Partout dans le monde, les détaillants sont confrontés à un défi majeur : la prévention des pertes. Vols, fraudes et ruptures de stock peuvent impacter significativement les marges bénéficiaires et l'efficacité opérationnelle. Si les mesures de sécurité traditionnelles, telles que les caméras de surveillance et le personnel de sécurité, ont joué un rôle essentiel dans la réduction de ces pertes, elles sont souvent réactives et limitées. C'est là que l'analyse vidéo basée sur l'IA entre en jeu, offrant une solution transformatrice pour la prévention des pertes.

En exploitant des technologies avancées comme l'apprentissage automatique , l'analyse en temps réel et les alertes automatisées , l'analyse vidéo basée sur l'IA offre aux détaillants une approche proactive pour identifier et prévenir les pertes avant qu'elles ne surviennent. Dans cet article de blog, nous explorerons comment l'analyse vidéo basée sur l'IA peut améliorer les stratégies de prévention des pertes, les principaux avantages de cette technologie et comment les détaillants peuvent la mettre en œuvre efficacement.

1. Détection et prévention du vol en temps réel

L'un des principaux avantages de l'analyse vidéo basée sur l'IA réside dans sa capacité à analyser les images de surveillance en temps réel et à détecter automatiquement les comportements suspects. Les systèmes de vidéosurveillance traditionnels font appel à des opérateurs humains pour surveiller les flux en direct, ce qui peut entraîner des erreurs humaines, de la fatigue et des incidents manqués. Les systèmes d'IA, quant à eux, peuvent analyser les flux vidéo en continu et identifier des schémas pouvant indiquer un vol ou une fraude.

Par exemple, l’IA peut détecter des comportements tels que :

• Vol à l'étalage : Identification des individus qui entrent à plusieurs reprises dans les cabines d'essayage avec plusieurs articles et en ressortent avec moins, ou ceux qui cachent des articles dans des sacs ou des vêtements.
• Vol des employés : Détection de comportements inhabituels autour des caisses enregistreuses, tels que des annulations ou des remboursements excessifs, ou des employés passant trop de temps dans les entrepôts.
• Criminalité organisée dans le commerce de détail : Reconnaître les efforts coordonnés de plusieurs individus pour distraire les employés pendant que d’autres volent des marchandises de grande valeur.

En identifiant ces comportements au fur et à mesure qu’ils se produisent, les systèmes d’IA peuvent immédiatement envoyer des alertes aux directeurs de magasin ou au personnel de sécurité, leur permettant d’intervenir avant qu’un vol ne se produise ou que les auteurs ne quittent les lieux.

2. Alertes et notifications automatisées

L'analyse vidéo basée sur l'IA peut être configurée pour envoyer des alertes et des notifications automatiques selon des critères prédéfinis. Cette fonctionnalité est essentielle pour les équipes de prévention des pertes, car elle leur permet d'être immédiatement informées de toute activité suspecte et de prendre des mesures immédiates.

Par exemple, si une personne est aperçue s'attardant près d'un présentoir de marchandises de grande valeur ou tentant d'accéder à une zone réglementée, le système peut envoyer une alerte au personnel de sécurité, qui peut alors enquêter en temps réel. Ces alertes peuvent être envoyées sur des appareils mobiles, permettant au personnel de sécurité de rester informé et réactif, même s'il ne surveille pas activement les flux vidéo.

3. Intégration de l'analyse vidéo aux systèmes de point de vente (POS)

L'un des moyens les plus efficaces d'exploiter l'analyse vidéo basée sur l'IA pour prévenir les pertes est de l'intégrer aux systèmes de point de vente (PDV) . Cette intégration permet aux détaillants de corréler les séquences vidéo aux données de transaction, offrant ainsi une vue complète des activités des clients et des employés.

Par exemple, si un caissier est soupçonné d'effectuer des transactions frauduleuses, le système peut croiser les données du point de vente avec des séquences vidéo pour identifier :

• Transactions annulées : Déterminer si les ventes annulées sont légitimes ou font partie d'un stratagème de vol.
• Fraude au remboursement : vérifier si les articles retournés correspondent aux achats initiaux et ont été traités conformément à la politique de l'entreprise.
• Chéri : Identifier les cas où les employés accordent des remises non autorisées ou des marchandises gratuites à leurs amis et à leur famille.

En combinant l'analyse vidéo avec les données de point de vente, les détaillants obtiennent des informations plus approfondies sur les activités en magasin, ce qui facilite la détection et la lutte contre les vols internes et externes.

4. Cartographie thermique et analyse du trafic en magasin

L'analyse vidéo basée sur l'IA peut également servir à générer des cartes thermiques et à analyser les tendances de fréquentation en magasin. Ces informations sont précieuses pour la prévention des pertes à plusieurs égards :

• Identification des zones à risque : les cartes thermiques permettent d'identifier les zones du magasin les plus fréquentées et celles où les vols sont les plus probables. Les commerçants peuvent alors y installer des mesures de sécurité supplémentaires, comme davantage de caméras ou de personnel de sécurité.
• Optimisation de l'agencement du magasin : comprendre comment les clients se déplacent dans le magasin peut aider les détaillants à concevoir un aménagement qui minimise les angles morts et permet au personnel de surveiller plus facilement les zones à haut risque.
• Surveillance du comportement du personnel : la cartographie thermique peut également être utilisée pour suivre les mouvements des employés, garantissant que le personnel patrouille régulièrement dans les zones à haut risque et ne se rassemble pas dans les zones à faible trafic.

En exploitant ces informations, les détaillants peuvent traiter de manière proactive les vulnérabilités potentielles en matière de sécurité et améliorer la sécurité globale du magasin.

