Les systèmes traditionnels d'enregistreurs vidéo en réseau (NVR) et d'enregistreurs vidéo numériques (DVR) constituent depuis longtemps la pierre angulaire de la vidéosurveillance, offrant un moyen fiable d'enregistrer et de stocker des séquences vidéo. Cependant, face à l'évolution des menaces de sécurité et à la demande croissante de fonctionnalités plus avancées, les limites de ces systèmes deviennent de plus en plus évidentes. C'est là qu'intervient l'intelligence artificielle (IA) , révolutionnant le domaine de la vidéosurveillance en remédiant aux faiblesses inhérentes aux systèmes NVR/DVR traditionnels et en offrant des fonctionnalités, une efficacité et une sécurité accrues.

Dans cet article, nous explorerons les principales faiblesses des systèmes NVR/DVR et la manière dont l'IA transforme le paysage de la surveillance en surmontant ces défis. Nous aborderons les avantages de l'intégration de l'IA aux systèmes de surveillance et la manière dont elle peut améliorer les opérations de sécurité, réduire les coûts et fournir des informations plus exploitables.

1. Capacités de détection limitées

Les systèmes NVR/DVR traditionnels s'appuient principalement sur la détection de mouvement pour identifier les menaces potentielles. Cette méthode génère souvent de nombreuses fausses alarmes et nécessite une surveillance manuelle constante pour identifier les incidents réels.

• Taux élevés de fausses alarmes : la détection de mouvement peut être déclenchée par des mouvements non pertinents, tels que des animaux, des voitures qui passent ou des changements d'éclairage, ce qui entraîne un nombre élevé de fausses alarmes.
• Surveillance manuelle : le personnel de sécurité doit examiner manuellement les alertes et les séquences, ce qui prend du temps et est sujet à des erreurs humaines.
• Approche réactive : les systèmes traditionnels sont réactifs, enregistrant les événements au fur et à mesure qu'ils se produisent sans fournir de mesures proactives pour prévenir les incidents.

Solutions basées sur l'IA :

• Détection d'objets avancée : l'IA peut distinguer différents types d'objets, tels que des personnes, des véhicules ou des animaux, réduisant ainsi les fausses alarmes et permettant une détection plus précise des menaces potentielles.
• Analyse comportementale : l’IA peut analyser les modèles de comportement, tels que le flânerie, les mouvements inhabituels ou les intrusions, et générer des alertes en temps réel pour les activités suspectes.
• Sécurité proactive : grâce à l’IA, les systèmes de surveillance peuvent fournir des informations en temps réel et des alertes automatisées, permettant des réponses proactives aux menaces potentielles avant qu’elles ne s’aggravent.

En améliorant les capacités de détection, l’IA contribue à réduire les fausses alarmes, à améliorer la connaissance de la situation et à permettre une approche plus proactive de la sécurité.

2. Fonctions de recherche et de récupération inadéquates

L'un des principaux défis des systèmes NVR/DVR traditionnels réside dans le temps précieux nécessaire à la recherche et à la récupération de séquences spécifiques. Trouver un événement ou un individu particulier nécessite souvent de visionner manuellement des heures de vidéo, ce qui est non seulement inefficace, mais peut également entraîner des pertes d'informations.

• Recherches chronophages : la recherche manuelle dans des séquences vidéo peut être fastidieuse et frustrante, en particulier dans les systèmes à grande échelle dotés de plusieurs caméras.
• Critères de recherche limités : les systèmes traditionnels n'offrent généralement que des fonctions de recherche de base, telles que l'heure et la date, ce qui rend difficile la localisation d'événements ou d'individus spécifiques.
• Faible efficacité : l’incapacité à trouver rapidement des séquences pertinentes peut retarder les enquêtes et entraver la résolution des incidents de sécurité.

Solutions basées sur l'IA :

• Recherche vidéo intelligente : l'IA permet des capacités de recherche avancées, permettant aux utilisateurs de rechercher des objets, des personnes ou des activités spécifiques dans des séquences vidéo à l'aide d'attributs tels que la couleur, la taille ou le comportement.
• Reconnaissance faciale : l’IA peut identifier et suivre des individus sur plusieurs caméras, ce qui facilite la recherche et le suivi des personnes d’intérêt.
• Marquage et indexation automatisés : l'IA peut automatiquement étiqueter et indexer des séquences vidéo en fonction des objets, des comportements ou des événements détectés, simplifiant ainsi le processus de localisation des séquences pertinentes.

Grâce à la recherche et à la récupération pilotées par l'IA, les équipes de sécurité peuvent trouver rapidement et avec précision les images dont elles ont besoin, améliorant ainsi considérablement l'efficacité et l'efficience opérationnelles.

3. Manque d'informations et d'alertes en temps réel

Les systèmes NVR/DVR traditionnels sont conçus pour enregistrer et stocker des images, mais ils ne fournissent pas d'informations en temps réel ni d'alertes automatiques. Cette limitation peut entraîner des retards dans les réponses aux incidents de sécurité et une gestion de la sécurité trop réactive.

