Mettre l’IA au service du secteur de la sécurité
Explorez quatre applications de l’IA dans le domaine de la sécurité et découvrez pourquoi il est indispensable de privilégier les principes d’une IA responsable pour instaurer la confiance et garantir la conformité de l’entreprise.
« Les techniques d’analyse et d’IA continueront d’ouvrir de nouvelles possibilités, permettant aux entreprises de tirer parti des données, de l’infrastructure et des capteurs de sécurité physique existants pour automatiser les tâches courantes et améliorer l’efficacité opérationnelle à l’échelle de l’entreprise. »
- Florian Matusek, directeur de la stratégie d’IA, Genetec Inc.
Plus que jamais, les organisations veulent utiliser les données de sécurité physique pour renforcer la sécurité, accroître la productivité et améliorer les opérations. Cela incite les dirigeants à examiner de plus près l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la sécurité. De l’automatisation intelligente aux outils de recherche criminalistique, les organisations veulent savoir comment l’IA et la sécurité peuvent fusionner pour les aider à atteindre de nouveaux résultats.
Le rapport sur l’État de la sécurité physique 2025 nous en apprend encore plus sur l’adoption de l’IA. Saviez-vous que 42 % des personnes interrogées travaillant dans l’approvisionnement, la gestion ou l’utilisation des technologies de sécurité physique prévoient de déployer l’IA ? En fait, beaucoup d’entre elles ont pour objectif d’intégrer une certaine facette de l’IA dans leurs opérations de sécurité au cours des prochains mois.
Bien que les fournisseurs proposent de nouveaux modèles d’IA et des solutions d’analyse basées sur l’IA, les décideurs doivent rester vigilants quant aux risques et limitations de l’IA. Il est également important de tenir compte de la conformité aux cadres réglementaires qui régissent le développement et l’utilisation responsables des applications d’IA.
Vous voulez savoir comment l’IA évolue dans le domaine de la sécurité et pourquoi il faut choisir des solutions conçues selon des pratiques d'IA responsable ? Vous trouverez les réponses dans cet article de blog.
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Quelle est la différence entre IA et AI ?
Lorsque nous parlons d’IA dans le domaine de la sécurité, il est important de bien comprendre ce que cela signifie.
L’intelligence artificielle fait référence à des outils et des processus qui permettent aux machines d’apprendre des données et de s’adapter à de nouvelles situations sans y avoir été explicitement programmés. Il comprend une grande variété de concepts et de techniques, y compris l'apprentissage automatique (machine learning) et l'apprentissage profond (deep learning).
L’automatisation intelligente (AI), quant à elle, utilise l’IA et l’associe à d’autres technologies telles que les règles, les actions et l’UX intuitive pour créer des solutions à des problèmes du monde réel. En la fusionnant à l’automatisation, l’IA peut combler des manques entre les technologies de pointe et produire des résultats concrets. De cette façon, les humains restent au premier plan, avec des fonctionnalités conçues pour être intuitives et capables d’augmenter les capacités des utilisateurs.
Qu'est-ce que cela signifie au final ? Là où l’IA est l’outil, l’AI devient la solution centrée sur l’humain.
Comment l’intelligence artificielle est-elle utilisée dans le domaine de la sécurité physique ?
Aujourd’hui, on comprend mieux ce que l’IA peut faire en matière de sécurité physique. Beaucoup savent que l’IA n’est pas parfaite, mais ils sont toujours curieux de savoir comment la technologie progresse et se développe.
Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de la façon dont l'IA et sécurité peuvent se combiner :
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Donner un sens à toutes les données |
Le volume de vidéos et de données collectées par les systèmes de sécurité physique ne cesse d’augmenter. Les opérateurs peuvent alors avoir du mal à traiter les informations et à agir efficacement. Les applications basées sur l’IA peuvent vous aider à tirer de nouvelles informations de ces données. Le résultat ? Amélioration de la résolution des problèmes et de la prise de décision.
L’IA peut aider les organisations à atteindre différents objectifs en détectant les menaces plus rapidement et en automatisant les réponses, comme les procédures d’évacuation des bâtiments. Il peut également fournir des informations exploitables qui améliorent l’efficacité et la sécurité.
Les commerçants, par exemple, peuvent utiliser l’IA pour mieux comprendre le comportement des clients. D’autres organisations peuvent l’utiliser pour simplifier le stationnement ou suivre les niveaux d’occupation. Des outils basés sur l’IA tels que l'analyse du sens de circulation et le comptage d'individus utilisent des données pour identifier les goulots d’étranglement, tout en garantissant le respect des réglementations en matière de sécurité.
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Améliorer la recherche criminalistique |
L'utilisation de fonctionnalités basées sur l’IA pour la recherche criminalistique vous permet d'identifier et d'analyser les activités suspectes, et de reconstituer les frises chronologiques des événements en quelques minutes. Ces outils peuvent également aider les équipes de sécurité à rechercher des informations spécifiques qui ne sont pas disponibles dans les rapports traditionnels tels que « Qui a accédé au bureau en dehors des heures ouvrables ? » ou « Qui a pénétré dans des zones à accès réglementé ? ». Cela peut aider à isoler les activités suspectes de titulaires de carte, à identifier les menaces internes potentielles ou simplement à mieux comprendre les opérations.
