Introduction

« Caméras alimentées par l'IA. » « Détection intelligente grâce à l'intelligence artificielle. » Si vous avez assisté à un salon de sécurité moderne, à une présentation de fournisseur ou à une fiche technique de produit au cours des cinq dernières années, vous avez entendu ces expressions lancées comme des confettis. Les grands fabricants de caméras de surveillance comme Axis, Hikvision, Dahua, Hanwha, Avigilon et Bosch apposent fièrement le terme « IA » sur presque tous leurs appareils.

Mais voilà le hic : la plupart de ces soi-disant « IA » n'en sont pas, du moins pas au sens où le pensent le public, ni même les professionnels du secteur. Et ce n'est pas qu'une question de sémantique ; ce malentendu engendre des attentes erronées, des budgets mal alloués et, au final, une sécurité affaiblie.

Cet article de blog est votre exposé approfondi sur ce que les principales marques de surveillance offrent réellement lorsqu'elles revendiquent « IA », pourquoi la plupart des intelligences des caméras de bord sont fondamentalement limitées et comment vous pouvez séparer le signal du bruit dans un monde sursaturé de revendications artificielles.

Ce que l'IA devrait signifier (mais ce qu'elle fait rarement)

Soyons clairs : la véritable IA, ou intelligence artificielle, implique des systèmes capables d'apprendre , de raisonner , de prédire et de s'adapter en fonction de nouvelles informations. En termes de sécurité, une véritable IA pourrait désigner une caméra qui :

• Comprend des comportements complexes, comme celui d'une personne qui fume un joint ou qui promène son chien

• Apprend de nouvelles menaces en fonction d'événements passés sans intervention humaine

• Prend des décisions basées sur le contexte sans règles prédéfinies

Mais ce n'est pas ce que l'on retrouve dans la plupart des systèmes de sécurité commerciaux. Ce que l'on présente comme de l'IA est généralement une analyse vidéo basée sur des règles et des modèles pré-entraînés. Cela ressemble plus à une calculatrice très intelligente qu'à une machine pensante.

La répartition marque par marque

Axis Communications

Axis commercialise ses caméras, notamment celles équipées des puces ARTPEC-7 et ARTPEC-8, comme étant dotées d'une « IA en périphérie ». Leur fonctionnalité phare, AXIS Object Analytics, détecte les mouvements, classe les objets (comme les humains et les véhicules) et offre des alertes de base, comme le franchissement de ligne.

Vérification de la réalité : Oui, Axis utilise des réseaux de neurones convolutifs pour classer les objets. Il s'agit d'une véritable IA au sens strict, mais avec des limites très strictes. La caméra n'apprend ni ne s'adapte d'elle-même. Tout est pré-entraîné et adapté à chaque scénario. Vous définissez les règles ; elle les exécute. Aucune autonomie, aucun raisonnement.

Pourquoi dit-on qu'il s'agit d'IA : Parce qu'il y a de l'IA impliquée (classification d'objets pré-entraînée). Mais il s'agit d'une IA statique et étroite, et non d'une intelligence adaptative. Elle réduit les fausses alertes, mais nécessite toujours une configuration et une supervision humaines.

Hikvision

Avec des gammes de produits comme AcuSense et DeepinView, Hikvision vend des caméras et des NVR qui revendiquent la détection des visages, la classification homme/véhicule, l'ANPR et même des « analyses d'auto-apprentissage ».

Vérification de la réalité : Hikvision utilise bien l'apprentissage profond (CNN pour distinguer les personnes des véhicules, par exemple), mais les analyses restent réactives et basées sur des règles. Il n'y a pas de raisonnement ouvert ni de compréhension de la scène.

Pourquoi on dit que c'est de l'IA : Parce que les algorithmes sous-jacents font appel à l'apprentissage automatique. Mais cet apprentissage est réalisé en laboratoire, et non par la caméra elle-même sur le terrain. Les opérateurs doivent toujours définir des règles, des zones et des déclencheurs. Il s'agit de détection intelligente, et non d'intelligence.

Technologie Dahua

Dahua propose ses plateformes WizSense et WizMind comme des solutions d'IA de pointe, incluant la détection intelligente de mouvement, le comptage de personnes, la détection d'EPI et même la détection de chute. Leurs appareils proposent souvent des alertes vocales et des dissuasifs lumineux.

Vérification de la réalité : La plupart des fonctionnalités Dahua utilisent la reconnaissance d'objets pré-entraînée et nécessitent des ensembles de règles définis par l'utilisateur. Bien que cette fonctionnalité soit avancée, notamment pour des fonctionnalités telles que le stationnement illégal ou la densité de foule, elle repose toujours sur une logique déterministe. Il n'existe pas de compréhension comportementale ni d'apprentissage dynamique en conditions réelles.

Pourquoi ils disent que c'est de l'IA : Parce qu'ils utilisent des puces d'IA pour exécuter des modèles entraînés. Mais rien n'apprend après le déploiement. C'est de l'automatisation, pas de la cognition.

Hanwha Techwin (Hanwha Vision)

Connue pour la série Wisenet, Hanwha met en avant les métadonnées basées sur l'IA (âge, sexe, vêtements, type de véhicule) et la recherche par attributs. Elle promeut des caméras « plateformes ouvertes » exécutant des applications d'IA tierces.