• Réponses retardées : Sans alertes en temps réel, le personnel de sécurité peut n'être informé d'un incident qu'après qu'il se soit déjà produit, ce qui limite sa capacité à réagir efficacement.
• Exigences de surveillance manuelle : les équipes de sécurité doivent surveiller en permanence les flux vidéo pour détecter les incidents, ce qui demande beaucoup de travail et augmente le risque d'événements manqués.
• Connaissance limitée de la situation : les systèmes traditionnels ne fournissent pas d’informations contextuelles ni d’informations qui peuvent aider les équipes de sécurité à évaluer la gravité d’un incident en temps réel.

Solutions basées sur l'IA :

• Alertes et notifications en temps réel : l'IA peut générer des alertes automatisées pour des événements spécifiques, tels qu'un accès non autorisé, un comportement suspect ou des violations de périmètre, permettant des réponses immédiates.
• Critères d'alerte personnalisables : les utilisateurs peuvent définir des règles et des critères personnalisés pour les alertes en fonction de leurs besoins de sécurité spécifiques, réduisant ainsi le nombre de notifications non pertinentes.
• Connaissance situationnelle améliorée : l’IA peut fournir des informations contextuelles, telles que le nombre de personnes présentes, la direction du mouvement ou la présence d’objets inhabituels, aidant les équipes de sécurité à prendre des décisions éclairées.

En fournissant des informations et des alertes en temps réel, l’IA permet aux équipes de sécurité de réagir plus rapidement et plus efficacement aux menaces potentielles, améliorant ainsi la connaissance globale de la situation.

4. Défis d'évolutivité et de flexibilité

Les systèmes NVR/DVR sont souvent limités par des contraintes matérielles, ce qui complique leur évolutivité ou leur adaptation à l'évolution des besoins de sécurité. L'extension des systèmes traditionnels nécessite généralement des investissements importants en matériel, câblage et infrastructure supplémentaires.

• Limitations matérielles : les systèmes traditionnels ne peuvent prendre en charge qu'un nombre limité de caméras et de capacités de stockage, ce qui rend difficile l'extension de la couverture.
• Mises à niveau complexes : l’ajout de nouvelles caméras ou l’augmentation de la capacité de stockage nécessite souvent des mises à niveau matérielles coûteuses et des installations complexes.
• Flexibilité limitée : les systèmes traditionnels ne s’adaptent pas facilement aux exigences de sécurité changeantes, telles que l’intégration de nouvelles technologies ou l’ajustement des configurations de caméras.

Solutions basées sur l'IA :

• Évolutivité basée sur le cloud : les systèmes basés sur l'IA peuvent exploiter l'infrastructure cloud pour fournir une capacité de stockage et de traitement pratiquement illimitée, permettant une mise à l'échelle facile sans nécessiter de mises à niveau physiques.
• Intégration flexible : les systèmes d’IA peuvent s’intégrer à une large gamme de caméras et d’appareils, permettant une expansion et une adaptation transparentes aux nouveaux défis de sécurité.
• Configuration dynamique : l'IA permet une configuration dynamique des paramètres de la caméra, des analyses et des critères d'alerte, offrant ainsi la flexibilité nécessaire pour s'adapter à l'évolution des besoins de sécurité.

Grâce à l’évolutivité et à la flexibilité offertes par l’IA, les organisations peuvent facilement étendre leurs systèmes de surveillance et s’adapter à l’évolution des exigences de sécurité sans perturbations ni coûts importants.

5. Incapacité à exploiter les analyses avancées

Les systèmes NVR/DVR traditionnels ne permettent pas d'effectuer des analyses vidéo avancées, telles que la reconnaissance faciale, la reconnaissance des plaques d'immatriculation ou l'analyse comportementale. Cette limitation réduit l'efficacité du système à identifier les menaces potentielles ou à fournir des informations exploitables.

• Aucune détection avancée : les systèmes traditionnels ne peuvent pas détecter des objets, des comportements ou des individus spécifiques, ce qui limite leur capacité à identifier les menaces potentielles.
• Analyse manuelle requise : les équipes de sécurité doivent examiner manuellement les images pour analyser les événements ou les modèles, ce qui prend du temps et est sujet à des erreurs.
• Business Intelligence limitée : les systèmes traditionnels ne fournissent pas d’informations pouvant être utilisées pour la business intelligence, telles que l’analyse du comportement des clients ou les modèles de flux de trafic.

