Les systèmes de vidéo-protection comportent des enregistreurs destinés à conserver les vidéos dans un but d'investigation a posteriori avec constitution de preuves formelles. Le temps passé par les opérateurs pour retrouver des données dans des volumes vite considérables peut être extrêmement long. Ce temps de recherche et les délais dans la fourniture d'informations sont critiques, avec un impact direct sur la sécurité et la sûreté des citoyens. Des algorithmes capables de traiter automatiquement les données stockées cherchent à faciliter les recherches dans ces volumes considérables de données collectées qui sont initialement non structurées. Il est toutefois nécessaire de savoir juger objectivement de l'efficacité de ces algorithmes et de quantifier la pertinence et l'incertitude liée à leurs résultats. Cette problématique est complexe de par la très grande variabilité des vidéos en termes de paramètres (orientation, taille des objets, perspective, luminosité, etc.) et de par la diversité des requêtes. Il est difficile de les tester sur des bases de données conséquentes où cette complexité engendre des cadres de modélisation statistique des tests en dehors des champs traditionnels. Le but du projet METHODEO est la mise au point de méthodologies d'évaluation et de mesure quantitative de performance ainsi que de l'incertitude associée des algorithmes de post-traitement utilisés sur les données de vidéo-protection. Ces méthodologies prendront en compte les techniques formelles statistiques non paramétriques nécessaires à la création d'indicateurs de performance simples.