# La FOI fait progresser les méthodes d'IA pour la détection de drones par caméra événementielle

- Source: Nordic Defence Sector (https://nordicdefencesector.com)
- Canonical URL: https://nordicdefencesector.com/fr/article/foi-advances-ai-methods-for-event-camera-drone-detection
- Published: 2026-09-21
- Author: Daniel Trangeled
- Type: News · Section: Cyberspace · Country: sweden
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- Primary source: https://foi.se/nyheter-och-press/nyheter/2026-09-08-ny-forskning-forbattrar-eventkameror-ytterligare.html
- Tags: foi, camera, ai, artificial intelligence, drone, counter uas, sverige, event camera, neuromorphic camera, drone detection, uav tracking, sweden, unmanned aircraft

> La FOI a développé de nouvelles méthodes d'IA pour traiter les données issues de caméras événementielles afin de détecter et suivre des drones, avec cinq articles de recherche publiés durant l'été 2026. Cette technologie, qui enregistre les changements pixel par pixel plutôt que de capturer des images complètes, rapproche le domaine d'une avancée majeure en matière de protection et de surveillance, mais la FOI souligne qu'il reste encore beaucoup de travail de développement à accomplir.

![Drones quadricoptères alignés](https://imagedelivery.net/XO8UY-c6-LfWgEjQsN8IQw/63d3785f-9baf-4373-4b21-2e4b32060500/public)
*Drones quadricoptères alignés · Ole-Sverre Haugli / Forsvaret*

**L'Agence suédoise de recherche pour la défense (FOI) [a mis au point](https://foi.se/nyheter-och-press/nyheter/2026-09-08-ny-forskning-forbattrar-eventkameror-ytterligare.html) de nouvelles méthodes basées sur l'intelligence artificielle pour traiter les données issues des caméras événementielles, une technologie que l'agence étudie notamment pour la détection et le suivi de drones.**

Les caméras événementielles, également appelées caméras neuromorphiques, enregistrent les changements d'une scène pixel par pixel plutôt que de capturer des images complètes. Selon une [étude de la FOI](https://foi.se/nyheter-och-press/nyheter/2024-09-03-eventkameror---nasta-generations-spaningssensorer.html) publiée en 2024, cela les rend plus performantes que les caméras conventionnelles pour saisir les mouvements rapides et fonctionner dans des conditions de faible luminosité.

Parmi les nouveaux résultats figure une méthode d'IA destinée à prédire la trajectoire des drones, dans le but d'améliorer le suivi des aéronefs sans pilote. L'un des cinq articles scientifiques, intitulé « Generalized CSTR: Multi-Dimensional Representations for Event-Based Vision », a été rédigé par les chercheurs de la FOI Per Nyblom, David Gustafsson et Tomas Wilkinson. Il présente de nouvelles façons de représenter les flux de données issus des caméras événementielles.

La FOI a indiqué que ces avancées rapprochent les caméras événementielles « encore davantage de leur grande percée dans les domaines de la protection et de la surveillance ». Toutefois, les techniques de traitement de ce type de données « en sont encore à un stade précoce », a précisé l'agence.

## FAQ

**Qu'est-ce que la FOI a développé pour améliorer la détection de drones à l'aide de caméras événementielles ?**

La FOI, l'Agence suédoise de recherche pour la défense, a développé de nouvelles méthodes basées sur l'IA pour traiter les données issues de caméras événementielles afin de détecter et de suivre des drones. Cinq articles de recherche connexes ont été acceptés ou publiés lors de manifestations scientifiques au cours de l'été 2026, dont une méthode d'IA permettant de prédire le mouvement des drones afin d'améliorer leur suivi. Dernière vérification des faits : 2026-09-21.

**En quoi les caméras événementielles diffèrent-elles des caméras conventionnelles dans les recherches de la FOI ?**

Les caméras événementielles, également appelées caméras neuromorphiques, enregistrent les changements pixel par pixel dans une scène plutôt que de capturer des images complètes comme les caméras conventionnelles. Selon la FOI, cela les rend plus performantes pour capter les mouvements rapides et fonctionner dans des conditions de faible luminosité, ce qui facilite la détection et le suivi des drones. Dernière vérification des faits : 2026-09-21.

**Quel article de recherche de la FOI présente de nouvelles représentations pour la vision événementielle ?**

L'article intitulé « Generalized CSTR: Multi-Dimensional Representations for Event-Based Vision » a été rédigé par les chercheurs de la FOI Per Nyblom, David Gustafsson et Tomas Wilkinson. Il présente de nouvelles façons de représenter les flux de données issus des caméras événementielles, dans le cadre des cinq articles publiés au cours de l'été 2026. Dernière vérification des faits : 2026-09-21.

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