L’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage profond (DL) et l’apprentissage automatique (ML) sont des mots à la mode populaires dans l’industrie de la sécurité (et partout ailleurs aussi) qui nous font attendre de la science-fiction réelle de notre matériel et de notre logiciel. Mais quel est l’impact réel de ces technologies sur le marché de la surveillance ?
L’un des principaux environnements où l’IA est perçue comme ayant un grand impact est le marché de l’analyse vidéo (VA).
L’IA, si l’on en croit les fournisseurs, a rendu la VA beaucoup plus puissante et précise dans ses capacités, entraînant moins de fausses alarmes, une reconnaissance plus précise des objets, des visages et plus encore.
Pour découvrir ce qui se passe réellement dans le monde de l’IA, Hi-Tech Security Solutions a demandé à plusieurs personnes de l’industrie qui sont sur le terrain, pour ainsi dire, comment elles perçoivent l’impact de l’IA et ce qu’elles s’attendent à voir à l’avenir.
En résumé, Jet Zhu, directeur technique de Dahua en Afrique, déclare : « Pour faire face à la complexité croissante des défis de sécurité impliquant d’énormes flux de personnes et de véhicules, nous avons besoin de quelque chose comme le gardien omniscient légendaire, qui heureusement s’est matérialisé maintenant grâce à l’IA d’apprentissage profond. »
En ce qui concerne l’impact que l’IA a en ce moment, en termes de faire une réelle différence, Gus Brecher, directeur général de Cathexis Africa déclare : « L’IA a un effet marqué dans le monde de la sécurité.
Avec la disponibilité des réseaux neuronaux et plus de puissance de traitement disponible, des fonctionnalités plus avancées deviennent disponibles.
La reconnaissance faciale, l’ANPR et la classification des objets sont toutes utilisées avec succès dans de nombreuses déploiements.
Marcel Bruyns
« Ceux-ci sont utilisés pour créer des alertes en temps réel ainsi que pour l’analyse médico-légale des vidéos enregistrées. Lorsqu’ils sont utilisés judicieusement dans des applications sélectionnées et sur des caméras sélectionnées, ils peuvent ajouter une réelle valeur. »
Cathexis a travaillé en étroite collaboration avec les fabricants de matériel pour tirer le meilleur parti de la disponibilité des GPU (unité de traitement graphique) afin de déployer ses solutions d’IA de réseau neuronal.
« Nous trouvons que nous obtenons le meilleur rapport qualité-prix en combinant nos analyses traditionnelles avec l’IA. Par exemple, nous pouvons détecter un objet entrant dans une zone ou traversant une ligne en utilisant nos analyses traditionnelles (qui utilisent une puissance de traitement minimale) et lorsque l’événement se produit, nous utilisons ensuite l’IA pour déterminer ce qu’est cet objet. »
Cela garantit que chaque mouvement détecté est vérifié, mais ne déclenche une alarme que s’il s’agit d’une personne ou d’un véhicule.
Cette méthodologie permet de minimiser les exigences de traitement tout en utilisant la puissance de l’IA pour permettre à la technologie de prendre les bonnes décisions.
Progrès constant
Avec toute l’attention et les discussions, vous pourriez être pardonné de penser que l’IA change fondamentalement chaque industrie et secteur, ajoute Marcel Bruyns, directeur des ventes, Afrique chez Axis Communications.
« Bien que pour les plus cyniques (et en référence au cycle de battage médiatique de Gartner), vous pourriez penser qu’un manque d’applications démontrables de l’IA (et de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond associés) indique soit un pic d’attentes gonflées, soit même le creux de la désillusion.
« En réalité, bien sûr, les progrès diffèrent d’une industrie à l’autre et d’une application à l’autre. Dans certains domaines – notamment les soins de santé et spécifiquement la détection du cancer – l’IA a déjà un impact positif significatif. Dans d’autres domaines, les progrès sont plus réguliers. La vidéosurveillance en fait partie. »
Dans notre industrie aujourd’hui, il dit que l’apprentissage automatique ou profond est principalement utilisé pour l’analyse vidéo, mais la technologie sera un composant important dans de nombreuses applications et produits différents à l’avenir.
Avec le temps, elle deviendra un outil courant pour les ingénieurs logiciels et sera incluse dans de nombreux environnements et dispositifs différents.
