Les systèmes traditionnels d'enregistreurs vidéo en réseau (NVR) et d'enregistreurs vidéo numériques (DVR) sont depuis des années les solutions de référence pour la vidéosurveillance et le contrôle de sécurité. S'ils ont rempli leur rôle, les avancées en matière d'intelligence artificielle (IA) transforment le paysage de la surveillance de sécurité, permettant des solutions plus intelligentes, plus rapides et plus proactives. L'IA dépasse rapidement les capacités des systèmes NVR/DVR traditionnels, offrant une détection des menaces en temps réel, des analyses vidéo avancées et une intégration transparente avec d'autres technologies.

Dans cet article de blog, nous explorerons comment l’IA améliore la surveillance de la sécurité et pourquoi elle devient une nécessité pour les organisations qui cherchent à dépasser les limites des systèmes NVR/DVR traditionnels.

1. Détection et alertes des menaces en temps réel

Limites des NVR/DVR traditionnels : Les systèmes NVR/DVR conventionnels servent principalement d'appareils d'enregistrement passifs, capturant uniquement des images pour consultation ultérieure. Le personnel de sécurité est chargé de visionner manuellement les images ou de réagir aux alertes de détection de mouvement, dont beaucoup sont souvent de fausses alertes déclenchées par des mouvements insignifiants.

Amélioration alimentée par l'IA :

• Analyse en temps réel : L'IA permet de surveiller et d'analyser en temps réel les flux vidéo, détectant instantanément les comportements ou objets suspects. Les systèmes pilotés par l'IA peuvent reconnaître des schémas inhabituels tels que le flânage, les accès non autorisés ou les intrusions, et envoyer des alertes immédiatement.
• Moins de fausses alarmes : contrairement aux systèmes traditionnels, l'IA utilise une reconnaissance d'objets avancée pour faire la distinction entre les mouvements inoffensifs (par exemple, le passage d'animaux ou les changements météorologiques) et les menaces réelles, réduisant ainsi considérablement les fausses alarmes.

En fournissant des alertes intelligentes en temps réel, les systèmes basés sur l'IA permettent aux équipes de sécurité de réagir de manière proactive et de traiter les incidents au fur et à mesure qu'ils se produisent, plutôt que de simplement les enregistrer pour un examen ultérieur.

2. Analyse vidéo avancée et analyse comportementale

Limite des NVR/DVR traditionnels : La détection de mouvement de base est l'une des rares fonctionnalités d'analyse offertes par les systèmes NVR/DVR traditionnels. Cependant, cette fonctionnalité manque souvent de profondeur et de sophistication pour détecter des comportements complexes ou identifier les menaces potentielles avant qu'elles ne s'aggravent.

Amélioration alimentée par l'IA :

• Détection d'objets et de personnes : L'IA peut détecter et classer des objets, des personnes ou des véhicules, offrant ainsi une plus grande précision dans l'identification des menaces. Par exemple, elle peut reconnaître des objets abandonnés, suivre des véhicules suspects ou identifier le personnel non autorisé dans des zones réglementées.
• Analyse comportementale : Les systèmes de surveillance pilotés par l'IA peuvent analyser les comportements au fil du temps et détecter des anomalies, comme une personne qui s'attarde trop longtemps dans une zone donnée ou qui tente de pénétrer dans une zone sécurisée. Cette analyse comportementale peut contribuer à prévenir les incidents avant qu'ils ne surviennent.

L’intégration de l’IA permet aux systèmes de surveillance d’aller au-delà de la simple détection de mouvement et de fournir des informations approfondies sur les comportements qui peuvent indiquer un risque potentiel pour la sécurité, améliorant ainsi l’efficacité de la surveillance.

3. Reconnaissance faciale et de plaque d'immatriculation

Limites des NVR/DVR traditionnels : les systèmes NVR/DVR ne permettent pas d'effectuer des tâches de reconnaissance avancées, telles que l'identification des visages ou la lecture des plaques d'immatriculation, sans un effort manuel important. Les équipes de sécurité peuvent être amenées à analyser des heures de séquences vidéo pour localiser les personnes ou les véhicules impliqués dans un incident.

Amélioration alimentée par l'IA :

• Reconnaissance faciale : les algorithmes d'IA peuvent comparer les visages capturés dans des séquences vidéo à des bases de données préexistantes, facilitant ainsi l'identification en temps réel des personnes d'intérêt ou des intrus. Cette technologie est particulièrement utile pour sécuriser les zones à fort trafic comme les aéroports, les stades et les centres commerciaux.
• Reconnaissance des plaques d'immatriculation (LPR) : les systèmes basés sur l'IA peuvent lire et enregistrer automatiquement les plaques d'immatriculation, permettant aux équipes de sécurité de surveiller les véhicules entrant ou sortant d'une installation et de suivre ceux signalés pour une activité suspecte.

Ces fonctionnalités de reconnaissance rationalisent le processus d’identification et améliorent la connaissance de la situation, réduisant ainsi le temps nécessaire pour localiser et appréhender les menaces potentielles.

4. Recherche automatisée et récupération d'événements

Limites des NVR/DVR traditionnels : la recherche manuelle dans les séquences vidéo est un processus long et fastidieux, surtout dans les environnements de surveillance à grande échelle avec plusieurs caméras. Les systèmes NVR/DVR traditionnels offrent généralement des fonctions de recherche de base limitées à l'horodatage, ce qui rend difficile la localisation rapide d'événements spécifiques.

