Évolution de la surveillance : de l’enregistrement passif à l’analyse en temps réel par l’IA pour une prévention proactive

Pendant des décennies, les systèmes de surveillance avaient une seule fonction : enregistrer et stocker. Les équipes de sécurité ne visionnaient les images qu'après un incident, passant souvent au crible des heures de vidéo pour reconstituer les faits. Les caméras fonctionnaient comme des témoins silencieux. L'utilité de ces systèmes est apparue après coup, mais cet héritage est en train de changer.

Les progrès en matière d'analyse vidéo, de fusion de capteurs et de surveillance pilotée par l'IA ont transformé les caméras, autrefois des outils d'enregistrement passifs, en sentinelles intelligentes. Des installations de secteurs tels que les aéroports, les casinos, les centres de santé et les plateformes de transport repensent le déploiement de leurs systèmes vidéo.

D’ici 2025, plus de 83 % des entreprises devraient adopter des systèmes de surveillance basés sur le cloud, ce qui reflète une évolution significative vers l’IA et l’intégration du cloud au sein de l’infrastructure de sécurité.

Cette évolution exploite pleinement l'infrastructure déjà en place. Le changement commence par une connaissance situationnelle en temps réel. Les plateformes de surveillance modernes peuvent désormais signaler les anomalies dès qu'elles se produisent. Qu'il s'agisse d'un rôdeur à proximité d'une zone réglementée ou d'un mouvement hors des heures d'ouverture dans une zone sécurisée, les alertes peuvent être déclenchées instantanément, ce qui entraîne une intervention immédiate.

L'intégration des données vidéo aux installations et aux systèmes de sécurité renforce encore cette fonctionnalité. Les caméras fonctionnent en complément des systèmes de contrôle d'accès, d'intrusion, de surveillance des installations et audio pour offrir une vue d'ensemble de l'activité. Lorsqu'une porte est forcée, les caméras peuvent effectuer un PTZ automatique pour capturer l'événement, déclencher un changement d'éclairage, envoyer une alerte aux appareils mobiles en quelques secondes, et bien plus encore.

L'analyse de données améliore également la précision de la surveillance. Des algorithmes intelligents détectent des schémas comportementaux tels que les tentatives d'entrée, les formations de foule et les embouteillages, permettant aux équipes d'ajuster leurs opérations et de réagir avant que les problèmes ne s'aggravent. Au lieu de visionner les images après une urgence, les équipes utilisent désormais ces informations pour planifier les déploiements de surveillance, ajuster les effectifs et prévenir les perturbations.

L'accent est également mis sur des cas d'usage allant au-delà de la sécurité. Les commerçants analysent les schémas de déplacement pour optimiser l'agencement de leurs magasins. Les sociétés de transport suivent les flux de foule pour améliorer la sécurité des usagers. Les hôpitaux surveillent les zones à forte fréquentation pour réduire les risques d'infection. La surveillance devient un outil d'aide à la décision autant qu'une mesure de sécurité.

La capacité à prévenir plutôt qu'à réagir dépend de la qualité de la conception et de la gestion des systèmes. Un positionnement optimal des caméras et une intégration intelligente avec d'autres systèmes garantissent une surveillance efficace au moment opportun. À mesure que la surveillance devient plus intelligente, la responsabilité de garantir la transparence et un contrôle éthique l'est également.

Avec le passage d’une surveillance passive à une surveillance proactive riche en IA, les organisations en savent plus, agissent plus rapidement, minimisent les perturbations et permettent des enquêtes policières.

Sources:

Vortex. « Surveillance dans le cloud : l'avenir de la sécurité intelligente ». Vortex Cloud. Consulté le 27 mai 2025. https://www.vortexcloud.com/resource/blog/surveillance-system