26/03/2024
Appelé par apprentissage profond en français, est une sous-catégorie du Machine Learning. Son fonctionnement est inspiré du système nerveux humain. Cette technologie s’apparente à un réseau neuronal multicouche chargé de traiter différents niveaux de caractéristiques.
Elle nécessite un volume de données plus important que le Machine Learning. Elle s’en sert pour concevoir une sorte de pyramide du savoir et identifier logiquement les éléments sélectifs. Elle est donc préconisée pour l’automatisation des tâches complexes, en raison du nombre très élevé de facteurs à prendre en compte. L’exemple d’application le plus connu est celui de la reconnaissance visuelle.
Contrairement au Machine Learning, le Deep Learning ne requiert pas de données structurées. Il apprend « seul » : il crée ses propres caractéristiques. En vidéosurveillance, le système d’analyse d’images sait résoudre un problème, à partir d’une base de données contenant des « Métadatas ». Ces dernières sont acquises au fil des utilisations, en toute autonomie.
Plusieurs types de métadonnées sont extraits à partir des éléments détectés par la caméra :
Ces datas sont stockées, classifiées et sont transformées en informations exploitables. Elles sont ensuite disponibles pour répondre à des requêtes ultérieures en un temps record : recherche de personne, d’objet, etc.
Le Deep Learning dans l’analyse vidéo joue un rôle majeur pour la surveillance de grands espaces publics et de vastes carrefours de circulation. On retrouve cette technologie au travers de multiples fonctionnalités, intégrées dans différents types de caméras (numériques, thermiques, hybrides, etc.).
Certaines combinent des algorithmes classiques de Machine Learning aux méthodes de Deep Learning
Des statistiques, des analyses des entrées et sorties des visiteurs sont réalisées dans une zone déterminée. L’algorithme d’apprentissage profond rend les informations plus précises.
Elle fournit des statistiques sur la densité accumulée de personnes sur une période donnée. Différentes couleurs représentent l’espace : rouge, bleu, orange, jaune et vert. Les tonalités chaudes indiquent une densité élevée, tandis que les nuances froides signalent une faible concentration d’individus.
La détection de visages est complétée par la reconnaissance faciale. Une comparaison est réalisée avec une base de données biométrique embarquée. Cette fonction peut déclencher des captures d’instantanés, l’enregistrement ou une alarme.
La traversée de certaines zones, des attitudes spécifiques sont détectées dans la scène. L’algorithme identifie en temps réel une chute, un attardement, un mouvement vigoureux, une proximité personnelle, etc.
La catégorisation des objets est automatique. Ainsi, les fausses alarmes traditionnelles (animaux, végétations, ombres, éclairages) sont évitées.
Déclenchement automatisé d’un projecteur, d’un avertisseur sonore pour éloigner l’intrus.
Le recours à l’imagerie thermique associé à un algorithme d’apprentissage profond comble toutes les lacunes typiques de la vidéosurveillance classique. La précision de détection se révèle sans failles. Elle est donc préconisée dans des environnements extérieurs vastes, sombres ou en intérieur dans des conditions particulières (analyse température, éclairage faible, etc.).
La reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation utilise la lecture optique des caractères. Les images sont capturées en temps réel. La reconnaissance peut être multilingue et déceler les différents alphabets.
L’apprentissage profond dans le domaine de la vidéosurveillance ouvre de nouveaux horizons. La capacité prédictive des caméras dotées d’algorithmes de Deep Learning est très efficace.
C’est pourquoi, d’ici 2024, on estime que 30 % des caméras IP vendues sur le marché seront équipées. Et d’ici peu, ces solutions se généraliseront et s’intégreront naturellement sur les produits
En intégrant de l’analyse vidéo intelligente dans les solutions de vidéosurveillance utilisées pour la sécurité, les professionnels du secteur ouvrent le champ des possibles. Les données collectées, analysées et évaluées par l’IA offrent, désormais, une meilleure protection des biens et des personnes. Un système de vidéosurveillance intelligente peut ainsi être à l’origine de nouveaux modèles opérationnels, basés sur son potentiel d’automatisation et de prédictivité. On parle alors de vidéosurveillance analytique.
Une véritable mutation s’opère pour faire de cette technologie une alliée incontournable axé sur le contrôle et l’optimisation des processus métier. En proposant des systèmes intelligents capables d’accompagner l’évolution des entreprises et des organismes publics, le secteur connaît ainsi une métamorphose sans précédent.
Dans de nombreux secteurs, l’analyse vidéo intelligente est déjà utilisée pour garantir la sécurité. Mais aujourd’hui, son rôle s’étend à l’optimisation des processus décisionnels et métiers. Intégrée dans des systèmes autonomes, elle devient une précieuse alliée de la performance.
Ces solutions innovantes remplacent les opérateurs sur des tâches fastidieuses, rébarbatives, mais indispensables pour les organisations. Les erreurs liées à la fatigue ou à l’inattention sont logiquement supprimées. Les besoins sont anticipés et la gestion des alertes est exécutée sans délai.
L’automatisation optimise naturellement l’intervention humaine et la dirige sur des missions à haute valeur ajoutée. Elle allège nettement la charge de travail, réduit les coûts et augmente l’efficacité de manière durable.
