🇫🇷 Twincity génère des données synthétiques de scènes urbaines à l'aide du moteur de jeu vidéo Unreal Engine 5. Twincity se concentre sur des cas d'utilisation d'intérêt pour le ministère français de l'Intérieur afin de :

• Tester les performances des algorithmes
• Déterminer le domaine opérationnel des algorithmes (ODD)
• Quantifier les éventuels biais des algorithmes

Nous avons construit un scénario en utilisant des données cadastrales, à l'emplacement du Parc Promenade Pereire à Paris, dans le but d'étudier les méthodes de détection des piétons. La méthode expérimentale et les résultats sont présentés dans le code d'évaluation en python.

Le projet Unreal, ainsi que ses éléments 3D, peuvent être téléchargés ici (PROCHAINEMENT).

Ce travail fait partie du défi Entrepreneurs d'Intérêt Général d'Etalab .

🇬🇧 Twincity generates synthetic data of urban scenes with the video game engine Unreal Engine 5.
Twincity focuses on use cases of interest for the French Ministry of Interior to :

• Test algorithms performance
• Determine algorithms Operational Design Domain (ODD)
• Quantify potential algorithm biases

We built one map, leveraging cadastral data, at the Parc Promenade Pereire location in Paris, in order to study test pedestrian detection methods. Experimental method and results are presented on the python evaluation code.

The Unreal project, and its 3D assets can be downloaded here (COMING SOON).

This work is part of Etalab's Entrepreneurs of General Interest challenge.