Comment Lumana Révolutionne l’Intelligence Artificielle dans la Vidéosurveillance

Malgré les progrès considérables de l’intelligence artificielle, la plupart des systèmes de sécurité vidéo échouent encore à reconnaître le contexte dans des conditions réelles. Bien que la majorité des caméras puissent capturer des images en temps réel, elles peinent à les interpréter correctement. Cette problématique devient une préoccupation croissante pour les concepteurs de villes intelligentes, les fabricants et les établissements scolaires, qui dépendent tous de l’IA pour assurer la sécurité des personnes et des biens.

Les Conséquences Dramatiques des Systèmes Traditionnels

Lumana, une entreprise spécialisée dans la vidéosurveillance par IA, estime que le problème réside dans les fondements mêmes de la construction de ces systèmes. « Les plateformes vidéo traditionnelles ont été créées il y a des décennies pour enregistrer des images, pas pour les interpréter », explique Jordan Shou, Vice-Président Marketing de Lumana. « Ajouter de l’IA sur une infrastructure obsolète, c’est comme mettre une puce intelligente dans un téléphone à cadran. Cela peut fonctionner, mais ne sera jamais vraiment intelligent ou suffisamment fiable pour comprendre ce qui est capturé. »

Lorsque les systèmes de sécurité vidéo traditionnels superposent l’IA à d’anciennes infrastructures, des fausses alertes et des problèmes de performance surgissent. Ces erreurs ne sont pas de simples dysfonctionnements techniques, mais des risques aux conséquences potentiellement dévastatrices. Shou cite un cas récent où un système de surveillance scolaire, utilisant un module IA pour la détection d’armes, a identifié à tort un objet inoffensif comme une arme, déclenchant une intervention policière inutile.

« Chaque erreur, qu’il s’agisse d’un événement manqué ou d’une fausse alerte conduisant à une réponse inappropriée, érode la confiance », souligne-t-il. « Cela fait perdre du temps, de l’argent, et peut traumatiser des personnes innocentes. » Ces erreurs peuvent également s’avérer coûteuses, chaque fausse alarme forçant les équipes à interrompre leur travail pour enquêter, un processus qui peut drainer des millions des budgets de sécurité publique et opérationnels chaque année.

Construire une Infrastructure Plus Intelligente

Plutôt que de superposer l’IA aux anciens frameworks de sécurité vidéo, Lumana a reconstruit l’infrastructure elle-même avec une plateforme tout-en-un qui combine matériel de sécurité vidéo moderne, logiciels et IA propriétaire. La conception hybride-cloud de l’entreprise connecte n’importe quelle caméra de sécurité à des processeurs alimentés par GPU et des modèles d’IA adaptatifs qui opèrent en périphérie.

Le résultat, selon Shou, est une performance plus rapide et une analyse plus précise. Chaque caméra devient un dispositif d’apprentissage continu qui s’améliore avec le temps, comprenant les mouvements, comportements et motifs uniques à son environnement.

« Le problème est que la plupart des systèmes de vidéosurveillance actuels utilisent des modèles d’IA statiques et standardisés, conçus uniquement pour fonctionner dans des environnements spécifiques. L’IA ne devrait pas avoir besoin d’un environnement de laboratoire parfait pour fonctionner », explique Shou. « Elle devrait fonctionner dans des conditions réelles et s’adapter en fonction des données vidéo qui arrivent. »

Applications Concrètes et Résultats Impressionnants

Les systèmes de Lumana ont été déployés dans plusieurs industries. L’un de ses projets les plus visibles concerne JKK Pack, un fabricant d’emballages fonctionnant 24h/24, qui utilise des caméras de sécurité pour surveiller la sécurité et l’efficacité opérationnelle dans ses installations.

Avant le déploiement de Lumana, les caméras ne faisaient qu’enregistrer les incidents pour examen ultérieur, ce qui entraînait des événements manqués et une réponse réactive. Après la mise à niveau, le même matériel pouvait détecter les mouvements dangereux, les pannes d’équipement ou les goulots d’étranglement de fabrication en temps réel. L’entreprise a rapporté des enquêtes 90% plus rapides et des alertes délivrées en moins d’une seconde, améliorant considérablement la réponse aux incidents de sécurité, sans remplacer une seule caméra.

Dans un autre déploiement, un détaillant alimentaire a intégré l’IA de Lumana dans son réseau de caméras existant pour signaler les activités inhabituelles aux points de vente, comme les annulations répétées, et corréler ces événements avec des preuves visuelles. Le système a réduit les pertes et amélioré la responsabilisation des employés en fournissant des exemples concrets de violations de politique.

Une Approche Axée sur la Confidentialité et la Sécurité

La conception de l’entreprise privilégie également la confidentialité. Toutes les données sont cryptées, régies par des contrôles d’accès, et conformes aux normes SOC 2, HIPAA et NDAA. Les clients peuvent désactiver le suivi facial ou biométrique s’ils le souhaitent. « Notre focus porte sur les actions, pas sur les identités », précise Shou.

Au-delà de la fabrication, le système de Lumana a été utilisé lors de grands événements publics, dans des restaurants et pour des opérations municipales. Dans les villes, il aide à identifier les dépôts sauvages et les incendies ; dans les chaînes de restauration rapide, il surveille la sécurité en cuisine et la manipulation des aliments.

L’Évolution Vers une IA Prédictive

Le travail de Lumana intervient à un moment où la précision et la responsabilité remplacent la vitesse comme priorités principales pour l’IA d’entreprise. Une étude récente de F5 a révélé que seulement 2% des entreprises se considèrent pleinement prêtes à faire évoluer l’IA, la gouvernance et la sécurité des données étant citées comme les principaux défis.

Shou indique que la prochaine étape de développement de Lumana vise à passer de la détection et de la compréhension à la prédiction. « La prochaine évolution de la vidéo IA concernera le raisonnement », dit-il. « La capacité à saisir le contexte en temps réel, à fournir des insights exploitables et impactants à partir des données vidéo collectées, changera notre façon de penser la sécurité, les opérations et la sensibilisation. »

Perspectives d’Avenir pour la Vision Artificielle

Pour Lumana, l’objectif n’est pas seulement d’enseigner à l’IA comment mieux voir, mais de l’aider à comprendre ce qu’elle voit et permettre à ceux qui dépendent de ces données vidéo de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides. L’architecture de Lumana répond à l’appel à la responsabilité, mélangeant performance et contrôle avec gouvernance des données et cybersécurité dans une solution facile à déployer qui améliore l’infrastructure de caméras de sécurité existante.

Cette approche révolutionnaire de l’intelligence artificielle dans la vidéosurveillance ouvre la voie à un avenir où les systèmes de sécurité ne se contentent plus d’observer, mais comprennent véritablement leur environnement pour une protection optimale.