Amélioration alimentée par l'IA :

• Recherche intelligente : Les systèmes basés sur l'IA permettent des recherches vidéo sophistiquées. Les équipes de sécurité peuvent rapidement rechercher des objets, des personnes ou des comportements spécifiques dans les images, grâce à des filtres tels que la couleur des vêtements, la taille de l'objet ou le type de véhicule.
• Étiquetage et catégorisation des événements : l'IA étiquette et catégorise automatiquement les événements en fonction de l'activité détectée, facilitant ainsi la récupération ultérieure des images pertinentes. Cela permet de gagner un temps considérable lors des enquêtes sur les incidents ou de l'analyse de moments précis.

En automatisant le processus de recherche et de récupération, l’IA réduit considérablement le temps nécessaire pour examiner les images, rendant les enquêtes plus efficaces et plus efficientes.

5. Évolutivité et accessibilité à distance

Limites des NVR/DVR traditionnels : Les systèmes NVR/DVR traditionnels dépendent du matériel, ce qui limite leur évolutivité. L'extension du système pour accueillir davantage de caméras ou des images haute résolution nécessite des investissements importants en stockage et en infrastructure. De plus, ces systèmes manquent souvent de capacités d'accès à distance, ce qui nécessite la présence sur site du personnel de sécurité pour surveiller et gérer les images.

Amélioration alimentée par l'IA :

• Évolutivité basée sur le cloud : Les systèmes de surveillance basés sur l'IA peuvent exploiter l'infrastructure cloud, offrant ainsi une capacité de stockage et de traitement quasi illimitée. Il est ainsi facile d'ajouter des caméras ou d'intensifier les opérations de sécurité sans investir dans du matériel supplémentaire.
• Surveillance à distance : Les systèmes d'IA sont accessibles partout grâce à une connexion Internet. Le personnel de sécurité peut surveiller les flux en direct, recevoir des alertes et gérer les images depuis n'importe quel endroit grâce à des appareils mobiles ou des ordinateurs portables, garantissant ainsi une couverture 24h/24 et 7j/7.

Les fonctionnalités d’accessibilité cloud et à distance des systèmes basés sur l’IA offrent l’évolutivité et la flexibilité que les systèmes existants ne peuvent tout simplement pas fournir, ce qui les rend plus adaptables aux besoins de sécurité changeants.

6. Sécurité et confidentialité des données renforcées

Limites des NVR/DVR traditionnels : Les anciens systèmes NVR/DVR stockent généralement les séquences vidéo localement, ce qui les rend vulnérables aux menaces physiques telles que le vol, la falsification ou les dommages. De plus, les systèmes plus anciens peuvent manquer de protocoles de chiffrement et de cybersécurité robustes, ce qui augmente le risque de violation de données.

Amélioration alimentée par l'IA :

• Stockage cloud chiffré : les systèmes basés sur l'IA utilisent souvent un stockage basé sur le cloud, qui comprend des protocoles de chiffrement avancés pour protéger les données vidéo contre tout accès non autorisé et garantir la conformité aux réglementations sur la protection des données telles que le RGPD ou le CCPA.
• Contrôles d'accès : les systèmes d'IA offrent des fonctionnalités de contrôle d'accès améliorées, permettant aux organisations de définir des autorisations pour différents utilisateurs et de surveiller qui a accès aux séquences, sécurisant ainsi davantage les données vidéo sensibles.

Les systèmes de sécurité améliorés par l’IA garantissent que les images sont protégées non seulement contre les menaces physiques, mais également contre les cyber-risques, améliorant ainsi la sécurité et la confidentialité globales des données.

7. Rentabilité et réduction de la charge opérationnelle

Limites des NVR/DVR traditionnels : les systèmes NVR/DVR traditionnels entraînent souvent des coûts d'exploitation élevés en raison des besoins de stockage physique, de maintenance et de surveillance manuelle. L'extension de ces systèmes nécessite du matériel supplémentaire, ce qui rend leur mise à l'échelle coûteuse.

Amélioration alimentée par l'IA :

• Coûts de maintenance réduits : les systèmes basés sur l'IA, notamment ceux exploitant une infrastructure cloud, réduisent le besoin de stockage sur site et de mises à niveau matérielles fréquentes. Il en résulte une réduction des coûts de maintenance au fil du temps.
• Surveillance automatisée : Les systèmes d'IA peuvent automatiser de nombreux aspects de la surveillance de la sécurité, réduisant ainsi la nécessité pour de nombreuses équipes de surveiller manuellement les flux vidéo. Les alertes automatisées et la surveillance en temps réel allègent la charge opérationnelle et permettent aux équipes de sécurité de se concentrer sur des tâches plus critiques.

En automatisant les processus clés et en exploitant l’infrastructure cloud, les solutions d’IA offrent des économies de coûts à long terme et réduisent le besoin de surveillance humaine constante.

Conclusion

L'IA transforme fondamentalement la surveillance de sécurité en améliorant les capacités des systèmes de surveillance traditionnels. En dépassant les simples enregistrements et lectures, les solutions basées sur l'IA permettent la détection des menaces en temps réel, l'analyse vidéo avancée, la reconnaissance faciale et des plaques d'immatriculation, ainsi qu'un stockage cloud évolutif. Ces avancées offrent aux organisations une surveillance de sécurité plus précise, plus efficace et plus proactive, faisant de l'IA un outil indispensable dans le paysage de la sécurité moderne.

Pour les organisations qui s’appuient encore sur des systèmes NVR/DVR hérités, la mise à niveau vers des solutions de surveillance basées sur l’IA constitue non seulement une étape vers une meilleure sécurité, mais également un investissement essentiel pour pérenniser leur infrastructure contre les menaces en constante évolution.

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