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janvier 23, 2024

Le deep learning et ses applications dans la vidéosurveillance

La sécurité est une préoccupation majeure pour tous les acteurs de notre société, dans les domaines publics comme privés. La révolution qu’est le deep learning, ou “ apprentissage profond ”, dans l’intelligence artificielle, apporte des solutions remarquablement efficaces dans le secteur de la vidéosurveillance. En offrant une meilleure analyse des données capturées par les caméras, cette technologie avancée possède des capacités de détection et de reconnaissance en temps réel inégalées. Découvrez comment cette branche de l’IA révolutionne la vidéosurveillance et améliore la protection des individus et des biens, particulièrement pour les commerçants.

Historique du Deep Learning

Le deep learning, appelé également “apprentissage profond”, est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. Historiquement, la première tentative de reproduction du fonctionnement d’un cerveau humain dans le secteur de l’informatique date de 1943 et le premier réseau de neurones, le perceptron monocouche, apparaît quant à lui en 1957.

L’objectif de Frank Rosenblatt, le psychologue américain qui développa ce modèle, était de permettre à un ordinateur d’apprendre à partir de nouvelles données et d’un algorithme qui analysait ces dernières : c’est le machine learning (apprentissage automatique). Vient ensuite le perceptron multicouche dans les années 1980, dans lequel les neurones sont répartis en plusieurs couches connectées, puis les réseaux de neurones convolutifs élaborés pour traiter des images.

Pour mieux comprendre, prenons l’exemple d’un programme qui a pour fonction de reconnaître un chat. Nous commençons par abreuver la machine d’images de chats, ce qui lui permet par la suite par le biais du machine learning et donc par comparaison d’identifier cet animal sur de nouvelles images.

Si nous souhaitons aller plus loin, nous emploierons le procédé d’apprentissage du deep learning. Ce dernier fonctionne par couches : des milliers de neurones réalisent des calculs (angles, lignes) dans un premier niveau, puis ceux-ci servent de base à d’autres combinaisons et calculs dans un deuxième niveau, etc. jusqu’à obtenir de lui-même un résultat très fin et pertinent. Par conséquent, plus le nombre de couches est élevé, plus l’aboutissement est probant.

Bien qu’il fût mis en place dès les années 1980, c’est surtout aujourd’hui que le deep learning fait parler de lui. Cela est dû au fait que la puissance des ordinateurs n’a cessé d’augmenter au fil des années, tout comme les volumes de données, ce qui ouvre désormais le champ des possibles. Ainsi, il est entre autres en plein essor dans les domaines du transport, de la médecine, de la robotique, mais aussi dans la sécurité.

Les applications du deep learning dans le domaine de la sécurité

Les professionnels de la sécurité suivent avec attention les avancées technologiques, notamment le deep learning, afin d’améliorer leurs systèmes. En effet, les attentes sont de nos jours très fortes dans ce domaine, car les clients, qu’ils s’agissent de particuliers, de commerçants ou d’acteurs publics, ont à cœur de lutter contre l’augmentation des vols et d’assurer la sécurité des individus le plus efficacement possible.

Ainsi, les caméras de vidéosurveillance et de vidéoprotection, mais aussi les autres appareils comme les caméras embarquées ou les drones, comportent de nouvelles fonctionnalités qui s’appuient sur le deep learning.

L’identification des véhicules

L’apprentissage profond permet aussi d’identifier des véhicules et particulièrement leur plaque d’immatriculation, fonctionnalité très demandée dans la gestion des flux (entrées et sorties, circulation sur routes), la sécurité routière et le relèvement des infractions (véhicules suspects, sans plaque, ne circulant pas sur la bonne voie, etc.). Cet outil donne aussi la possibilité de gérer les places de stationnement au niveau d’une ville ou d’une zone de parking.

La détection d’objets

La détection d’objets par l’intelligence artificielle a de nombreux usages. Les systèmes des voitures autonomes, par exemple, doivent pouvoir identifier des véhicules et des obstacles de toute sorte afin de rendre la conduite fluide et de savoir réagir en cas d’accidents. Le deep learning est un atout de taille puisque, contrairement au machine learning, il offre une plus grande rapidité et une meilleure performance.

