Ce nouveau rapport met en lumière les
opportunités clés et les tendances à venir liées à la transformation du secteur
par l’intelligence artificielle.
Paris Axis
Communications, leader mondial de la vidéosurveillance, dévoile son dernier
rapport intitulé « L’état de l’IA dans la vidéosurveillance », qui explore les
perspectives du secteur sur l’utilisation de l’intelligence artificielle. Ce
rapport met en lumière les opportunités clés et les tendances à venir liées à
la transformation du secteur par l’IA, tout en soulignant les enjeux liés à son
intégration éthique et opérationnelle.
Le rapport met en avant
les principaux enseignements sur les technologies exploitant d’IA, leur
déploiement sur le terrain, ainsi que les bénéfices et défis qu’elles
représentent pour la sécurité, la sûreté, l’intelligence économique et
l’efficacité opérationnelle.
Parmi les données
marquantes
• 66% des cadres dirigeants considèrent l’IA et
l’IA générative comme la tendance la plus structurante pour l’avenir de leur
entreprise.
• 62% des partenaires identifient également ces
technologies comme des moteurs majeurs de transformation pour l’industrie.
• 34% des clients finaux estiment qu’elles
façonneront significativement leur activité dans un avenir proche.
Mats Thulin, Director
AI & Analytics Solutions chez Axis Communications, commente : « L’IA reste l’une des
technologies les plus puissantes et transformatrices de l’industrie de la
vidéosurveillance. Cette nouvelle étude révèle que si l’IA offre d’importantes
opportunités pour améliorer la sécurité, l’efficacité opérationnelle et l’intelligence
économique, il est essentiel de veiller à une mise en œuvre éthique et à des
intégrations pertinentes qui apportent une réelle valeur ajoutée. »
Grâce à des entretiens
qualitatifs menés avec des experts en IA issus du réseau mondial de partenaires
Axis, le rapport met en évidence plusieurs tendances clés dans l’évolution des
technologies d’intelligence artificielle.
L’essor de l’IA en
cloud et en edge computing
L’étude révèle que la
transition des solutions sur site vers des architectures hybrides s’accélère.
Cette évolution répond à des besoins croissants en matière de scalabilité, de
rapidité de traitement et d’optimisation de la bande passante. Le modèle hybride,
qui combine le traitement immédiat de l’IA en périphérie (edge computing) sur
les caméras avec la puissance de stockage et la flexibilité du cloud, s’impose
comme l’approche privilégiée par de nombreuses organisations. Cette
complémentarité permet aux entreprises de tirer parti des avantages de ces deux
technologies.
L’intégration de
sources de données diversifiées
Les experts interrogés
s’accordent à dire que l’ajout de données sensorielles complémentaires, comme
l’audio et des informations contextuelles sur l’environnement, améliore
considérablement la compréhension des situations et offre des éléments
d’analyse plus précis et exploitables. Cette évolution promet de transformer la
sûreté et la sécurité, tout en renforçant les capacités d’intelligence
économique.
L’analyse croisée de
plusieurs flux de données permet une détection et une anticipation plus
précises des menaces potentielles. Par exemple, en cas d’urgence, la
combinaison des données visuelles avec l’analyse sonore peut permettre aux
équipes de sécurité d’intervenir plus rapidement et avec une meilleure
précision.
La reconnaissance
faciale gagne du terrain
L’étude met également
en évidence une adoption croissante de la reconnaissance faciale dans de
nombreux pays, favorisée par l’introduction de nouvelles réglementations
encadrant son utilisation éthique et responsable.
Les experts interrogés
estiment que cette technologie devrait continuer à se développer à l’échelle
mondiale. Les questions éthiques liées à la reconnaissance faciale restent un
sujet central, notamment dans les régions où les lois sur la confidentialité
sont particulièrement strictes.
Vers une IA
responsable, éthique et sécurisée
Au fil des entretiens
menés avec les experts, plusieurs enseignements clés se dégagent.
L’IA est perçue comme
un levier majeur pour la veille stratégique, l’analyse prédictive et la gestion
en temps réel. Elle ouvre de nouvelles perspectives en matière de sécurité,
d’efficacité opérationnelle et d’intelligence économique, reconnues tant par
les partenaires que par les clients finaux.
Un thème central
revient cependant avec insistance : celui de l’IA responsable. Transparence des
algorithmes, gouvernance des données, respect des droits fondamentaux… Ces
dimensions deviennent incontournables à mesure que l’IA se généralise. De
nombreux professionnels insistent sur l’importance d’intégrer les principes de
privacy by design, en développant des systèmes qui analysent les comportements
plutôt que d’identifier directement les individus. Cette fonctionnalité permet
d’atteindre des résultats pertinents tout en minimisant la collecte de données
personnelles.
La protection des données apparait donc comme un enjeu majeur, en particulier dans les régions soumises à des régulations strictes. Pour répondre à ce besoin de sécurisation des informations personnelles, les pratiques recommandées incluent la limitation de la collecte de données, leur anonymisation, mais aussi la mise en place de protocoles de sécurité renforcés : chiffrement, stockage sécurisé, contrôle d’accès strict… autant de mesures indispensables pour préserver la cybersécurité et l’intégrité des systèmes d’IA connectés.
Des opportunités
fortes, mais des défis persistants
Mais cette dynamique
d’adoption de l’IA s’accompagne de défis. L’un des freins identifiés concerne
l’écart entre les attentes – souvent élevées – et les capacités actuelles de
l’IA, notamment dans les marchés les moins matures. Une meilleure compréhension
des usages concrets et des limites technologiques reste essentielle.
Aussi, l’intégration de
ces technologies implique une collaboration étroite entre fabricants,
intégrateurs et utilisateurs pour assurer une intégration fluide et cohérente
de l’IA dans les systèmes existants.
Enfin, le rapport identifie plusieurs tendances émergentes à suivre de près, telles que l’IA générative, la convergence entre IA et IoT, ou encore l’émergence de pipelines d’IA plus intelligents et autonomes, qui dessinent déjà les contours des solutions de demain.