Néanmoins, encore une fois, son application sera motivée par les cas d’utilisation les plus convaincants, et non par la technologie elle-même.
« Il y a une tentation dans le secteur de la surveillance et de la sécurité de sur-promettre en relation avec les nouvelles technologies », ajoute Bruyns.
« Cela a été vrai pour l’IA dans l’analyse vidéo et, en particulier, dans certaines des affirmations faites autour de l’application actuelle de l’apprentissage profond. Avec l’IA et l’apprentissage profond, comme avec toute nouvelle technologie, nous nous engageons à nous assurer que sa mise en œuvre est robuste, fiable et répond aux véritables défis des clients. »
Pour ceux qui ne savent pas ce qu’est l’apprentissage profond, Bruyns explique : L’apprentissage profond se compose de deux phases différentes : la phase d’entraînement et la phase d’exécution.
La première nécessite beaucoup de puissance de traitement, de données et de temps, elle sera donc très probablement exécutée sur un serveur et/ou dans le cloud, tandis qu’un entraînement supplémentaire (affinage) pourrait être effectué en périphérie.
La phase d’exécution – celle qui nécessite des données « entraînées » pour fonctionner – peut être effectuée à n’importe quel niveau du système, purement en fonction de la quantité de puissance de traitement requise et de la criticité temporelle de l’application.
« La recherche et les progrès continueront, régulièrement, et apporteront des améliorations et des avantages progressifs au cours de l’année prochaine plutôt qu’un changement radical. »
Axis a déjà lancé une caméra équipée d’IA, l’AXIS Q1615-LE Mk III, destinée à la surveillance urbaine, aux transports et aux applications industrielles.
Bruyns déclare que cette caméra prête pour l’extérieur combine une qualité d’image exceptionnelle avec des capacités de traitement puissantes grâce à une unité de traitement d’apprentissage profond (DLPU).
La caméra comprend des fonctionnalités de sécurité avancées pour empêcher tout accès non autorisé et protéger le système.
Soutenant la croissance du traitement en périphérie, la caméra inclut la puce propriétaire Axis ARTPEC et le DLPU susmentionné.
Ce double chipset permet aux analyses de s’exécuter directement en périphérie, résultant en un système plus rapide et plus évolutif et facilitant des analyses complexes et puissantes.
La détection automatique d’incidents, le comptage et la détection d’anomalies basés en périphérie sont quelques-unes des options disponibles.
De la vision à la reconnaissance
En regardant ce que fait Dahua dans le domaine de l’IA, Zhu dit que les solutions WizMind de l’entreprise utilisent déjà l’IA pour porter ses capacités au niveau supérieur.
Parmi les solutions disponibles, AI WizMind fournit des solutions orientées vers l’humain, y compris la reconnaissance faciale, la protection de la vie privée, les métadonnées vidéo humaines, le comptage de personnes, l’analyse stéréo, etc.
Il dispose également de plusieurs solutions d’IA basées sur les véhicules, telles que l’ANPR et les métadonnées des véhicules, la fonctionnalité de stationnement illégal qui fournit plus d’attributs des véhicules pour un contrôle facile, une recherche rapide et une analyse commerciale.
Dahua utilise également l’IA pour améliorer la surveillance thermique, tant en termes de distance que du dépistage COVID-19 que l’on subit en entrant dans un bâtiment.
Si l’on demande à Alex Penhaligon, responsable des ventes de projets pour Hikvision SA, il dit que la sécurité physique est l’une des industries où la technologie de l’intelligence artificielle a été le mieux mise en œuvre.
« La performance exceptionnelle de la technologie IA basée sur l’apprentissage profond dans la perception et la reconnaissance d’images a efficacement favorisé la mise en œuvre d’un grand nombre d’applications dans le domaine de la sécurité. »
« La popularisation des caméras de sécurité apporte d’énormes défis de stockage et de traitement des données à l’industrie de la sécurité traditionnelle. La récupération et la surveillance manuelles de volumes massifs de vidéos consomment beaucoup de main-d’œuvre et manquent de précision. L’application de la technologie IA peut grandement améliorer l’efficacité du traitement et de la récupération des données vidéo. Avec la combinaison des mégadonnées et de la technologie IA, les systèmes de sécurité se transforment de solutions passives en solutions plus proactives et la technologie vidéo pour la sécurité évolue de la vision des choses à la reconnaissance et l’analyse des choses. »
Dans les années à venir, continue Penhaligon, l’IA avec des capacités d’« intelligence générale », qui peut être largement appliquée, hautement intégrée et adaptée de manière flexible à divers scénarios, sera la direction du développement de l’IA sur le marché de la sécurité.