La détection des objets est également profitable aux entreprises, notamment dans les entrepôts et les magasins pour détecter des articles manquants ou contrôler leurs mouvements.

Le comptage du flux client

En outre, l’entraînement des réseaux de deep learning lié à des logiciels spécifiques aboutit à des facultés de comptage automatique et intelligent. Ceci est un énorme gain de temps et apporte une plus grande efficacité par rapport au comptage manuel ou par le biais de portails. Les caméras de vidéosurveillance peuvent ainsi avoir une double fonction en réalisant des statistiques ou prévoyant par exemple du trafic humain ou routier.

En plus de l’aspect sécuritaire, elles peuvent être utiles aux services marketing et aux dirigeants des entreprises. Elles permettent de savoir si une campagne de communication a porté ses fruits, s’il est nécessaire de fermer ou ouvrir un commerce à telle ou telle heure, s’il faut réorganiser le temps de travail des employés, voire recruter, ou bien encore si l’affichage des produits est efficient. Elles peuvent aussi donner une analyse prédictive des comportements des clients.

Le deep learning : un incontournable de la vidéosurveillance dans les commerces

Les nouvelles fonctionnalités intelligentes facilitent aussi le travail des commerçants, responsables et agents de sécurité. En effet, les vols à l’étalage dans les magasins explosent, et ce quels que soient leurs types : supermarchés, pharmacies, épiceries, magasins de cosmétiques, de vêtements ou de tous autres produits.

Du fait de l’inflation, la plupart des établissements ont remarqué cette tendance et le fait qu’elle touche toutes les populations : des mineurs aux personnes âgées. Aucun profil type ne ressort parmi les voleurs à l’étalage. C’est la raison pour laquelle la demande concernant les vidéosurveillances efficaces est forte. Elle permet de diminuer la démarque inconnue tout en respectant les règles strictes d’utilisation dictées par la loi.

Ainsi, les algorithmes sur lesquels se basent les logiciels de sécurité de commerces de détail comme Veesion fonctionnent à la fois sur le machine learning et le deep learning pour :

  • Détecter les gestes suspects : Déplacement d’articles dans des poches, des manches, des casques de motos, des poussettes, etc.
  • Tracer les mouvements des produits : Déceler le retrait de grandes quantités d’articles en rayons
  • Réduire les fausses alertes : Les dispositifs de sécurité fondés sur le deep learning apprennent de leurs erreurs. En faisant remonter ces dernières, ils modifient leur analyse pour ne pas la commettre à nouveau.

Si le deep learning est le fruit d’un travail complexe et produit des résultats qui le sont tout autant, la prise en main est, quant à elle, des plus faciles. Veesion, par exemple, peut être mis en place à partir des systèmes de sécurité déjà existants. De plus, les alertes peuvent aisément être reçues sur le smartphone ou la tablette du responsable de la sécurité tout en prenant en compte les besoins et les particularités de chaque société.

Ajoutons que, la vidéosurveillance est très encadrée par la loi. L’utilisation du deep learning pour la sécurité dans les magasins doit répondre aux enjeux en matière de protection des données. Ainsi, la reconnaissance des individus et l’enregistrement des clients sont interdits. En outre, la technologie en question ne doit pas être employée à surveiller le travail des salariés. Enfin, les dispositifs ne prennent aucune décision : c’est toujours l’humain qui juge en définitive. C’est sur ces bases que fonctionne notamment notre logiciel Veesion.

En conclusion, le deep learning ouvre de nouveaux horizons du fait de sa puissance de calcul et de son analyse avancée des images de vidéosurveillance. Les situations complexes sont traitées en temps réel et permettent de réagir immédiatement face à un incident. Les applications dépassent la simple surveillance en contribuant en parallèle à la sécurité des personnes, à l’organisation des espaces ou bien encore aux campagnes marketing. Le deep learning est donc une évolution technologique qui ne peut aujourd’hui être ignorée dans la manière dont nous abordons et gérons la sécurité.

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