La détection des fausses alarmes est devenue une fonction essentielle des systèmes de surveillance modernes. Le nombre de fausses alertes que les analystes signalent comme des événements réels ou potentiels peut peser sur les opérateurs dans la salle de contrôle, car ils passent le plus clair de leur temps à traiter les alertes, pour ensuite les classer comme fausses alertes.
Les fausses alarmes sont non seulement démotivantes pour les opérateurs, mais elles constituent également un gaspillage d’argent, car des ressources sont gaspillées pour réagir à des événements qui n’en sont pas. L’idée de la surveillance sur écran noir est que les opérateurs n’ont pas à regarder continuellement plusieurs flux de caméras, mais sont dirigés par la technologie pour se concentrer sur les événements réels. Cependant, les fausses alarmes rendent souvent cette tâche presque impossible, car il y a toujours un non-événement qui demande de l’attention.
Il existe aujourd’hui de nombreuses applications analytiques visant à empêcher les fausses alarmes d’atteindre les opérateurs de la salle de contrôle. Certaines sont entièrement basées dans le nuage, tandis que d’autres sont hébergées sur des serveurs sur site, ou même à la périphérie, dans les caméras elles-mêmes. SMART Security Solutions s’est entretenu avec Dene Alkema, directeur général de Cathexis Africa (lauréat des OSPA Awards de cette année et de l’année dernière) pour en savoir plus sur les différentes options de fausses alarmes disponibles pour les opérations de vidéosurveillance.
En nuage ou sur site
Avec toutes les discussions autour des systèmes et des solutions en nuage qui résoudront apparemment tous vos problèmes, quel que soit votre secteur d’activité, nous avons d’abord demandé à Alkema quelle était la meilleure solution selon lui. Il ajoute : « La surveillance efficace d’un site est un aspect essentiel de tout système de sécurité, et les systèmes en nuage et sur site ont tous deux leurs avantages et leurs inconvénients lorsqu’il s’agit de réduire les fausses alarmes. »
« Les systèmes basés sur l’informatique en nuage sont de plus en plus populaires en raison de leur flexibilité et de leur évolutivité. Cependant, ces systèmes dépendent de la connectivité Internet et peuvent ne pas être aussi fiables que les systèmes sur site dans les zones où la connectivité est faible. Les considérations relatives à la cybersécurité doivent également être évaluées avec soin afin de s’assurer que le risque du client est géré lors du déploiement d’une solution basée sur l’informatique en nuage.
M. Alkema ajoute que les systèmes sur site pourraient être considérés comme plus fiables que les systèmes en nuage, car ils ne dépendent pas d’une connexion Internet si le site est surveillé sur place. Toutefois, il convient de noter que les coûts initiaux et de maintenance des systèmes sur site pourraient augmenter davantage que ceux des systèmes basés sur l’informatique en nuage, en fonction de leur base de coûts. « Il est essentiel d’évaluer les besoins de chaque client et ses restrictions en matière de connectivité avant de choisir une solution.
En ce qui concerne la question de la bande passante, il fait remarquer que « les besoins en bande passante dépendent directement de la manière dont la solution est conçue. Vous pouvez déployer une IA sur la caméra, basée sur la périphérie, dans laquelle la caméra n’envoie des événements et des vidéos que lorsqu’elle a déterminé qu’il y avait quelque chose à signaler. Cela permettrait d’économiser beaucoup de bande passante et de ressources informatiques, que la caméra soit connectée à une solution en nuage ou sur site. Tout dépend de la manière dont les clients souhaitent surveiller leurs sites, de leurs exigences et des contraintes de connectivité qu’ils doivent prendre en compte lors de la conception d’une solution.
Vous devez former des personnes et des machines
Nous entendons beaucoup parler des applications de détection des fausses alarmes qui réduisent les fausses alarmes de 90 % ou plus (bien que peu de gens semblent s’intéresser au nombre d’événements réels que les systèmes manquent), mais l’efficacité de toute IA dépend de la formation qu’elle reçoit – comme pour les humains. Il est assez facile (de nos jours) de distinguer une plante qui souffle dans le vent d’un être humain, mais comment les systèmes font-ils la différence entre, par exemple, des personnes qui s’étreignent et d’autres qui se battent ?
