IA à grande échelle dans l’enquête sur la sécurité vidéo : Résoudre les problèmes dans de nombreux secteurs verticaux, mais les défis restent

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Les caméras compatibles avec l’IA restent l’un des principaux moteurs du marché de la sécurité physique et de l’IdO. Les derniers modèles d’IA à grande échelle, tels que Guanlan by Hikvision, sont à l’avant-garde de cette tendance, car ils révolutionnent la sécurité vidéo en développant une compréhension holistique des flux vidéo, et en permettant ainsi une multitude de nouvelles fonctionnalités telles que la recherche vidéo basée sur le langage naturel.

L’adoption de l’IA n’a cessé d’augmenter au cours des deux dernières années, et il est sûr de dire que de nombreux professionnels du secteur ont un œil sur la prochaine étape : l’IA à grande échelle.

Ce n’est pas surprenant, car les avantages des dernières technologies sont impressionnants et évidents. Les modèles d’IA à grande échelle, qui utilisent des jeux de données multimodaux massifs et des architectures basées sur des transformateurs, peuvent non seulement reconnaître les objets et les événements, mais également comprendre les relations entre eux. Cela permet à un système basé sur l’IA à grande échelle de détecter des anomalies subtiles ou des changements de contexte qui seraient invisibles par rapport aux approches basées sur des règles ou conventionnelles de l’IA.

Cependant, combien de temps faudra-t-il pour que la révolution de l’IA prenne en compte les flux de travail de sécurité physique dans des applications réelles ?

Pour explorer l’adoption de l’IA à grande échelle dans la sécurité vidéo, asmag.com et Hikvision se sont associés pour mener une enquête examinant le déploiement et le potentiel des modèles à grande échelle. Alors que la partie partenaire de cet article explore la sensibilisation des utilisateurs, les tendances de la demande et les facteurs d’adoption, nous allons maintenant approfondir les points faibles que les utilisateurs s’attendent à voir atténués par l’IA à grande échelle, ainsi que les secteurs verticaux où ils s’attendent à un impact significatif. Nous examinerons également les défis qui subsistent à l’adoption généralisée des derniers modèles d’IA.

Principaux résultats

L’adoption de l’IA à grande échelle est déjà importante

Alors que les fabricants ajoutent progressivement les dernières technologies à leur offre, telles que l’IA à grande échelle Guanlan de Hikvision qui alimente les caméras DeepinView X et les NVR AcuSeek, une part importante de professionnels travaille déjà avec eux ou prévoit d’adopter prochainement. Plus de la moitié des personnes interrogées dans notre enquête, soit 55 %, déclarent utiliser déjà des modèles d’IA à grande échelle, tandis que 20 % d’entre elles déclarent qu’elles prévoient de commencer à le faire dans les 12 prochains mois.

Ce résultat, qui suggère que les taux d’adoption pourraient atteindre environ 75 % en un an, correspond à la tendance plus large du marché vers une adoption rapide. Elle souligne également l’importance que les utilisateurs accordent à rester à jour en matière d’IA : Dans notre enquête, 52 % disent que l’adoption de l’IA à grande échelle est « très importante pour l’avenir de la sécurité vidéo », tandis que 26 % disent qu’elle est « importante ».

Les obstacles à l’adoption, tels que les coûts élevés (mentionnés par 60 % des répondants) et la confidentialité et la conformité des données (mentionnés par 57 %) ne semblent pas ralentir la tendance de manière significative.

L’IA à grande échelle résout les principaux problèmes

Les répondants associent fortement des modèles d’IA à grande échelle à la résolution de problèmes de longue date. Lorsqu’on vous demande « Quelle valeur voyez-vous dans les déploiements ou applications émergents de modèles d’IA à grande échelle dans la sécurité vidéo jusqu’à présent », 73,4 % citent une amélioration de l’efficacité opérationnelle, 62 % disent une réduction des erreurs humaines et 55,4 % disent une meilleure expérience utilisateur.

Les réponses à la question « Dans quels domaines voyez-vous le plus besoin ou le potentiel d’innovation alimenté par la dernière IA à grande échelle ? » montrent également que les répondants s’attendent à ce que les avancées de l’IA automatisent ou simplifient les opérations quotidiennes des équipes de sécurité, en particulier celles qui sont chronophages et sujettes aux erreurs humaines.

Les répondants voient le plus grand potentiel d’innovation dans la recherche vidéo et l’enquête judiciaire (56 %), la détection d’objets et d’événements (39,1 %), ainsi que les alertes et la réactivité en temps réel (34,3 %).

Recherche vidéo et enquête médico-légale : Les produits optimisés par des modèles d’IA à grande échelle, tels que les NVR AcuSeek de Hikvision, permettent la recherche vidéo en langage naturel, ce qui permet de récupérer instantanément des clips pertinents sans examen manuel à l’aide de termes de recherche prédéfinis.

Détection d'objets et d'événements : En distinguant l’activité significative du bruit de fond, ainsi que les éléments suspects de ceux qui ne sont pas suspects, les caméras alimentées par l’IA à grande échelle, comme la série Hikvision DeepinViewX, peuvent réduire les fausses alarmes de 90 %, avec beaucoup plus de précision que les caméras IA conventionnelles.

Alertes et réactivité en temps réel : Les alertes contextuelles à grande échelle alimentées par l’IA permettent des réactions plus rapides et plus précises, rationalisant les décisions dans les moments critiques.

