Pendant la crise, la technologie vidéo et l’intelligence artificielle ont été mises en avant. Mais quelles sont les opportunités et les pièges qui se présentent lorsque les entreprises appliquent l’intelligence artificielle à leurs solutions de vidéosurveillance existantes ? Davide Schiavon, responsable de la communauté des partenaires technologiques chez Milestone Systems, nous fait part de ses réflexions.
Le déploiement de programmes d’intelligence artificielle dans tous les secteurs connaît une croissance sans précédent. La société de recherche IDC estime que les budgets mondiaux consacrés à l’intelligence artificielle vont doubler au cours des quatre prochaines années, pour atteindre 110 milliards de dollars en 2024. Que ce soit dans les secteurs de la santé, des transports, de la recherche scientifique, du retail, de l’industrie, du divertissement, de l’éducation ou de l’assistance aux personnes, les progrès attendus catalysent aujourd’hui toutes sortes de fantasmes.
Il en va de même dans le domaine de la vidéosurveillance avec la perspective d’une analyse automatique des images des caméras urbaines, comme le prévoit la loi “Sécurité globale” du gouvernement français.
Depuis que l’intelligence artificielle s’est déplacée à la périphérie des réseaux, qu’il s’agisse d’un point d’extrémité de l’IoT, d’un capteur, d’un système de vidéosurveillance, d’un éclairage public ou d’une voiture connectée,… elle est devenue une aubaine pour l’entreprise.
Automatisation de l’analyse des données et prédictivité : les 2 principales inspirations de l’Intelligence Artificielle
Une étude réalisée par Axians et HPE sur l’évolution des projets d’IA dans les entreprises françaises souligne que les grands principes couverts par l’IA se développent autour de la prédictivité (72,4%) et de l’automatisation (61,2%). Quant aux principaux domaines d’application de l’IA, 48% des répondants l’utilisent pour la reconnaissance d’images et de vidéos. Ce chiffre donne une indication de la transformation que connaît le secteur de la vidéosurveillance.
En intégrant de l’analyse dans les solutions de vidéosurveillance utilisées pour la protection des biens et des personnes, nous constatons que les données collectées, analysées et évaluées par une IA peuvent transformer les organisations pour les rendre plus intelligentes. Et tous les secteurs sont concernés aujourd’hui :
- Retail : pour mieux comprendre les habitudes des clients, réduire les vols, proposer de nouvelles expériences d’achat comme le paiement sans contact pour les parkings, fluidifier le parcours, faciliter l’accès ou augmenter la durée de séjour des clients…
- Logistique : pour contrôler intelligemment les parcelles, réduire le coût de développement des applications d’IA, augmenter les marges en automatisant les processus de qualité et de production.
- Ville intelligente : pour gérer les déchets, la pollution, le stationnement, le trafic…
- Industrie : pour augmenter la qualité des produits, optimiser les cycles de fabrication…
Tout est sur le point de changer ! Imaginez l’interaction entre une lentille pour la vision de près, des lunettes pour les distances moyennes et de grands écrans vidéo. La machine voit le plus petit détail, à savoir le pixel, et à l’intérieur du pixel, elle peut voir encore plus de détails, à savoir la nuance de couleur d’une image. Il est possible de superposer des données textuelles détaillées sur la petite lentille, de produire une vidéo augmentée à distance moyenne et une vision globale sur le grand écran.
La vidéo en direct, les éléments visuels augmentés et les données textuelles fonctionnent simultanément. Grâce à cette nouvelle intelligence, le système saura si la personne regarde un visage, un bâtiment ou une plaque d’immatriculation : il l’aidera à comprendre ce qu’elle regarde et à afficher les informations correspondantes. Tout cela est déjà possible aujourd’hui.
L’analyse des données, au cœur de la transformation numérique propulsée par l’IA
Aujourd’hui l’évolution des réseaux neuronaux profonds peut être directement exploitée dans les systèmes de vidéosurveillance pour leur donner une intelligence exceptionnelle et permettre des processus de surveillance plus efficaces. Par exemple, l’intelligence artificielle peut activer l’analyse prédictive, qui permet aux opérateurs de sécurité d’anticiper et de se préparer de manière proactive aux incidents de sécurité. La combinaison de dispositifs IoT avec les systèmes vidéo en circuit fermé sera également un élément clé pour fournir la prochaine génération de fonctionnalités de sécurité et de surveillance.
Aujourd’hui, en particulier avec l’essor de l’IoT, des millions de données sont en transit. Mais toutes ces données sont-elles centralisées, connectées, analysables, sécurisées et conformes à la réglementation RGPD ? Il est essentiel de garantir la conformité avec la gestion et les applications vidéo, mais aussi avec la cybersécurité, en cryptant la vidéo de la caméra pour assurer à l’utilisateur et au client final que la vidéo utilisée par l’IA est protégée. Pour réguler l’accès à la vidéo en fonction des politiques de l’entreprise, la seule solution consiste à intégrer nativement des applications tierces dans l’infrastructure informatique.
Pas de transformation sans une IA capable de s’adapter à tous les langages et objets
Grâce à la miniaturisation et à la réduction du coût des équipements, il est désormais possible d’installer des caméras à peu près partout ou de les transporter dans des drones. Pour que les algorithmes deviennent plus puissants et plus précis, ils doivent non seulement être basés sur de grandes capacités de calcul, mais aussi sur une grande quantité de données.
Nous sommes encore au début de ce qui peut être fait pour sécuriser les aéroports, les gares, les métros,… mais plus les cas d’utilisation se multiplient, plus la précision des algorithmes progresse, et plus de nouveaux scénarios apparaissent. C’est un cercle vertueux. Cette utilisation précise et efficace des ressources changera la façon dont les humains travaillent. Ce n’est là qu’un exemple parmi tant d’autres de l’identification et de la résolution de problèmes à l’aide des nouvelles technologies, notamment l’IA et l’IoT.
Pour assurer l’utilisation de solutions durables, il est essentiel de réfléchir collectivement, de développer ensemble – industriels, start-up, organisations innovantes, chercheurs universitaires – de nouvelles applications ouvertes, accessibles à tous. C’est pourquoi Milestone a créé une place de marché ouverte et a mis gratuitement à disposition son kit de développement logiciel (SDK).
Nous sommes convaincus que la réflexion et le développement conjoints sont une force incroyable et la seule approche qui transformera réellement les organisations. Il s’agit de créer un écosystème collaboratif qui parle le même langage et qui a le même objectif : la véritable démocratisation de la transformation numérique.
