Les risques et les avantages de l’IA dans la sécurité physique

Les organisations cherchent de plus en plus à exploiter leurs données de sécurité physique pour renforcer la sûreté des environnements et optimiser leurs opérations. Les décideurs sintéressent de près à la convergence entre intelligence artificielle (IA) et sécurité, menant à des outils tels que l’automatisation intelligente et la recherche intelligente, capables de générer de nouveaux résultats en matière de sécurité.

L’IA gagne en popularité dans la sécurité physique

Le rapport sur l’État de la sécurité physique 2026 offre plus d’informations sur l’adoption de l’IA. Saviez-vous que 46 % des utilisateurs finaux impliqués dans l’achat, la gestion ou l’utilisation de technologies de sécurité physique prévoient de déployer l’IA au cours des cinq prochaines années ? 21 % des utilisateurs finaux envisagent même d’intégrer l’IA à leurs opérations de sécurité dès 2026, notamment pour automatiser le déclenchement des événements, les réponses aux situations d’urgence et les tâches répétitives.

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 souhaitez comprendre comment la sécurité basée sur l’IA évolue et ce que cela implique de choisir des solutions conçues selon des principes d’IA responsable ? Vous trouverez les réponses dans cet article de blog.

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Quelle est la différence entre IA et automatisation intelligente ?

Lorsque l’on parle d’intelligence artificielle dans le domaine de la sécurité, il est important de bien définir ce que recouvre ce terme.

L’IA désigne un ensemble d’outils et de processus permettant aux machines d’apprendre à partir des données et de s’adapter à de nouvelles situations sans programmation explicite. Elle englobe de nombreux concepts et techniques, dont l'apprentissage automatique (machine learning) et l'apprentissage profond (deep learning).

L'automatisation intelligente, quant à elle, combine l’IA avec des règles, des actions et des interfaces utilisateur intuitives afin de proposer des solutions concrètes à des problématiques réelles. En associant l’IA à l’automatisation, cette approche permet de faire le lien entre des technologies avancées et des résultats opérationnels tangibles. Ainsi, l’humain reste au centre, grâce à des fonctionnalités intuitives conçues pour augmenter les capacités des utilisateurs.

Qu'est-ce que cela signifie au final ? Là où l’IA est l’outil, l’automatisation intelligente est la solution centrée sur l’humain.

Comment l’intelligence artificielle est-elle utilisée dans le domaine de la sécurité physique ?

Aujourd’hui, le secteur de la sécurité physique dispose d’une compréhension plus réaliste de ce que l’IA peut réellement apporter. Beaucoup reconnaissent que l’IA n’est pas parfaite, tout en restant attentifs aux progrès de cette technologie.

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de la façon dont l'IA et sécurité peuvent se combiner :

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 intégrant l’IA peuvent extraire de nouvelles informations à partir de ces données afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle et la sécurité. Le résultat ? Amélioration de la résolution des problèmes et de la prise de décision.

L’IA peut aider les organisations à atteindre divers objectifs. Par exemple, elle permet de détecter les menaces plus rapidement, puis d’automatiser certaines réponses, comme les procédures d’évacuation des bâtiments. Dans le secteur du commerce de détail, l’IA peut être utilisée 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.

Améliorer les enquêtes vidéo

Grâce à des outils de recherche reposant sur l’automatisation intelligente, les opérateurs peuvent identifier et analyser des activités suspectes afin de reconstituer des chronologies d’événements en quelques minutes. Ces outils permettent également aux équipes de sécurité de rechercher des informations précises qui ne figurent pas dans les rapports traditionnels, comme « Qui est entré dans le bureau en dehors des heures d’ouverture ? » ou « Qui a accédé à des zones restreintes ? ». Cela permet d’isoler des activités suspectes liées aux titulaires de carte, de repérer d’éventuelles menaces internes ou, plus simplement, d’obtenir une vision plus précise des opérations.

La recherche en langage naturel facilite le traitement de grandes quantités de données. Les équipes peuvent désormais rechercher des personnes, des véhicules ou même des couleurs spécifiques. Cela permet d’accélérer les enquêtes et d'en améliorer la précision. Des algorithmes reposant sur l’automatisation intelligente peuvent analyser rapidement de grandes quantités d’enregistrements vidéo afin d’isoler des détails précis, par exemple retrouver toutes les séquences contenant un véhicule rouge sur une période donnée.

