Infrastructures

L’IA permet de piloter des systèmes de vidéosurveillance à grande échelle

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Entre l’augmentation du trafic et la multiplication des menaces, la sécurité des aéroports et des gares constitue un défi de taille. Les moyens humains pour prévenir et lutter contre les risques étant limités, les technologies offrent de véritables opportunités pour assurer la sécurité dans ces zones fréquentées par les voyageurs. L’intelligence artificielle permet déjà de monitorer des images et des systèmes de vidéosurveillance de plus en plus nombreux. Elle aide ainsi à faire face aux pics de fréquentation, à condition de bien paramétrer les algorithmes. Si l’analyse d’images ouvre de nouveaux horizons, elle pose aussi des questions éthiques, comme le souligne Stéphane Coche, directeur Systèmes Cognitifs chez IBM France.

 

Dans quels types de situations l’IA peut aider à renforcer la sécurité des voyageurs dans des lieux comme les aéroports ou les gares ?

Stéphane Coche  Comme tous les lieux qui drainent des flux importants de population, les aéroports et les gares sont confrontés à différentes situations d’insécurité, à plus forte raison dans un contexte de développement croissant du trafic. Dans cet univers du voyage, le principal problème tourne autour du bagage abandonné, qui entraîne la mise en place de périmètres de sécurité, amène à déployer des effectifs nombreux, à décaler des départs de trains ou d’avions… Pour des entreprises comme la SNCF ou le Groupe ADP, les conséquences financières peuvent se chiffrer en millions d’euros ! D’autres phénomènes doivent être repérés : les comportements belliqueux, la création de mouvements de foule, les pickpockets ou les racketteurs. La vidéosurveillance permet de mieux contrôler ces espaces, avec des technologies actionnables à distance, qui ont atteint de bons niveaux de fiabilité. Si on veut sécuriser davantage un lieu, on peut augmenter le nombre de caméras. Mais on se heurte toujours à la même question : qui les monitore ? En l’absence d’effectifs supplémentaires du côté des services de sécurité et des forces de l’ordre, l’IA aide à piloter des systèmes de vidéosurveillance à grande échelle, ce que ne pourrait pas faire un agent qui doit regarder en permanence 50 ou 100 écrans. Quand un bagage suspect a été détecté, l’IA permet aussi de relier le bagage à une personne et d’évaluer si celui-ci est réellement abandonné. Cela passe notamment par une estimation de la distance entre le voyageur et le bagage, du temps pendant lequel le bagage reste sans surveillance… Sur la base de cette analyse, l’IA décidera s’il est nécessaire de déclencher une action rapide et de mettre en place un périmètre de sécurité.

 

Ces technologies peuvent-elles encore gagner en efficacité ?

S. C. – La qualité de résolution des images à analyser permet déjà de reconnaître une personne ou un objet sur des distances de 10, 15 ou 100 mètres. Avec la miniaturisation et la baisse du coût des matériels, il est désormais possible d’installer des caméras un peu partout, y compris dans des endroits insoupçonnables, ou les embarquer dans des drones. Pour que les algorithmes gagnent en puissance et en précision – et ne génèrent pas un taux élevé de faux positifs –, il faut non seulement s’appuyer sur d’importantes capacités de calcul, mais aussi sur un grand nombre de données. Or, dans ce domaine de la sécurité, les images déjà exploitables sont rares. Quand des photos existent, les bagages ne sont pas forcément en situation à risque, à une distance un peu éloignée d’un fauteuil ou près d’une poubelle. Ceux qui créent les algorithmes doivent donc recréer ces situations à risque et entraîner l’IA à déclencher des actions à bon escient. Il faut aussi tenir compte des spécificités de certains lieux. Les gares nécessitent par exemple de développer pléthore d’algorithmes pour répondre à différentes problématiques. Dans une gare aérienne, l’algorithme devra apprendre à tenir compte de l’éclairage, qui varie selon que l’on est le matin ou le soir, en été ou en hiver. Cette question ne se posera pas dans une gare en sous-sol, où la lumière artificielle est constante. L’éclairage est aussi une donnée importante quand il faut analyser le nombre de personnes dans une file d’attente ou les mouvements de personnes en zone dense, par exemple lors d’un arrachage de téléphone ou d’une action d’un pickpocket. Donc, oui nous pouvons encore gagner en efficacité. La puissance de calcul est déjà disponible, même si elle a un coût, et les algorithmes ne cessent de s’améliorer. Le principal problème reste la donnée en entrée, avec un nombre limité de sources disponibles et des problématiques liées à son accessibilité et son exploitation, sans oublier la propriété intellectuelle.

