L’IA dans la sûreté et la sécurité : d’où vient-elle et où va-t-elle ?

Interview de Thomas Haegh, Directeur de la Technologie chez Zenitel

Nous vivons une période passionnante dans notre industrie, où la technologie de l’Intelligence Artificielle (IA) continue de changer radicalement notre façon de travailler et de vivre.

C’est aussi une période pendant laquelle les entreprises sont de plus en plus conscientes de la nécessité de rapprocher la technologie de leurs clients.

L’IA est un processus d’imitation de l’intelligence humaine grâce à la création et l’application d’algorithmes dans un environnement informatique dynamique. Son objectif est de permettre à des ordinateurs de penser et d’agir comme des êtres humains. L’apprentissage automatique est une sous-catégorie de l’IA qui vise à donner aux systèmes informatiques la capacité d’apprendre à partir de données. Aussi, nous avons connaissance de l’apprentissage profond. Semblable à l’apprentissage automatique, il est pourtant plus développé. Effectivement, cet apprentissage dispose de plus grandes capacités, résout des problèmes plus complexes et son approche de travail est différente.

Une brève introduction à l’IA et l’apprentissage automatique

L’IA et l’apprentissage automatique remontent aux années 1950. Cependant, il faudra plus de 40 ans avant que l’IA et la technologie d’apprentissage automatique ne commencent à prospérer. Au cours des 25 dernières années, nous avons connu une adoption explosive de la technologie de l’IA, qui s’appuie sur de grandes avancées technologiques dans les algorithmes ML et la puissance de calcul.

Il existe trois types d’apprentissage automatique :

1. L’apprentissage supervisé qui représente un algorithme qui apprend une fonction prédictive à partir de données annotées.
2. L’apprentissage non supervisé qui représente utilise une approche plus indépendante dans laquelle un ordinateur apprend à identifier des processus et des schémas complexes sans un quelconque guidage humain constant et rigoureux. 
3. L’apprentissage par renforcement qui consiste, pour un agent autonome à apprendre les actions à prendre, à partir d’expériences afin d’optimiser une récompense quantitative au cours du temps.

Quand la plupart des gens pensent à l’IA aujourd’hui, ils l’imaginent comme un apprentissage supervisé. Par exemple, un individu pourrait alimenter un ordinateur avec 2 000 images de chats et de chiens. Pendant le processus, nous allons superviser le modèle d’apprentissage automatique en lui montrant des images de chats en lui disant que ce sont des chats puis des images de chiens en lui disant que ce sont des chiens. L’objectif est d’entraîner le modèle à reconnaître et interpréter une image inédite et de pouvoir distinguer s’il s’agit d’une image de chien ou d’une image de chat.

L’apprentissage non supervisé est le processus qui consiste simplement à fournir des données à une machine et la machine essaie de les catégoriser et de les regrouper et d’apprendre en les observant. C’est ainsi que les bébés apprennent.

Comment la technologie de l’IA est-elle utilisée dans l’industrie de la sûreté et de la sécurité aujourd’hui ?

Chaque organisation de sécurité peut bénéficier de l’intelligence artificielle, qui offre un calcul et des informations plus rapides, une meilleure sécurité des données et un contrôle efficace des opérations continues. Il y a de nombreuses applications dans le secteur de la sécurité, et de nombreuses entreprises mondiales récoltent déjà les bénéfices de l’IA.

Plus précisément, avec la vidéo, l’IA peut générer des alertes en temps réel lorsqu’un objet est identifié et suivi dans une zone prédéfinie. Les opérateurs situés dans une salle de contrôle peuvent recevoir une alerte en cas de potentiel problème de sécurité.

Dans un aéroport, l’IA peut aider à la détection de problèmes potentiels avec une zone réglementée. Cette responsabilité est généralement confiée aux agents de sécurité. Cependant, la technologie de l’IA peut réduire le nombre d’agents de sécurité nécessaires, ce qui réduit les coûts tout en augmentant la précision d’un système de sécurité.

Dans un magasin de détail, l’IA peut identifier un objet oublié ou abandonné et alerter une équipe de sécurité pour qu’elle agisse.

Dans quels domaines voyez-vous la technologie de l’IA se développer dans les prochaines années ?

Pour l’industrie de la sécurité, nous pouvons souligner trois domaines dans lesquels la technologie de l’IA pourrait se développer et être davantage utilisée au cours des prochaines années. Ceux-ci sont:

• Analyse audio
• Police numérique
• Collaboration homme-machine

Contrairement à la vidéo, les ondes audios ne nécessitent pas de ligne de visée directe pour être détectées. Cela ouvre de nouveaux champs d’utilisation lorsqu’il s’agit de détecter des situations critiques. Prenons l’exemple d’une personne entrant par effraction dans une voiture sur un parking. Il le ferait très probablement dans une zone qui n’a pas de caméras de sécurité. Cependant, une solution d’analyse audio reconnaîtrait toujours ce type d’événement et alerterait l’agent de sécurité pour qu’il agisse.

La police numérique offre de nouvelles capacités à la fois pour contrôler les comportements indésirables et pour traquer les criminels. Prenons l’exemple d’un braqueur filmé par une caméra de sécurité, avec un système de reconnaissance faciale utilisé par la police, l’identification de celui-ci sera facilitée.

Nous voyons déjà la police numérique être utilisée en Chine et, dans une moindre mesure, aux États-Unis. Cependant, des critiques ont été soulevées à propos de cela, et certains disent que la police numérique pourrait conduire à une société «Big Brother» où la moindre erreur, le comportement de chacun serait contrôlés.

En outre, il y a eu plusieurs incidents où la technologie de l’IA s’est avérée prendre des décisions erronées et biaisées.

Pourtant, la compétence analytique démontrée par l’IA est très avancée. Cela étant dit, les machines et l’IA ont un ensemble de compétences uniques telles que, ne jamais être fatigué, la capacité d’observer des millions d’entrées en parallèle et une mémoire massive. Cela fait des machines et de l’IA un super partenaire et un assistant lorsqu’il s’agit d’améliorer notre efficacité. La collaboration homme-machine donnera des processus et une efficacité plus optimale où nous pourrons bénéficier des compétences analytiques du cerveau humain avec l’IA. Jusqu’à présent, nous n’avons vu qu’une infime partie de la façon dont cette interaction homme/machine peut être avec Siri et Alexa, et le pilote automatique Tesla.