Dans ce cas, l’algorithme IA développé pourra être applicable dans différents scénarios à des fins multiples, ce qui rendra la technologie IA plus universelle et populaire sur le marché.
Cela a encouragé Hikvision à « adopter une approche très ouverte et à partager notre réflexion dans notre processus de développement de la technologie IA avec nos partenaires. C’est aussi la raison pour laquelle nous avons créé la plateforme Hikvision AI Open. La plateforme fournit des capacités de formation d’algorithmes IA ouverts et des outils pour que les utilisateurs puissent facilement créer des intelligences pour leurs propres besoins. »
À quoi pouvons-nous nous attendre ?
L’état actuel de l’IA sur le marché de la surveillance est encore au stade de départ.
Bien qu’il y ait déjà de nombreux progrès et améliorations en termes de performance attribuables à l’IA, la plupart des systèmes utilisés sont ce que Penhaligon décrit comme une « intelligence spécialisée ».
En d’autres termes, des algorithmes sont développés et déployés pour des applications spécifiques.
L’avenir verra plus de systèmes IA qui décideront quel algorithme est le mieux utilisé dans différents scénarios et s’adapteront selon les besoins.
Brecher pense que l’avenir verra la plupart des déploiements de la technologie IA se faire sur site dans des applications basées soit en périphérie, soit sur serveur.
À plus long terme, nous pourrions commencer à voir certaines analyses basées sur le cloud.
« Je ne vois pas chaque caméra exécuter l’IA car cela est coûteux en termes de calcul, donc des caméras sélectionnées pour des emplacements sélectionnés sont probablement là où nous serons à court et moyen terme. »
Du point de vue de Axis, Bruyns s’attend à ce que certaines des applications de l’IA dans les caméras de sécurité vidéo en réseau incluent :
Une combinaison entre des analyses en périphérie ou basées sur serveur.
Ces programmes IA (sur caméra ou serveur) peuvent être utilisés à des fins simples ou avancées qui incluent :
- La reconnaissance de véhicules, d’objets ou d’humains.
- L’intrusion dans une zone prédéfinie, un parking, une clôture périmétrique ou des zones restreintes.
- Ces analyses sont suffisamment intelligentes pour permettre des alertes lorsque des violations ou des règles programmées sont enfreintes.
Un exemple est qu’un intrus pourrait entrer dans une zone prédéfinie et déclencher une alarme qui pourrait être vue par les opérateurs du système et nécessiter une action.
Et tandis que Brecher dit que l’IA aide déjà à réduire considérablement les fausses alarmes, Zhu ajoute qu’un avantage majeur de la technologie sera de changer efficacement la fonction de sécurité en fournissant des preuves post-incident à avertir les opérateurs par une prédiction précise avant les événements.
En d’autres termes, le système de protection périmétrique n’envoie une alarme que lorsque des mouvements indésirables déclenchés par des humains ou des véhicules se produisent, évitant aux utilisateurs des actions inutiles causées par de fausses alarmes.
Alors que les personnes qui s’enthousiasment pour les nouvelles technologies ont de bonnes raisons de s’enthousiasmer pour ce qui s’en vient, il est également important de noter que l’IA est simplement un autre outil dans l’arsenal des fournisseurs.
L’IA ne développera pas (encore) une stratégie ou une feuille de route produit pour les entreprises ou les clients cherchant à protéger leur entreprise, leur domaine ou leur maison.
Plutôt, elle fournira des moyens d’ajouter de la valeur et de fournir un meilleur service, améliorant la capacité de prestation de services dans le domaine de la sécurité et de la sûreté.
Mais c’est ainsi que cela a toujours été dans la sécurité.
Vous n’êtes pas plus en sécurité parce que vous avez installé quelques caméras, vous êtes plus en sécurité parce que les caméras installées ont été placées au bon endroit et sélectionnées parce qu’elles fournissent le type de service dont vous avez besoin et sont intégrées dans une plateforme de gestion efficace et fonctionnent selon une stratégie de sécurité soigneusement conçue.