M. Alkema reconnaît qu’une formation approfondie à l’IA basée sur la vidéo est essentielle, mais il ajoute que les données utilisées pour former l’IA auront également un impact direct sur ses performances. Selon lui, les fournisseurs doivent tenir compte des aspects suivants lors de la formation des réseaux neuronaux :
- Qualité des données : La qualité des données utilisées pour former le réseau neuronal est essentielle. Des données de mauvaise qualité ou mal étiquetées peuvent conduire à des résultats inexacts et avoir un impact négatif sur les performances du réseau neuronal.
- Quantité de données : Selon le degré de spécificité de l’entraînement de votre réseau neuronal, de grandes quantités de données variées sont nécessaires pour entraîner efficacement les réseaux neuronaux, ce qui peut prendre du temps et coûter cher.
- Ressources informatiques : L’entraînement des réseaux neuronaux basés sur la vidéo nécessite des ressources informatiques haut de gamme et coûteuses.
« Il est possible d’entraîner les 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 mettre sur le marché des solutions efficaces basées sur l’IA. »
Perte d’emplois
La question de savoir dans quelle mesure nous pouvons compter sur l’IA pour effectuer les tâches qui nécessitaient auparavant des opérateurs qualifiés est également une question qui doit être abordée. La question de savoir combien d’emplois l’IA prendra sur les humains est un sujet de discussion très populaire dans tous les secteurs, car il est devenu évident que les cols bleus ne seront pas les seuls à se retrouver sur la liste des chômeurs.
Si l’on considère plus particulièrement les opérateurs de salle de contrôle, dans quelle mesure l’IA mettrait-elle leur travail en danger ? Actuellement, le meilleur scénario consiste à adopter une approche de type « écran noir » où l’IA élimine la plupart des fausses alarmes et, avec un peu de chance, capte toutes les vraies alarmes et avertit un opérateur, qui met alors en œuvre les procédures opérationnelles normalisées (POS) pour l’entreprise ou pour ce client spécifique (si la salle de contrôle surveille les infrastructures de plusieurs clients).
À l’heure actuelle, l’IA ne peut pas prendre en charge ces emplois, ou bien le peut-elle ? À l’avenir, cependant, qu’est-ce qui empêchera une IA de reconnaître un événement réel et de mettre en œuvre ces procédures opérationnelles normalisées automatiquement, sans avoir à compter sur les humains pour terminer le travail ?
« Même si la technologie de l’IA arrive à maturité, les opérateurs humains seront toujours nécessaires pour vérifier et agir sur les événements générés par l’IA », explique M. Alkema. Certaines actions pourraient être automatisées par les systèmes de gestion vidéo sans intervention humaine, mais cela dépendrait de la politique du client en matière de réaction aux événements réels. La stratégie idéale d’atténuation des risques intégrerait le meilleur de ce que l’automatisation basée sur l’IA et l’intervention humaine peuvent offrir, de sorte que les opérateurs puissent utiliser ces outils pour être encore plus efficaces. »
Cependant, il note également que « l’investissement dans l’IA basée sur la vidéo est très important au niveau mondial. La vitesse à laquelle la technologie de l’IA s’améliore, tout en devenant plus précise et plus efficace, changera le paysage de ce à quoi ressemblera une salle de contrôle de surveillance à l’avenir. »
Options d’IA et de fausses alarmes de CathexisVision
Enfin, nous avons demandé à Alkema ce que Cathexis offre dans le domaine de la détection des fausses alarmes.
« Chez Cathexis, notre philosophie en matière de développement de solutions basées sur l’IA est d’améliorer la valeur des données vidéo. La suite d’analyse vidéo CathexisVision, qui utilise des modèles de réseaux neuronaux et l’IA pour s’assurer que le logiciel peut détecter les anomalies sur place et alerter les opérateurs de la salle de contrôle uniquement sur les événements dont ils ont besoin d’être informés, est l’un des principaux moyens d’y parvenir. En outre, CathexisVision dispose d’un puissant outil de gestion des événements, l’Alarm Management Gateway, qui permet aux opérateurs de visualiser les événements vidéo en direct et enregistrés, d’être informés de leurs procédures opérationnelles normalisées et de rendre compte des mesures qu’ils ont prises.
« Le rapport sur le traitement des événements est une fonction importante du logiciel, qui aide à maintenir l’intégrité de la salle de contrôle. La mise en œuvre efficace de CathexisVision dans des sites majeurs à fort trafic dans le monde entier témoigne de la capacité de la solution à améliorer la valeur des données vidéo, de sorte que les opérateurs puissent rester informés et se concentrer sur les tâches les plus essentielles. »