5. Réduire les fausses alarmes et augmenter l'efficacité

Les systèmes de surveillance traditionnels peuvent générer un grand nombre de fausses alarmes, notamment lorsqu'ils utilisent la technologie de détection de mouvement. Les équipes de sécurité perdent alors souvent un temps précieux à enquêter sur des événements non critiques, comme des clients passant devant des capteurs ou des employés effectuant des tâches de routine.

L'analyse vidéo basée sur l'IA réduit considérablement les fausses alertes grâce à des algorithmes avancés permettant de distinguer les activités normales des activités suspectes. Par exemple, le système peut distinguer un client consultant des articles d'une personne tentant de dissimuler des marchandises. Cette fonctionnalité permet au personnel de sécurité de se concentrer sur les véritables menaces, améliorant ainsi son efficacité globale et réduisant le risque de passer à côté d'incidents importants.

6. Améliorer la formation et la conformité des employés

L'analyse vidéo basée sur l'IA peut également jouer un rôle crucial dans la formation des employés et le contrôle de la conformité. En examinant les images d'incidents antérieurs et en analysant les tactiques de vol courantes, les détaillants peuvent développer des programmes de formation plus efficaces qui apprennent aux employés à reconnaître et à réagir aux comportements suspects.

De plus, l'analyse vidéo permet de surveiller le respect des protocoles de sécurité par les employés, notamment en s'assurant que les portes des réserves restent fermées, que les caisses enregistreuses sont correctement sécurisées et qu'aucun accès non autorisé aux zones réglementées n'est autorisé. Cela contribue à renforcer les politiques de l'entreprise et à réduire les risques de vol impliquant des employés.

7. Utilisation de l'IA pour l'analyse prédictive et la prévision de la criminalité

Au-delà de la surveillance en temps réel, l'analyse vidéo basée sur l'IA peut également servir à l'analyse prédictive et à la prévision de la criminalité . En analysant les données historiques sur les vols, la fréquentation des magasins et le comportement des employés, les systèmes d'IA peuvent identifier des schémas et des tendances révélateurs de risques potentiels pour la sécurité.

Par exemple, si un magasin connaît une hausse des vols à certaines heures ou certains jours, le système peut prédire quand des incidents similaires sont susceptibles de se produire et recommander des mesures préventives, comme le renforcement des dispositifs de sécurité ou l'aménagement du magasin. Cette approche proactive permet aux détaillants d'anticiper les menaces potentielles et de minimiser les pertes.

8. Intégration avec les systèmes de contrôle d'accès

Pour les commerçants disposant de zones à accès restreint, comme les réserves ou les caisses, l'intégration de l'analyse vidéo aux systèmes de contrôle d'accès offre un niveau de sécurité supplémentaire. Cette intégration permet au système de :

• Surveiller les tentatives d'accès : suivre qui entre et sort des zones restreintes et si l'accès est autorisé.
• Identifier les accès non autorisés : envoyez des alertes si quelqu'un tente d'entrer dans une zone restreinte sans les informations d'identification appropriées.
• Corréler l'accès aux incidents : relier les événements d'accès aux séquences vidéo pour déterminer si l'accès non autorisé coïncide avec des activités suspectes, telles qu'un inventaire manquant ou des écarts de trésorerie.

En combinant l’analyse vidéo avec le contrôle d’accès, les détaillants peuvent mieux protéger les zones sensibles et prévenir les vols internes.

9. Mise en œuvre d'analyses vidéo basées sur l'IA pour la prévention des pertes

Pour mettre en œuvre efficacement l’analyse vidéo basée sur l’IA pour la prévention des pertes, les détaillants doivent prendre en compte les meilleures pratiques suivantes :

1. Choisissez la bonne technologie
Choisissez une solution d'analyse vidéo qui s'intègre parfaitement à vos systèmes de surveillance et de point de vente existants. Assurez-vous que le système offre les fonctionnalités dont vous avez besoin, telles que les alertes en temps réel, la cartographie thermique et l'analyse prédictive.

2. Personnaliser les alertes et les règles
Configurez le système pour envoyer des alertes en fonction des facteurs de risque spécifiques à votre magasin et de vos objectifs de prévention des pertes. Personnalisez les règles de détection des comportements suspects, comme le fait de flâner à proximité de marchandises de grande valeur ou l'accès non autorisé à des zones réglementées.

3. Former le personnel au système
Formez vos équipes de prévention des pertes et de sécurité à l'utilisation efficace du système d'analyse vidéo. Offrez-leur des formations sur l'interprétation des alertes, la visualisation des images et la gestion des incidents.

4. Surveiller et ajuster
Vérifiez régulièrement les performances du système et ajustez les paramètres si nécessaire pour réduire les fausses alarmes et améliorer la précision de la détection. Utilisez les informations obtenues grâce au système pour affiner vos stratégies de prévention des pertes au fil du temps.

5. Assurer le respect des lois sur la confidentialité
Mettez en œuvre l'analyse vidéo dans le respect de la vie privée des clients et des employés. Assurez-vous que votre utilisation de la vidéosurveillance est conforme aux lois et réglementations locales en matière de confidentialité et communiquez clairement vos politiques à vos employés et clients.

Conclusion

L'analyse vidéo basée sur l'IA révolutionne le domaine de la prévention des pertes , offrant aux commerçants un outil puissant pour détecter et prévenir les vols, les fraudes et autres menaces de sécurité. Grâce à la surveillance en temps réel, aux alertes automatisées et à l'analyse avancée des données, les commerçants peuvent améliorer leurs stratégies de sécurité, réduire les pertes et créer un environnement d'achat plus sûr pour leurs clients et leurs employés. Avec l'évolution constante des technologies, les solutions basées sur l'IA joueront un rôle de plus en plus important pour aider les commerçants à anticiper les risques potentiels et à protéger leurs résultats.

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