 

Les cas d’usage sont donc encore en plein essor…

S. C. On est encore au début de ce que l’on peut faire dans le domaine de l’IA pour sécuriser les aéroports, les gares, les métros… Plus les cas d’usage vont se multiplier, plus la précision des algorithmes va progresser, et plus de nouveaux scénarios émergent. C’est un cercle vertueux. IBM est bien placé dans ce domaine car le groupe a développé la solution IBM Power System AC922 qui propose d’importantes capacités de calcul à des fins de machine learning et de deep learning. Ces capacités sont requises pour un traitement rapide de la photo et de la vidéo, très consommateurs de puissance dès qu’on travaille en volume. En parallèle, IBM Power AI Vision permet de réaliser un MVP (Minimum Viable Product) sans connaissance pointue préalable de l’intelligence artificielle. Avec sa solution, IBM propose à ses clients l’approche la plus adaptée :  par exemple en France, à la détection automatique d’incidents dans les tunnels, ou alors le développement futur du magasin sans caisses. Nous intervenons aussi sur l’optimisation des algorithmes se référant à ces projets. Dans le domaine de la sécurité, nous avons récemment travaillé avec un grand aéroport de la plaque Asie-Pacifique autour de différents sujets reposant spécifiquement sur l’IA : la reconnaissance faciale, la lecture de plaques d’immatriculation pour savoir si les véhicules sont autorisés à pénétrer dans telle ou telle zone de l’aéroport, la gestion de bagages, la détection d’objets abandonnés, l’analyse des déplacements et des regroupements de personnes, la détection d’une intrusion dans les zones sensibles…

 

Quelle place accorder au développement de technologies plus intrusives comme la reconnaissance faciale ?

S.C. – À côté de la vidéosurveillance, qui est sans doute le système le moins intrusif comparé à l’ADN, la reconnaissance rétinienne ou les dermatoglyphes, on voit en effet se développer la reconnaissance faciale et différents éléments de biométrie basés sur des caractéristiques morphologiques. Certaines de ces informations biométriques sont déjà collectées : les photos ou les empreintes digitales font aujourd’hui partie des éléments à fournir pour se faire délivrer un passeport biométrique. Tout ce qui concerne les éléments propres à l’être humain pose la question de l’intrusion dans son intimité et du respect des données personnelles. Aujourd’hui, les controverses portent moins sur la donnée en elle-même que sur l’exploitation qui en est faite. La perception que l’on peut avoir des moyens mis en œuvre pour assurer la sécurité est aussi éminemment culturelle. On voit d’ailleurs à quel point cette vision est très différente aux États-Unis, en Asie ou en Europe. Dans certains pays, les voyageurs peuvent parfois avoir le sentiment d’être traqués, mais si les contrôles ne sont pas assez importants, ils peuvent aussi estimer que la sécurité attendue n’est pas assurée. Il est sans doute un peu tôt pour s’inspirer en Europe de ce qui se fait en Asie, notamment en Chine, autour de la reconnaissance faciale, mais cette technologie a du sens. Et quand on l’installera, cela se fera dans un cadre contractuel déterminé. Certains pays sont allés très loin, d’autres sont peut-être dans un extrême inverse. Il y aura sans doute un assouplissement chez les uns et un durcissement chez les autres pour que les choses s’équilibrent.

Profitez de la semaine #IBMPowerWeek pour en savoir plus sur nos solutions !

  Stéphane Coche – Directeur Systèmes Cognitifs

s.coche@fr.ibm.com

  Stéphane Coche

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