D’autres réponses majeures à la question concernant le plus grand potentiel d’innovation étaient la configuration du système et l’optimisation des ressources (25,9 %), ainsi que la configuration et le filtrage des alarmes (22,8 %). Cela montre que les professionnels du secteur attendent également des avantages au-delà des flux de travail quotidiens des équipes de sécurité, dans la configuration initiale des architectures et leur raffinement, par exemple.

Secteurs verticaux à fort impact

Plus de la moitié des répondants, soit 51,2 %, considèrent l’infrastructure critique comme le secteur vertical où « les fonctionnalités alimentées par des modèles d’IA à grande échelle deviendront les plus courantes ». Plus de 10 % en avance sur le reste du domaine vertical, cela montre que l’IA à grande échelle est considérée comme la plus bénéfique dans les environnements critiques pour la sécurité et à haute complexité où l’échelle de surveillance est grande et la tolérance aux erreurs est faible. Un exemple concret de cette tendance est le Jogja National Museum en Indonésie, où le système AcuSeek optimisé par IA de Hikvision a permis une recherche rapide des incidents et des alertes intelligentes, réduisant les temps de réponse et améliorant la protection des œuvres d’art.

Les secteurs dans lesquels les répondants s’attendent également à une adoption significative, tels que le transport (40,3 %) et l’industrie/fabrication (38,5 %), sont également caractérisés par des déploiements à grande échelle. Ici aussi, les opérations de sécurité automatisées alimentées par une IA à grande échelle sont particulièrement bénéfiques.

Dans le même temps, les secteurs verticaux soucieux des prix tels que le commerce de détail (21,6 %) sont considérés comme assez réticents à adopter l’IA à grande échelle. Il convient toutefois de noter que les réponses ont été réparties sur les 10 secteurs verticaux énumérés dans l’enquête, toutes allant de 50 à 20 %. Cela montre que les répondants s’attendent à ce que l’IA à grande échelle ait un impact global, dans certains secteurs, plus tôt, dans d’autres plus tard.

Défis d’adoption : Différences régionales en termes de coût et de confidentialité

Le coût élevé présumé des appareils alimentés par l’IA à grande échelle est considéré comme l’obstacle principal à l’adoption rapide de la technologie. Lorsqu’on vous demande « Quels défis ou obstacles voyez-vous dans l’adoption des derniers modèles d’IA à grande échelle en matière de sécurité », 60 % citent les coûts, suivis des préoccupations en matière de confidentialité et de conformité des données (57 %), ainsi que de l’intégration aux systèmes existants (53 %).

Un examen plus approfondi des réponses révèle des modèles régionaux. Près de quatre répondants asiatiques sur cinq citent les préoccupations en matière de coûts (78,9 %) comme des obstacles, tandis que les questions de confidentialité et de conformité figurent en tête de liste parmi ceux basés en Europe (UE et hors UE), 81,1 % les citant encore plus clairement.

Le scepticisme s’arrête-t-il ?

La complexité et la nouveauté des modèles d’IA à grande échelle sont également une préoccupation parmi les répondants, bien que dans une moindre mesure. Environ un tiers des personnes interrogées (33,1 %) citent le « manque de compréhension technique » comme un obstacle, tandis que 18 % citent la « résistance au changement/le scepticisme du client ».

À mesure que de plus en plus d’utilisateurs entreront en contact avec l’IA à grande échelle, cet obstacle pourrait toutefois apparaître dans la liste. Les organisations adoptent largement l’IA à grande échelle, malgré les défis perçus.

Lorsqu’on leur demande « Parmi les énoncés suivants, lequel reflète le mieux l’opinion de votre organisation sur la dernière IA », moins d’un quart affirment que leurs employeurs n’ont « aucun projet » d’adopter l’IA à grande échelle (9,6 %) ou sont « sceptiques » à son sujet (12,6 %). En revanche, la plupart des répondants travaillent dans des organisations plutôt « positives à l’IA », qui ne sont que divisées sur le moment où ils doivent passer à l’IA à grande échelle. Alors que 38,5 % disent que leurs employeurs explorent actuellement le potentiel de la technologie, 37,3 % disent qu’ils la testent activement ou l’utilisent déjà.

Conclusion

Avec des offres telles qu’une série de nouveaux produits optimisés par les modèles d’IA Guanlan de Hikvision, l’IA à grande échelle n’est plus seulement une promesse pour l’avenir : elle redéfinit déjà les flux de travail et les priorités du secteur de la sécurité vidéo. Avec Guanlan, Hikvision applique l’IA à grande échelle dans les domaines visuels, linguistiques et multimodaux pour répondre aux besoins réels tels que la protection périmétrique, la recherche de texte et la détection d’objets.

L’IA à grande échelle démontre une forte capacité de généralisation, lui permettant de s’adapter à tous les scénarios tout en réduisant les fausses alarmes, en améliorant l’analyse et en prenant en charge une prise de décision plus complexe. Sa force réside dans la résolution de défis opérationnels persistants tout en ouvrant la porte à de nouveaux niveaux d’automatisation et de raffinement.

La voie à suivre sera définie par la façon dont l’industrie équilibre l’innovation avec des préoccupations pratiques telles que les coûts et la conformité. Une chose est claire : l’IA à grande échelle devient la pierre angulaire des architectures de sécurité futures et son plein potentiel ne fait que commencer à se développer, promettant des possibilités encore plus larges dans les années à venir.

Pour explorer les résultats complets de l’enquête et les informations détaillées sur l’exploitation de l’IA à grande échelle pour la sécurité vidéo, cliquez ici.

Source : https://www.asmag.com/showpost/35252.aspx