Malgré des innovations technologiques régulières, la vidéosurveillance traditionnelle a longtemps souffert de limites techniques, notamment des problèmes de faux positifs et une incapacité à détecter des comportements complexes.
Aujourd'hui, l'Intelligence Artificielle (IA) promet de combler ces lacunes pour transformer la vidéosurveillance passive en outil de sécurité proactif et intelligent. Découvrez comment cette technologie redéfinit la protection de votre entreprise, de vos employés et de vos actifs.
La vidéosurveillance, une utilité incontestable, mais des limites…
Avec les systèmes d’alarme et le contrôle d’accès, la vidéosurveillance, ou vidéoprotection, est probablement le dispositif de sécurité le plus utilisé au monde. Il faut dire que sa valeur ajoutée est incontestable :
- Dissuasion des malfaiteurs ;
- Surveillance à distance ;
- Preuves juridiques ;
- Baisse des frais d’assurance ;
- Optimisation des coûts sur le volet de la sécurité ;
- Stockage des images pendant la durée légale de 30 jours.
En France, 95 % du parc retail est équipé de dispositifs de vidéosurveillance[i], mais les cas d’usage restent relativement basiques, avec plusieurs limites :
- Taux élevé de faux positifs : les systèmes basés sur la détection de mouvement génèrent souvent des alertes pour des événements bénins (changements d'éclairage, animaux, végétation) ;
- Faible sensibilité aux scénarios complexes : incapacité à détecter des comportements suspects comme le repérage ou les schémas d'activité inhabituels ;
- Résolution temporelle limitée : la plupart des systèmes fonctionnent à 15 - 30 FPS, ce qui est parfois insuffisant pour capturer des mouvements rapides ou des détails critiques ;
- Stockage non optimisé : enregistrement continu sans distinction entre données pertinentes et non pertinentes, ce qui pose problème pour l'espace de stockage ;
- Performance mitigée en nocturne, même avec l'infrarouge ;
- Manque de compatibilité : protocoles propriétaires qui limitent l'intégration avec d'autres systèmes de sécurité (PSIM, contrôle d'accès), etc.
L’IA s’attaque aux limites de la vidéosurveillance classique
Ces limites sont associées à la vidéosurveillance depuis ses débuts en raison des contraintes du traitement de l'information visuelle.
Les caméras, en tant que capteurs passifs, enregistrent en continu des quantités importantes de vidéos sans pouvoir interpréter ce qu’elles filment ou, au moins, éliminer les extraits où rien de spécial ne se passe. Elles se sont donc limitées à un rôle d’enregistrement plutôt que de vidéosurveillance intelligente.
Certains progrès technologiques ont apporté des améliorations, mais sans résoudre ce problème de fond :
- L’amélioration de la résolution des caméras permet d’avoir des images plus détaillées et plus nettes, mais les fichiers vidéo sont beaucoup trop volumineux, ce qui complique le stockage au quotidien ;
- Les systèmes de détection de mouvement permettent une forme d’automatisation, mais les caméras qui en sont équipées donnent encore beaucoup trop de fausses alertes (un lampadaire qui s’allume, un chat qui passe devant la caméra, etc.) ;
- Les systèmes d'analyse vidéo peuvent reconnaître des objets et des situations (une personne qui entre dans un bâtiment), mais ont du mal à repérer un comportement suspect dans une foule (une personne qui fait plusieurs allers-retours devant une vitrine en regardant à l’intérieur, par exemple).
L’Intelligence Artificielle, en particulier l’apprentissage profond (ou deep learning), s'attaque à ces problèmes en transformant radicalement le traitement de l'information visuelle.
À savoir
Plus de 350 millions de caméras de sécurité seront dotées d’une puce d’Intelligence Artificielle d’ici 2025, soit environ 65 % des appareils de vidéosurveillance déployés dans le monde (ABI Research).
L’IA dans la vidéosurveillance : quels avantages, concrètement ?
L'intégration de l'Intelligence Artificielle dans la vidéosurveillance est une avancée majeure. Elle permet une analyse approfondie des vidéos, bien au-delà des capacités des systèmes traditionnels qui restent majoritairement passifs.
L'IA utilise des réseaux de neurones artificiels capables d'apprendre à partir de grandes quantités de données. Elle peut ainsi comprendre progressivement des situations complexes de manière plus fine et plus nuancée, avec quatre avantages à la clé :
- Une détection plus précise des objets et des comportements suspects ;
- Une meilleure adaptation aux changements de l'environnement ;
- Une réduction importante des fausses alertes ;
- La capacité à repérer des détails subtils que les systèmes classiques ne voient pas.
Voyons cela plus en détail.
L’IA peut faire la différence entre un humain, un véhicule et un animal, ce qui réduit considérablement les fausses alertes. Elle peut également repérer des actions suspectes comme quelqu'un qui escalade une clôture ou qui rôde autour d'un bâtiment.
Le système s'adapte aussi à son environnement. Il apprend progressivement à ignorer les mouvements répétitifs normaux, comme des feuilles d’arbre qui bougent avec le vent, tout en restant attentif aux véritables anomalies.
