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En combinant les données vidéo avec d'autres sources d'informations, les dernières solutions d'intelligence artificielle peuvent non seulement identifier des objets et des événements, mais également comprendre des comportements et des interactions humaines complexes. Le résultat est un pas de géant depuis les outils d’observation passive vers les outils d’action active et intelligente.
Aux yeux humains, surveiller des dizaines de scènes de caméra en temps réel est une tâche fastidieuse et fatigante. Surveiller efficacement des centaines de caméras avec uniquement des opérateurs humains est presque impossible. Même avec des flux vidéo limités à observer, il peut être difficile pour les gens d’identifier des événements inhabituels ou de comprendre des modèles complexes, surtout à long terme. Les fausses alarmes sont courantes et des événements critiques sont parfois manqués car les opérateurs se fatiguent à cause d'une surveillance excessive. détection des anomalies, réduisant ainsi la charge de travail des opérateurs. En analysant et en surveillant en permanence les données vidéo, l'IA peut détecter les anomalies et alerter les décideurs des événements critiques.
Identifier les interactions humaines dangereuses comme les bagarres, les chutes ou les activités criminelles
Comprendre le comportement des foules pour détecter les premiers signes de problèmes
L'avenir de l'intelligence artificielle dans la surveillance
L'intelligence artificielle permet aux systèmes de sécurité d'être plus précis, plus rapides, plus évolutifs et d'avoir une compréhension humaine comme jamais auparavant. Les technologies intelligentes continueront de changer la façon dont les professionnels de la sécurité surveillent, comprennent et réagissent aux menaces potentielles pour la sécurité.
Algorithmes avancés : avec l'aide des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle les outils sont meilleurs pour comprendre le comportement humain, prédire les événements et identifier les menaces potentielles.
Large Language Model (LLM) : en combinant LLM avec le système de vidéosurveillance (LVM), les opérateurs peuvent faire fonctionner le système de surveillance via des commandes vocales ou des requêtes textuelles, ce qui améliorera les opérations de sécurité de manière plus intuitive. Les systèmes peuvent comprendre les demandes du langage humain et répondre avec des clips vidéo ou des informations analytiques pertinentes
Automatisation accrue : les solutions utilisant l'automatisation des processus robotiques peuvent gérer des tâches de base telles que la récupération de données et permettre aux humains de se concentrer sur des activités à valeur ajoutée. Les machines peuvent rechercher rapidement de grandes archives de données vidéo pour localiser des scènes, des personnes, des véhicules ou d'autres objets sur la base de listes détaillées de mots-clés descriptifs d'identification et de comportements appris et observés.
IA générative : les technologies émergentes peuvent générer des simulations vidéo synthétiques mais très réalistes pour une meilleure formation analytique anonyme et des tests système. À mesure que la technologie mûrit, elle pourrait un jour créer des situations d'urgence simulées pour évaluer et améliorer les protocoles de réponse humaine.
Les consommateurs ont besoin d'une utilisation légale de l'IA. Il est nécessaire de résoudre les problèmes d’utilisation responsable pour les utilisateurs et les consommateurs publics afin de transformer le secteur de la vidéosurveillance. De nouveaux outils et fonctionnalités seront également appliqués
Bien que l'IA ouvre un énorme potentiel pour la vidéosurveillance, son développement et son application apportent des considérations de confidentialité et de transparence. Les réglementations sur l’intelligence artificielle modifient la voie du développement de la technologie vidéo. Alors, comment les fournisseurs peuvent-ils garantir que les solutions d’IA sont développées et utilisées de manière responsable ?
Prendre les mesures appropriées pour identifier, évaluer et atténuer les risques tout au long du cycle de vie de l'IA tout au long du développement des systèmes d'IA avancés, y compris avant et tout au long de leur déploiement et de leur lancement sur le marché.
Dans les entreprises qui conçoivent de l'intelligence artificielle, des principes d'éthique, d'équité et de transparence doivent souvent être établis dès le début du processus de conception pour adopter une démarche de développement responsable. La mise en œuvre de processus internes solides conduit à une préparation efficace et évite les problèmes de risques inutiles. Le bon équilibre est atteint en combinant innovation et responsabilité
Lors de la création de systèmes d'intelligence artificielle, les développeurs doivent donner la priorité à la confidentialité et à la sécurité des utilisateurs. La législation GDPR décrit cette approche, exigeant que les données soient protégées dès la conception et par défaut. Cela signifie intégrer des garanties dans la technologie pour protéger les données personnelles, limiter la collecte et l'utilisation des données et garantir des pratiques éthiques.
La transparence est un principe clé dans le développement de solutions d'IA. Il permet de garantir que toutes les parties prenantes, y compris les utilisateurs, les régulateurs et la société dans son ensemble, aient une compréhension claire du fonctionnement interne et des processus décisionnels des systèmes d’IA. La transparence implique de divulguer comment le système a été développé, comment il a été formé, quelles données ont été utilisées et comment les résultats ont été obtenus
Bien que l'IA puisse guider les opérateurs humains avec des alertes et des informations, la décision finale doit être fabriqué par des personnes. L'intelligence artificielle ne consiste pas à remplacer les équipes de sécurité, mais à augmenter leur travail pour gagner en efficacité et en précision
À mesure que les capacités de l'IA mûrissent, la sécurité vidéo se transforme en un système proactif. La surveillance par l'IA va au-delà de l'enregistrement des événements après coup, donnant aux équipes de sécurité la prévoyance dont elles ont besoin pour répondre aux menaces en temps réel. Cela crée également un effet multiplicateur de force, augmentant la productivité des analystes humains.
Les modèles prédictifs peuvent être utilisés pour envoyer des alertes, rappelant aux opérateurs de regarder la vidéo et de décider si une action est nécessaire. Plus le système reçoit de données d'apprentissage et plus il reçoit de retours de l'opérateur, plus le logiciel sera prédictif
L'application de l'intelligence artificielle permet aux gens d'utiliser la technologie pour le contrôle de la situation et la prise de décision finale, tout en RÉSERVANT AUTORITÉ BASÉE SUR LA FORMATION ET LE JUGEMENT
L'analyse vidéo basée sur l'IA promet d'énormes avantages transformationnels, mais s'accompagne également d'obligations en matière de développement, de transparence et d'utilisation. Grâce à des pratiques responsables et centrées sur l’humain, les systèmes de surveillance améliorés par l’IA peuvent ouvrir la voie à une nouvelle ère de sûreté, de sécurité et de confiance du public.
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