Mais les avantages de l’IA ne se limitent pas à ces aspects. En examinant les datas enregistrées, la vidéosurveillance intelligente est capable d’apprendre du passé pour prévoir le futur et ainsi guider les choix. Les organisations peuvent s’appuyer sur des d’analyses prédictives pour bâtir leur stratégie de développement.
Cette approche permet d’optimiser les prises de décision et donc d’augmenter la rentabilité et la productivité. Elle constitue alors un véritable pilier pour l’avenir de nombreux secteurs d’activité.
La vidéosurveillance analytique assure une protection optimale des personnes et des biens dans le secteur public ou privé. Utilisée dans un contexte commercial, administratif ou pour un objectif de respect de la loi, elle détecte efficacement certaines situations anormales ou des comportements à risques. L’analyse vidéo intelligente identifie, par exemple, un port d’objet dangereux. Elle peut également décoder une gestuelle trahissant un vol à l’étalage, une chute consécutive à un malaise ou un acte de violence. Mais ce rôle sécuritaire ne représente qu’une facette des missions envisageables au sein des organisations.
L’IA embarquée dans les caméras ou les systèmes révolutionne les méthodes dans la vente, le marketing, la logistique ou encore l’industrie. La plupart des transformations se développent autour des bénéfices de ces innovations : l’automatisation et la prédictivité.
L’identification et la résolution de problèmes s’opèrent à l’aide de ces technologies. Une même fonctionnalité peut correspondre à de multiples enjeux, selon son domaine d’application. Des solutions de vidéosurveillance intelligente sont ainsi élaborées pour répondre aux besoins de chaque organisation. La configuration et le paramétrage sont adaptés à leurs exigences spécifiques.
Voici une liste non exhaustive de cas d’utilisations présentés selon plusieurs secteurs d’activité :
Dans la vente, la vidéosurveillance analytique est utilisée pour une meilleure gestion des ressources. Elle s’applique à l’aménagement, au pilotage logistique ou opérationnel, à la valorisation des espaces et des produits, à l’évaluation de l’attractivité, etc. Elle permet de mieux comprendre les clients et participe donc activement au développement de stratégies marketing efficaces pour augmenter le chiffre d’affaires.
Elle fournit des informations précises sur les flux de personnes entrants et sortants, identifie les zones « froides » ou « chaudes », le trafic de caisse, etc. Elle offre l’avantage d’observer le comportement des visiteurs, décryptant leurs parcours, leur temps d’arrêt et même leurs émotions.
La stratégie marketing et commerciale est ainsi ajustée en fonction des analyses de données. En intégrant automatiquement les attentes des clients, l’analyse vidéo donne une place centrale à l’expérience utilisateur.
Les typologies de consommateurs, leurs déplacements et leur fréquence de visite sont examinés pour piloter l’activité et améliorer l’organisation du point de vente :
Dans le cadre d’actions promotionnelles affichées sur un panneau publicitaire, il est également possible de programmer une prospection ciblée, individuelle ou collective. L’IA prend en compte des attributs des personnes passant à proximité (par exemple : sexe, tranche d’âge…). La mesure de l’audience est réalisée sur la base du comptage des individus.
Dans le secteur de la logistique et du transport, le contrôle des zones assuré par la vidéosurveillance intelligente facilite l’exploitation. L’automatisation des processus améliore la productivité sur la gestion des flux ou encore le traçage des colis et marchandises.
L’analyse vidéo joue un rôle déterminant dans la prévention des pertes. Les caméras intelligentes sont installées dans les exploitations pour lutter contre le vol de carburant, fréquent dans les parkings poids lourds et sur les plateformes. Elles sont utilisées pour vérifier la conformité des opérations de chargement et déchargement des camions et contrôler les différentes manipulations dans les zones de stockage.
Avec des marchandises souvent en transit, la protection de ces espaces par la vidéo intelligente, en intérieur comme en extérieur, est ainsi assurée 24h/24 et 7j/7.
Dans l’industrie, les caméras IP dotées d’IA s’intègrent dans de nombreux processus, tant au niveau de la sécurité que de la qualité :
La vidéosurveillance analytique ne se limite pas aux entreprises et s’insère dans des projets de développement au sein des territoires. La ville du futur s’imagine en « Smart City ». Ainsi, elle anticipe les problématiques, les incidents et les crises, dans une logique à la fois sécuritaire, écologique et économique.
Pour les collectivités, l’analyse vidéo intelligente constitue une aide précieuse pour la gestion en temps réel et la planification des différents enjeux publics :
L’analyse vidéo par l’IA nous donne l’occasion d’appréhender les défis majeurs de notre société sous un angle inédit. Plus les cas d’utilisations de la vidéosurveillance analytique se multiplient, plus la précision des algorithmes progresse et plus d’autres scénarios apparaissent. C’est un cercle vertueux. Au travers de nouveaux processus, cette technologie offre une véritable rationalisation des opérations et une meilleure gestion des ressources.
L’intégration de l’IA aux systèmes de vidéosurveillance permet aux organisations de rentabiliser fortement leur équipement sécuritaire. Mais ces innovations modifient surtout en profondeur leur fonctionnement, pour répondre efficacement aux multiples enjeux actuels.
La vidéosurveillance intelligente se révèle un véritable outil d’aide à la décision, essentiel pour leur stratégie de développement. Ainsi, l’intelligence artificielle optimise les processus, mais la prise de décision reste, finalement, la seule responsabilité des humains.
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