La détection des fausses alertes est devenue une fonction critique dans les systèmes de surveillance modernes.
Cloud ou sur site
Avec toutes les discussions autour des systèmes et solutions cloud qui résoudraient apparemment tous vos problèmes, peu importe l’industrie dans laquelle vous vous trouvez, nous avons d’abord demandé à Alkema quelle solution il pense être la meilleure.
Il dit : « Une surveillance efficace d’un site est un aspect critique de tout système de sécurité, et les systèmes cloud et sur site ont tous deux leurs avantages et inconvénients en ce qui concerne la réduction des fausses alertes. »
« Les systèmes basés sur le cloud deviennent de plus en plus populaires en raison de leur flexibilité et de leur évolutivité. Cependant, les systèmes basés sur le cloud dépendent de la connectivité Internet et peuvent ne pas être aussi fiables que les systèmes sur site dans les zones où la connectivité est mauvaise. Les considérations de cybersécurité doivent également être évaluées soigneusement pour s’assurer que le risque du client est géré lors du déploiement d’une solution basée sur le cloud. »
Alkema ajoute que les systèmes sur site pourraient être considérés comme plus fiables que les systèmes basés sur le cloud puisqu’ils ne dépendent pas d’une connexion Internet si le site est surveillé sur le site lui-même.
Cependant, il convient de noter que les coûts uniques et de maintenance des systèmes sur site pourraient augmenter plus que ceux des systèmes basés sur le cloud en fonction de leur base de coûts.
« Il est essentiel d’évaluer les besoins de chaque client et leurs restrictions de connectivité individuellement avant de décider des solutions. »
Sur la question de la bande passante, il note : « Les besoins en bande passante sont directement impactés par la conception de la solution. Vous pourriez déployer une IA basée sur la périphérie, sur caméra, où la caméra n’envoie des événements et des vidéos que lorsqu’elle a déterminé qu’il y a quelque chose à signaler. Cela pourrait économiser beaucoup de bande passante et de ressources informatiques, qu’il soit connecté à une solution basée sur le cloud ou sur site. Cela revient à la façon dont les clients veulent surveiller leurs sites, les exigences du client et les contraintes de connectivité qu’ils doivent prendre en compte lors de la conception d’une solution. »
Vous devez former les personnes et les machines
Nous entendons beaucoup parler des applications de détection de fausses alertes réduisant les fausses alertes de 90 % ou plus (bien que peu de gens semblent se concentrer sur le nombre d’événements réels que les systèmes manquent), cependant, l’efficacité de toute IA dépend de la formation qu’elle reçoit – similaire aux personnes.
Il est assez facile (de nos jours) de distinguer une plante soufflée par le vent d’un humain, mais comment les systèmes différencient-ils, par exemple, les gens qui s’embrassent des gens qui se battent ?
Alkema convient que la formation approfondie de l’IA basée sur la vidéo est essentielle, mais ajoute que les données utilisées pour former l’IA auront également un impact direct sur le résultat de ses performances.
Il dit que les fournisseurs équilibrent les aspects suivants lors de la formation des réseaux neuronaux :
- Qualité des données : La qualité des données utilisées pour former le réseau neuronal est critique.
Des données de mauvaise qualité ou mal étiquetées peuvent conduire à des résultats inexacts et peuvent avoir un impact négatif sur les performances du réseau neuronal. - Quantité de données : En fonction de la spécificité de votre formation de réseau neuronal, de grandes quantités de données variées seraient nécessaires pour former efficacement les réseaux neuronaux, ce qui peut être chronophage et coûteux.
- Ressources informatiques : La formation des réseaux neuronaux basés sur la vidéo nécessite des ressources informatiques coûteuses de haute qualité.
« Il est possible de former des réseaux neuronaux pour qu’ils soient précis et efficaces. L’expérience dans ce domaine, l’investissement dans des ressources de développement suffisantes et l’accès à des données de qualité suffisante permettent à un fournisseur de proposer des solutions efficaces basées sur l’IA sur le marché. »
Perte d'emplois
La question de savoir dans quelle mesure nous pouvons compter sur l’IA pour effectuer les tâches qui nécessitaient des opérateurs formés dans le passé est également une question qui doit être abordée.
La question de savoir combien d’emplois l’IA prendra aux humains est un point de discussion assez populaire dans toutes les industries, car il est devenu évident que ce ne seront pas seulement les travailleurs manuels qui se retrouveront au chômage.
En regardant spécifiquement les opérateurs humains de la salle de contrôle, à quel point l’IA rendrait-elle leurs emplois « en danger » ?
Actuellement, le meilleur scénario est d’avoir une approche à écran noir où l’IA élimine la plupart des fausses alertes et espère attraper toutes les vraies alertes et en informer un opérateur, qui met ensuite en œuvre les procédures opérationnelles standard (SOP) pour l’entreprise ou pour ce client spécifique (si la salle de contrôle surveille les infrastructures de plusieurs clients).
Actuellement, l’IA ne peut pas prendre en charge ces emplois, ou peut-elle ?
À l’avenir, cependant, qu’est-ce qui empêcherait une IA de reconnaître un événement réel et de mettre en œuvre ces SOP automatiquement sans avoir à compter sur les humains pour terminer le travail ?
« Même si la technologie de l’IA mûrit », déclare Alkema, « des opérateurs humains seront toujours nécessaires pour vérifier et agir sur les événements générés par l’IA. Certaines actions pourraient être automatisées par des systèmes de gestion vidéo sans intervention humaine, mais cela dépendrait de la politique du client en matière de réponse aux événements réels. La stratégie idéale de réduction des risques incorporerait le meilleur de ce que l’automatisation basée sur l’IA et l’intervention humaine peuvent offrir, afin que les opérateurs puissent utiliser ces outils pour être encore plus efficaces. »
Cependant, il note également, « Il y a tellement d’investissements dans l’IA basée sur la vidéo à l’échelle mondiale. Le rythme auquel la technologie de l’IA s’améliore, tout en devenant plus précise et efficace, changera le paysage de ce à quoi ressemblera une salle de contrôle de surveillance à l’avenir. »
CathexisVision : options d'IA et de fausses alarmes
Enfin, nous avons demandé à Alkema ce que Cathexis propose dans le domaine de la détection de fausses alarmes.
« Chez Cathexis, notre éthique dans le développement de solutions basées sur l’IA est d’améliorer la valeur des données vidéo. Un moyen clé par lequel nous le faisons est avec la suite d’analyses vidéo CathexisVision, qui utilise des modèles de réseaux neuronaux et de l’IA pour garantir que le logiciel peut détecter les anomalies sur site, et n’alerter les opérateurs de la salle de contrôle que des événements dont ils doivent être informés. De plus, il y a l’outil puissant de gestion des événements de CathexisVision, le portail de gestion des alarmes, qui permet aux opérateurs de visualiser à la fois les événements vidéo en direct et enregistrés, d’être informés de leurs SOP et de rendre compte des actions qu’ils ont entreprises. »
« Le rapport sur la gestion des événements est une fonctionnalité importante du logiciel, qui aide à maintenir l’intégrité de la salle de contrôle. La mise en œuvre efficace de CathexisVision sur des sites majeurs et à fort trafic dans le monde entier témoigne de la capacité de la solution à améliorer la valeur des données vidéo, afin que les opérateurs puissent rester informés et se concentrer sur les tâches les plus essentielles. »