Vérification de la réalité : Les analyses de Hanwha sont puissantes, surtout lorsqu'elles sont utilisées avec des systèmes comme Pathr.ai pour le suivi comportemental. Mais encore une fois, il s'agit d'un étiquetage de métadonnées basé sur des classes connues. Ces systèmes ne déduisent, n'infèrent ou ne s'adaptent pas. Ils identifient des schémas qu'ils ont été entraînés à reconnaître et déclenchent des alertes prédéfinies.

Pourquoi ils disent que c'est de l'IA : Parce qu'ils utilisent l'apprentissage profond pour extraire les métadonnées. Mais lorsque la caméra rencontre un élément extérieur à son modèle, elle échoue silencieusement.

Avigilon (Motorola Solutions)

Avigilon possède probablement la suite d'IA la plus performante, incluant la recherche d'apparence, la détection de mouvements inhabituels (UMD) et la classification complète des scènes. Ses NVR IA utilisent même des GPU NVIDIA pour la reconnaissance faciale et la recherche comportementale.

Vérification de la réalité : Avigilon se rapproche plus que la plupart des autres systèmes d'intelligence artificielle. L'UMD, par exemple, est un apprentissage non supervisé qui détecte les anomalies sans règles. La recherche d'apparence utilise des algorithmes de similarité qui imitent la recherche cognitive. Mais même dans ce cas, l'apprentissage se fait en amont et il n'y a pas de véritable autonomie. Le système ne peut pas expliquer pourquoi quelque chose se produit ni générer de nouvelles conclusions.

Pourquoi dit-on que c'est de l'IA : Parce que c'en est une. Mais c'est une IA limitée : efficace pour des tâches spécifiques, mais toujours aveugle à l'inattendu.

Bosch Security

La suite IVA Pro de Bosch comprend la protection périmétrique, la reconnaissance comportementale et le comptage de foule. Ses dernières versions exécutent des DNN directement sur la caméra.

Vérification de la réalité : Les nouvelles analyses de Bosch sont impressionnantes. Certaines peuvent fonctionner sans étalonnage manuel et offrent une persistance des objets à l'échelle de la scène. Mais l'exécution reste basée sur des règles utilisant des réseaux pré-entraînés. Le système ne raisonne pas et ne s'adapte pas de lui-même.

Pourquoi on dit que c'est de l'IA : Parce qu'IVA Pro utilise de véritables réseaux neuronaux profonds. Cependant, le cadre décisionnel repose toujours sur une logique définie par l'humain.

Le problème avec le fait d'appeler cela « IA »

Alors, quel est le problème avec tout ce battage marketing ?

1. Cela induit les acheteurs en erreur. Lorsque les intégrateurs ou les chefs d'entreprise entendent « IA », ils pensent à l'adaptabilité, à la perspicacité et à l'automatisation. Ce qu'ils obtiennent, c'est souvent une simple détection de mouvement sophistiquée.

2. Cela gonfle les coûts. Les fournisseurs justifient leurs prix élevés par l'appellation « IA », même si les fonctionnalités sont limitées et rigides.

3. Cela compromet la véritable innovation. Les entreprises qui tentent véritablement de créer des systèmes adaptables et apprenants sont noyées dans le bruit.

4. Cela crée un faux sentiment de sécurité. Les opérateurs pensent que le système détectera les nouvelles menaces. Mais ces systèmes ignorent tout ce qui sort de leur cadre d'apprentissage.

Alors, qu’est-ce que la véritable IA dans la surveillance ?

Une véritable IA dans la vidéosurveillance signifie des systèmes qui peuvent :

• Apprenez des modèles de comportement au fil du temps (pas seulement des objets)

• Ajuster les seuils de manière dynamique en fonction du contexte (par exemple, sensibilité accrue pendant les heures anormales)

• Raisonner sur les séquences d'événements

• Répondez à des questions médico-légales (par exemple, « Qui traînait près de cette porte la semaine dernière ? »)

• Prédire les incidents avant qu'ils ne se produisent

Ce type d'IA émerge, mais ce n'est pas ce que font la plupart des caméras embarquées actuelles. Une véritable IA pourrait impliquer des systèmes ou des plateformes cloud comme Arcadian.ai, qui combinent la détection d'objets avec le raisonnement temporel, des interfaces de requête basées sur le traitement automatique du langage naturel (TALN) et la prédiction comportementale.

Conclusion : l’IA n’est pas binaire, mais le contexte compte

Ce n'est pas parce qu'un système utilise des réseaux neuronaux qu'il est intelligent. L'intelligence ne consiste pas à reconnaître un chat ; il s'agit de comprendre ce qu'il fait, pourquoi c'est important et ce qu'il faut faire . La plupart des caméras IA de pointe ne le font tout simplement pas.

Ils détectent. Ils alertent. Ils filtrent. Mais ils ne comprennent pas.

En tant qu'acheteurs, intégrateurs et innovateurs, nous devons dépasser les mots à la mode et nous demander : que fait réellement cette IA ? Est-elle basée sur des règles ou adaptative ? Réactive ou prédictive ?

Si vous payez pour de l’intelligence, assurez-vous de ne pas acheter simplement une reconnaissance de formes dans une boîte noire.