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. Des tableaux de bord sur l’état des systèmes peuvent aider à détecter le sabotage des caméras, tandis que des mécanismes de protection supplémentaires intégrés aux dispositifs d’infrastructure contribuent à renforcer la sécurité des systèmes et des réseaux. Le machine learning peut être utilisé pour identifier et bloquer l’exécution de logiciels malveillants connus ou inconnus sur les terminaux, renforçant ainsi la protection antivirus des équipements.

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Détection des plaques d’immatriculation des véhicules

Les systèmes modernes de reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation (RAPI) ne se limitent plus à la simple lecture des plaques. Ils permettent également d’optimiser la gestion du stationnement, de repérer des véhicules recherchés et de surveiller efficacement les flux de circulation. Le système d'investigation véhicules Genetec Cloudrunner^MC offre ces capacités et bien plus encore. 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. Elle identifie les caractéristiques des véhicules, comme la couleur et le type, et peut également analyser les comportements, notamment la vitesse et le sens de déplacement. Cette approche basée sur le cloud aide les enquêteurs à affiner rapidement leurs recherches, tout en leur permettant d’accéder aux données depuis n’importe où.

L’importance de la conformité aux réglementations en matière d’IA

Les applications potentielles de l’IA dans le domaine de la sécurité sont enthousiasmantes. 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 d’une manière qui ne respecte ni la protection des données ni le respect de la vie privée. Un récent rapport d'IBM a d'ailleurs constaté que seulement 24 % des solutions d’IA générative sont sécurisées.

Les utilisateurs des systèmes de sécurité prennent conscience de ces risques. Notre rapport sur l’État de la sécurité physique 2026 révèle que 70 % des utilisateurs finaux se préoccupent de la conception et de la mise en œuvre des systèmes d’IA, en particulier des risques qu’ils peuvent poser pour la confidentialité des données. Seuls 29 % des utilisateurs finaux déclarent n’avoir aucune inquiétude concernant l’IA.

Face à l’augmentation des risques de sécurité liés à l’IA, les gouvernements élaborent des lois visant à encadrer la manière dont les organisations peuvent développer et déployer des technologies intégrant l’IA. L’objectif est de protéger les droits individuels sans freiner les avancées technologiques ni la confiance.

Par exemple, l’AI Act de 2024 dans l’Union européenne (UE) établit des obligations pour différentes applications d’IA en fonction du niveau de risque identifié. Ces exigences comprennent la réalisation d’analyses de risques et la mise en place de mesures d’atténuation appropriées, l’utilisation de jeux de données d’entraînement de haute qualité afin de réduire les biais, ainsi que le partage d’une documentation détaillée sur les modèles avec les autorités compétentes lorsque requis. Dans les cas les plus graves, 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) accorde également une attention particulière à la sécurité des applications d’IA. Cette réglementation exige le consentement explicite des personnes concernées pour l’utilisation de leurs données personnelles dans le cadre du développement de modèles d’IA. Les systèmes d’IA doivent aussi être conçus en intégrant le respect de la vie privée dès la conception, tout en garantissant que les décisions prises à l’aide de l’IA soient facilement explicables pour les utilisateurs concernés.

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Il est essentiel de se conformer à ces exigences lors du développement de technologies d’IA. L’adoption de solutions intelligentes ne doit pas se faire au détriment d’une utilisation responsable, des normes éthiques ou du respect de la vie privée.

Bonnes pratiques pour garantir une utilisation responsable de l’IA et la conformité réglementaire

• Réaliser des analyses de risques : évaluer l’impact que l’automatisation d’un processus spécifique peut avoir sur les systèmes critiques ou les protocoles de sécurité.

• Identifier les applications non critiques : commencer par intégrer l’IA dans des processus qui ne sont pas au cœur des opérations les plus critiques afin de limiter les perturbations majeures de l’activité.

• Donner la priorité à une conception centrée sur l’humain : s’assurer que les applications d’IA fournissent toujours aux utilisateurs les informations nécessaires pour prendre les meilleures décisions.

• Exploiter les fonctionnalités d'analyses de respect de la vie privée : déployer des mécanismes de respect de la vie privée intégrés aux systèmes d’IA afin de limiter et de protéger l’accès aux informations sensibles.

• Élargir les stratégies de protection des données : appliquer des mesures de cybersécurité et des bonnes pratiques aux solutions intégrant l’IA, notamment par le biais d’audits réguliers et de mises à jour des systèmes.

• Choisir des fournisseurs de confiance : travailler avec des fournisseurs qui appliquent des principes d’IA responsable, en tenant compte des biais, de la protection des données et de la cybersécurité.