Solutions basées sur l'IA :

• Reconnaissance faciale et d'objets : l'IA peut identifier et suivre des individus, des véhicules et d'autres objets sur plusieurs flux vidéo, fournissant des informations détaillées sur leurs mouvements et leurs activités.
• Analyse comportementale : l'IA peut détecter des comportements inhabituels, tels que flâner, courir ou abandonner des objets, et générer des alertes basées sur des règles prédéfinies.
• Business Intelligence : Au-delà de la sécurité, l’IA peut fournir des informations précieuses sur le comportement des clients, la productivité des employés et l’efficacité opérationnelle, permettant une prise de décision basée sur les données.

En exploitant des analyses avancées, les systèmes basés sur l’IA peuvent fournir des informations plus approfondies et une détection des menaces plus précise, améliorant ainsi à la fois la sécurité et l’efficacité opérationnelle.

6. Coûts élevés de maintenance et d'exploitation

Les systèmes NVR/DVR traditionnels nécessitent une maintenance et des mises à niveau régulières pour garantir des performances optimales. Cela peut être coûteux et chronophage, en particulier pour les installations de grande envergure ou les entreprises disposant de plusieurs sites.

• Remplacements fréquents du matériel : les disques durs et autres composants ont une durée de vie limitée et doivent être remplacés périodiquement, ce qui augmente les coûts de maintenance.
• Mises à jour manuelles du logiciel : les mises à jour du micrologiciel et du logiciel doivent être effectuées manuellement, ce qui nécessite des temps d'arrêt et une expertise technique.
• Consommation d'énergie : les systèmes NVR/DVR peuvent être gourmands en énergie, en particulier lorsqu'ils prennent en charge plusieurs caméras haute résolution, ce qui entraîne des coûts énergétiques plus élevés.

Solutions basées sur l'IA :

• Dépendance matérielle réduite : les systèmes d’IA peuvent tirer parti de l’infrastructure cloud, réduisant ainsi le besoin de matériel sur site et minimisant les exigences de maintenance.
• Mises à jour automatiques : les systèmes d'IA basés sur le cloud reçoivent des mises à jour automatiques, garantissant que le logiciel est toujours à jour sans nécessiter d'intervention manuelle.
• Consommation d'énergie réduite : les solutions basées sur le cloud sont généralement plus économes en énergie, car elles ne nécessitent pas le même niveau de matériel et d'infrastructure de refroidissement sur site.

En réduisant les coûts de maintenance et d’exploitation, les systèmes basés sur l’IA offrent une solution plus rentable et plus durable pour la vidéosurveillance.

7. Sécurité et confidentialité des données renforcées

Les systèmes NVR/DVR traditionnels stockent les images localement, ce qui les rend vulnérables aux violations de données, aux falsifications ou au vol. Garantir la sécurité et la confidentialité des données vidéo est une préoccupation croissante, notamment face au durcissement des réglementations en matière de protection des données.

• Risque de violation de données : le stockage local peut être consulté ou falsifié si la sécurité physique est compromise, ce qui peut entraîner des violations de données potentielles.
• Manque de cryptage : de nombreux systèmes traditionnels ne cryptent pas les données vidéo, ce qui permet aux utilisateurs non autorisés d'accéder plus facilement aux séquences sensibles.
• Défis de conformité : Répondre aux exigences réglementaires en matière de protection des données et de confidentialité peut être difficile avec les systèmes traditionnels, en particulier pour les organisations opérant dans plusieurs juridictions.

Solutions basées sur l'IA :

• Cryptage des données : les systèmes basés sur l'IA utilisent des protocoles de cryptage avancés pour protéger les données vidéo pendant la transmission et le stockage, réduisant ainsi le risque d'accès non autorisé.
• Sécurité du cloud : les solutions basées sur le cloud offrent des fonctionnalités de sécurité robustes, telles que l'authentification multifacteur, les contrôles d'accès et les audits de sécurité réguliers, pour garantir la protection des données.
• Assistance à la conformité : les systèmes d’IA peuvent aider les organisations à respecter les réglementations en matière de protection des données et de confidentialité en fournissant des outils de conservation des données, de gestion des accès et d’audit.

En améliorant la sécurité et la confidentialité des données, les solutions basées sur l’IA aident les organisations à protéger les informations sensibles et à se conformer aux exigences réglementaires.

Conclusion

L'intégration de l'IA aux systèmes de vidéosurveillance transforme notre approche de la sécurité, comblant les nombreuses lacunes des systèmes NVR/DVR traditionnels. Des capacités de détection améliorées et des informations en temps réel aux analyses avancées et à la sécurité renforcée des données, l'IA offre de nombreux avantages qui en font un élément essentiel des stratégies de surveillance modernes.

Face à l'évolution constante des menaces de sécurité, les entreprises doivent exploiter la puissance de l'IA pour anticiper les risques potentiels, améliorer leur efficacité opérationnelle et prendre des décisions plus éclairées. En adoptant des solutions de surveillance basées sur l'IA, les entreprises peuvent non seulement renforcer leur sécurité, mais aussi exploiter de nouvelles opportunités pour optimiser leur efficacité opérationnelle et obtenir des informations précieuses.

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