’un simple cahier des charges technique. Il est nécessaire de mettre en place un modèle opérationnel économique et organisationnel transparent, qui expose clairement les avantages, les risques, les responsabilités et les coûts de suivi. Si cette approche est couronnée de succès, ce petit appel d’offres pourrait devenir un projet clé pour un système de transport ferroviaire plus sûr, plus efficace et numériquement souverain. En cas d’échec, le risque est de se retrouver avec un réseau de caméras coûteux générant une grande quantité de données, mais offrant trop peu d’outils d’aide à la décision fiables.

Konrad Wolfenstein

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