La recherche en langage naturel facilite encore le traitement de grandes quantités de données. Les équipes peuvent désormais rechercher des personnes, des véhicules ou même des couleurs spécifiques. Cela permet d'accélerer les enquêtes et de les mener avec une plus grande précision. Des algorithmes basés sur l’IA peuvent passer rapidement en revue des séquences vidéo sur une période donnée pour localiser toutes celles montrant un véhicule rouge, par exemple, ce qui permet d’isoler des détails spécifiques pendant une recherche et d’améliorer l’efficacité opérationnelle globale.
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Renforcer la cybersécurité |
La détection des anomalies sera toujours un facteur important dans toutes les opérations de sécurité, en particulier en ce qui concerne les risques de cybersécurité. Les tableaux de bord d’état du système peuvent aider à identifier le sabotage des caméras, et l’ajout de mécanismes de protection supplémentaires intégrés aux dispositifs d’infrastructure peut garantir le renforcement des systèmes et des réseaux. Le machine learning peut être utilisé pour identifier et bloquer l’exécution de logiciels malveillants connus et inconnus sur les terminaux, renforçant ainsi la protection antivirus sur les appareils.
LISTE DE CONTRÔLE
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Détection des plaques d’immatriculation des véhicules |
Les systèmes de reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation (RAPI) ne se contentent pas de lire les plaques d’immatriculation. Ils contribuent à simplifier le stationnement, à suivre les véhicules recherchés et à surveiller efficacement la circulation. C'est ce que permet AutoVu CloudrunnerMC , entre autres choses. Comment ? En associant des caméras intelligentes à la puissance du cloud.
La caméra Cloudrunner CR-H2 est un dispositif fonctionnant à l'énergie solaire qui recueille des données détaillées sur les véhicules. Il peut identifier les attributs du véhicule tels que la couleur et le type, et même analyser le comportement comme la vitesse et le sens de circulation. Cette approche basée sur le cloud permet aux enquêteurs d’affiner rapidement et efficacement leurs recherches tout en permettant l’accès aux données de n’importe où.
L’importance de la conformité aux réglementations en matière d’IA
Le potentiel de l’IA et de la sécurité est passionnant. Mais les risques évoluent avec cette technologie. Les biais injustes, qu'ils soient liés à des dynamiques sociétales, aux développeurs ou au modèle, peuvent influencer des décisions critiques. Les informations personnelles peuvent être utilisées sans tenir compte de la protection des données et du respect de la vie privée. Un récent rapport d'IBM a d'ailleurs constaté que seulement 24 % des solutions d’IA générative sont sécurisées.
Face à l’augmentation des risques, les gouvernements rédigent des textes de loi qui encadrent la manière dont les organisations doivent développer et mettre en œuvre les technologies basées sur l’IA. L’objectif est de protéger les droits individuels tout en favorisant les avancées technologiques et la confiance.
Par exemple, la loi européenne sur l’intelligence artificielle est récemment entrée en vigueur, fixant des obligations pour diverses applications d’IA en fonction de leur catégorie de risque identifiée. Il s'agit notamment de créer des évaluations des risques et des pratiques d'atténuation adéquates, d'utiliser des ensembles de données de formation de haute qualité pour réduire les biais et de partager une documentation détaillée sur les modèles avec les autorités gouvernementales selon les besoins. Dans les cas les plus extrêmes, le non-respect de cette nouvelle législation peut coûter aux entreprises jusqu'à 7 % de leur chiffre d’affaires annuel mondial.
Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) met également l'accent sur la sécurité de l’IA pour les applications. Cette législation exige le consentement explicite des propriétaires de données pour que les modèles d’IA puissent utiliser les informations personnelles. Les systèmes d’IA doivent également être conçus pour respecter la vie privée, tout en veillant à ce que les décisions liées à l’IA soient facilement explicables pour les utilisateurs concernés.
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Il est essentiel d’équilibrer le développement et l’utilisation de l’IA avec ces exigences de conformité. Après tout, capitaliser sur des solutions intelligentes ne doit pas se faire au détriment d'une utilisation responsable, de normes éthiques ou de respect de la vie privée.
Bonnes pratiques pour garantir une utilisation responsable et la conformité de l’IA
- Menez des évaluations des risques : évaluez comment l’automatisation d’un processus en particulier influe sur les systèmes critiques ou les protocoles de sécurité.
- Identifiez les applications non critiques : commencez par mettre en œuvre l’IA dans des processus qui ne sont pas au cœur de vos opérations les plus critiques. Cela peut contribuer à limiter les perturbations majeures de l’activité.
- Favorisez une conception centrée sur l’humain : veillez à ce que les applications d’IA fournissent toujours aux humains les informations dont ils ont besoin pour prendre les meilleures décisions.
- Tirez parti des analyses pour le respect de la vie privée : déployez les fonctionnalités de respect de la vie privée intégrées dans les systèmes d’IA pour limiter et protéger l’accès aux informations sensibles.
- Élargissez vos stratégies de protection des données : appliquez des mesures de cybersécurité et des bonnes pratiques aux solutions basées sur l’IA, notamment en réalisant régulièrement des audits et des mises à jour du système.
- Choisissez des fournisseurs de confiance : collaborez avec des fournisseurs qui tiennent compte des biais, de la protection des données et de la cybersécurité, ainsi que des principes d’IA responsable.
