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janvier 29, 2024

IA, Machine Learning, Deep Learning : les différences dans la vidéosurveillance

La vidéosurveillance assistée par l’intelligence artificielle fait beaucoup parler d’elle ces dernières années et pour cause. Avec les développements récents dans la détection des objets et des mouvements, les fonctions intégrées aux systèmes de sécurité rendent ces derniers plus rapides et précis que jamais. Mais à quoi est dûe cette efficacité ? Principalement au Machine Learning et au Deep Learning qui sont des branches de l’IA. Nous vous expliquons dans cet article les différences entre ces termes et vous montrons plus en détail ce qu’elles ont à offrir aux solutions de vidéosurveillance, notamment pour les commerçants.

L’IA : Qu’est-ce exactement ?

L’IA est dans toutes les bouches, mais qu’est-ce en réalité ? Tout d’abord, son nom se rapporte à l’intelligence humaine, qui est notre capacité à connaître et à comprendre le monde qui nous entoure, les notions abstraites, etc., mais aussi à nous adapter à de nouvelles situations. Une intelligence dite artificielle est donc en premier lieu une reproduction des facultés humaines par la technique. Il est d’ailleurs question de “réseaux de neurones”, d’ “apprentissage” et d’ “entraînement”. Elle met en œuvre plusieurs technologies qui ouvrent un champ de possibilités concernant entre autres l’analyse, la prédiction, la visualisation et le langage.

Des évolutions technologiques et des applications pratiques 

Si son origine remonte à 1957 avec l’invention du Perceptron, premier algorithme d’apprentissage automatique, ses progrès ne sont vraiment significatifs que depuis les années 2010. Les ordinateurs ont en effet augmenté leur capacité de stockage et leur puissance. En outre, les quantités de données disponibles sont désormais massives, favorisant les avancées technologiques. Mais ces dernières n’en sont en réalité qu’à leur début. Nous parlons d’ailleurs pour l’instant d’ “IA faible”, c’est-à-dire d’une intelligence artificielle destinée à réaliser une tâche précise, comme jouer aux échecs, assister les utilisateurs vocalement, effectuer des calculs, etc. L’ “IA forte”, quant à elle, est un horizon, un but à atteindre où l’intelligence artificielle ne pourrait pas être distinguée de l’intelligence humaine.

En ce qui concerne le domaine de la vidéosurveillance, l’intelligence artificielle offre déjà beaucoup de solutions pour répondre aux exigences de sécurité des professionnels, et cela avant tout grâce au Machine Learning.

Machine Learning : définition et applications en vidéosurveillance

Le Machine Learning (ML), ou apprentissage automatique, est la base de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une technique d’apprentissage qui se fonde sur des données structurées. Ces dernières sont des informations définies et organisées en amont, prêtes à être traitées. Ce sont principalement des mots et des chiffres situés dans des bases de données.

Dans un système de sécurité traditionnel de magasin, les responsables de la vidéosurveillance doivent se tenir devant des écrans qui retransmettent les images des caméras et détecter eux-mêmes les vols. Les algorithmes de Machine Learning font gagner du temps et soulage ce travail éprouvant. En effet, les systèmes sont entraînés à partir d’un grand volume de données afin qu’ils reconnaissent une situation de vols à l’étalage en fonction d’exemples de cas qui lui ont été soumis auparavant. Quand elles les identifient, elles envoient une alerte à l’agent ou au commerçant, qui n’est donc pas obligé de surveiller les vidéos en permanence.

Deep Learning : explication et avantages pour la sécurité des commerces

Mais qu’est-ce alors que le Deep Learning (DL) ? En français, cela signifie “apprentissage profond”. Son usage est historiquement plus récent que le Machine Learning, car il demande une grande puissance de calculs. Il repose en effet sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) qui favorisent le traitement des images et du son. Ce type d’apprentissage se fonde sur une disposition particulière du réseau de neurones sur plusieurs couches. Chacune de celles-ci correspond à un niveau de complexité supplémentaire. Autrement dit, les premières couches analysent certains éléments séparés d’une image ou d’un son, et les couches de neurones suivantes effectuent des calculs sur celles-ci afin d’affiner l’identification. Par conséquent, le système apprend de lui-même en partant de données non structurées, c’est-à-dire brutes, et non plus par comparaison à partir de modèles préétablis.

Ce type d’apprentissage présente plusieurs avantages : il est rapide, fiable et précis. Ainsi, le traitement des gestes suspects est amélioré. Mais ce n’est pas tout : l’IA continue d’apprendre en temps réel et n’a pas besoin de l’intervention humaine pour programmer ou mettre à jour le système. Elle se perfectionne donc à partir des images captées par les caméras de sécurité.

L’IA et le logiciel Veesion

Ce sont sur ces technologies avancées que fonctionne le logiciel de vidéosurveillance Veesion à destination des responsables de magasins. Le Machine Learning et le Deep Learning sont mis à profit pour déceler précisément et rapidement les gestes suspects s’identifiant à des vols à l’étalage. Les commerçants peuvent ainsi agir tout de suite à des fins de dissuasion ou pour faire des vérifications auprès du client à la sortie du magasin.

Quoi qu’il en soit, même si l’intelligence artificielle est d’une grande aide du fait de ses remarquables performances, elle n’est en aucun cas supposée prendre la place des humains concernant les décisions qui découlent des détections de gestes éveillant les soupçons. De plus, elle ne se sert jamais de la reconnaissance faciale et n’enregistre aucune information sur l’identité des individus. L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le cadre de la vidéosurveillance est en effet très réglementée pour des raisons de protection de la vie privée. Les solutions que nous proposons sont donc naturellement respectueuses du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).

Pour résumer, le Machine Learning et le Deep Learning sont donc tous deux des catégories de l’IA. Mais le premier est un système d’apprentissage qui utilise des données structurées nécessitant souvent l’intervention humaine, quand le deuxième fonctionne par couches et s’améliore seul à partir de données brutes. Pour les commerçants, ces deux avancées technologiques simplifient la surveillance des boutiques et réduisent les pertes dues aux vols à l’étalage. Ainsi, notre logiciel Veesion permet de diminuer la démarque inconnue de 30% à 60% et détecte environ 100 000 gestes suspects par mois dans les plus de 3 000 magasins qui en sont équipés dans le monde.

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