Cas d'usage : détection de présences non autorisées dans des zones restreintes, identification d'individus escaladant des barrières ou forçant des entrées.
État actuel de la technologie : déployée dans les entreprises et commerces à haut risque. Nettement plus efficace que les systèmes traditionnels basés sur la simple détection de mouvement, avec un taux de faux positifs, ou fausses alertes, considérablement réduit.
L'IA analyse les vidéos de surveillance pour repérer des comportements anormaux ou potentiellement dangereux. Elle examine les images individuelles mais aussi, et surtout, les séquences d'actions dans le temps.
Le système est capable de détecter des schémas comportementaux complexes qui échapperaient à l'œil humain ou aux systèmes de surveillance traditionnels. Il peut identifier des actions suspectes en tenant compte du contexte et de la durée des activités observées.
Cas d'usage : identification de rôdeurs potentiels, détection de comportements agressifs ou de confrontations, identification d'activités de repérage préalables à un cambriolage.
État actuel de la technologie : en déploiement croissant, particulièrement efficace dans les commerces et les parkings d'entreprise. Offre une capacité d'anticipation que ne permettent pas les systèmes classiques, mais nécessite encore une validation humaine pour les décisions critiques.
L'IA permet de suivre simultanément plusieurs personnes ou objets dans une zone surveillée. Cette technologie garde la trace de chaque cible, même si elle est temporairement cachée par d'autres éléments dans la scène, ce qui est une grande nouveauté dans la vidéosurveillance.
Le système peut ainsi suivre le parcours de différents individus ou véhicules à travers plusieurs caméras en maintenant leur identification tout au long de leur déplacement.
Cas d'usage : suivi simultané de plusieurs individus suspects dans un espace commercial, tracking de véhicules non autorisés sur un site industriel.
État actuel : technologie en phase de maturité qui apporte une nette amélioration par rapport aux systèmes de tracking traditionnels. En adoption dans les grands espaces commerciaux et sites industriels.
L'IA améliore la détection d'objets laissés sans surveillance dans des espaces publics ou sensibles. Le système analyse en continu les images pour repérer les objets qui apparaissent et restent immobiles pendant une durée anormale. Il peut distinguer ces objets potentiellement dangereux du mobilier habituel ou des effets personnels temporairement posés.
Cas d'usage : repérage rapide de bagages ou colis abandonnés dans les espaces commerciaux, détection d'objets suspects laissés près des entrées d'entreprise.
État actuel : technologie déployée dans les zones à haut risque : aéroports, gares, grands centres commerciaux.
L'IA permet de traiter rapidement de grandes quantités d'enregistrements vidéo après un incident pour comprendre ce qui s’est passé. Le système analyse automatiquement le contenu des vidéos pour identifier et classer les éléments visuels importants comme les personnes, les véhicules ou les objets.
Cette technologie permet aux enquêteurs de rechercher rapidement des informations spécifiques dans des heures de vidéo sans avoir à les visionner manuellement. Par exemple, ils peuvent rapidement retrouver toutes les apparitions d'une personne portant un certain vêtement ou d'un véhicule d'une couleur particulière.
Cas d'usage : recherche rapide d'un suspect dans des heures d’enregistrement, reconstitution de parcours d'individus ou de véhicules après un incident.
État actuel : en phase d'adoption croissante, particulièrement utile pour les grandes entreprises et centres commerciaux générant d'importants volumes de données vidéo. Réduit considérablement le temps d'analyse post-incident par rapport aux méthodes manuelles.
DFM x Foxstream : la vidéosurveillance IA au service de la sécurité de votre entreprise
L’IA appliquée à la vidéosurveillance, c’est une meilleure détection des intrusions, moins de fausses alertes qui monopolisent les équipes et des coûts de sécurité optimisés. DFM vous apporte cette technologie grâce à un partenariat avec Foxstream, spécialiste français de l’analyse et du traitement automatique en temps réel du contenu d’images vidéo.
Sa solution de vidéosurveillance intelligente qui couronne 20 ans de recherche et développement, est aujourd’hui déployée sur des centaines de sites sécurisés à travers le monde. Elle mobilise une série d’innovations inédites :
- Des filtres IA pour réduire les fausses alarmes, même dans des environnements complexes ;
- Une gestion fine de la sensibilité avec des options multizones et multi-niveaux ;
- La détection longue portée, avec une capacité de surveillance étendue pour les grands espaces et les périmètres étendus ;
- L’analyse VGA native qui simplifie le paramétrage tout en améliorant la qualité de la détection ;
- Des règles d'analyse cumulables : ligne, sens, vitesse, trajectoire, zones pour une détection plus précise des comportements suspects.
- Algorithmes de détection extérieure avancés.
La détection extérieure est réalisée via des caméras thermiques bi-spectrum (thermique et vision) couplées à un logiciel d’analyse d’images Foxstream.
Vous avez les données, le savoir-faire et la connaissance terrain. On vous apporte la méthodologie, les compétences techniques et l'expérience de dizaines de projets IA réussis.
Parlons-en