Vision par ordinateur pour prévenir les vols : renforcer la sécurité

Si tu es déjà passé devant les grands portiques à la sortie d’un magasin qui émettent un signal sonore lorsqu’un article non payé les traverse, tu as vu des systèmes de surveillance électronique des articles (EAS) en action. Ces systèmes sont couramment utilisés pour la sécurité dans le commerce de détail. Ils sont conçus pour détecter les articles munis d’étiquettes de sécurité qui n’ont pas été désactivées à la caisse. Bien qu’ils soient utiles pour prévenir les vols les plus simples, les systèmes EAS se limitent aux articles étiquetés et ne détectent souvent pas les autres types de vol.

L’intelligence artificielle (IA) peut apporter une solution plus avancée sous la forme de la vision par ordinateur, une branche de l’IA qui permet aux machines d’interpréter et d’analyser les informations visuelles du monde qui les entoure. La vision par ordinateur peut servir à analyser le comportement des clients, à suivre les stocks et même à reconnaître les activités suspectes en temps réel. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur les articles étiquetés, les systèmes de vision par ordinateur peuvent détecter des schémas indiquant un vol potentiel, par exemple lorsqu’une personne s’attarde dans des zones interdites, dissimule des articles ou évite les caisses.

Les informations tirées de systèmes de sécurité dotés de capacités de vision peuvent aider les équipes de sécurité à réagir immédiatement aux comportements suspects, ce qui réduit les pertes et renforce la sécurité des magasins. La vision par ordinateur peut également être adaptée à divers environnements de vente au détail, des petites boutiques aux grands entrepôts.

Dans cet article, nous verrons comment la vision par ordinateur transforme la prévention des vols dans le commerce de détail et les entrepôts.

Quelles tâches de vision par ordinateur conviennent à la prévention des vols ?#

Commençons par explorer les différentes techniques de vision par ordinateur qui peuvent être utilisées pour prévenir le vol et comprendre leur fonctionnement.

Utiliser la détection et le suivi d’objets pour renforcer la sécurité#

En utilisant des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11, les magasins peuvent considérablement renforcer leur sécurité grâce à la détection d’objets et au suivi en temps réel. La détection d’objets permet d’identifier des objets, des personnes ou des articles spécifiques dans un flux vidéo, tandis que le suivi d’objets permet de suivre ces éléments identifiés sur plusieurs images et de surveiller leurs déplacements dans tout le magasin. Ensemble, ces techniques offrent une vue complète et en temps réel de l’activité dans le magasin.

Par exemple, imaginons qu’un client prenne un article de grande valeur, comme un sac à main de créateur, et traverse différentes sections du magasin. Les images de surveillance peuvent être analysées par détection d’objets afin d’identifier le sac et de le signaler comme un article à surveiller. À mesure que le client se déplace, le suivi d’objets peut suivre en continu le sac et la personne qui le transporte. En fonction de zones prédéfinies comme une sortie, tout comportement inhabituel, par exemple se diriger vers la sortie sans passer par la caisse, peut déclencher une alerte.

Fig. 1. La détection et le suivi d’objets peuvent aider à surveiller les activités dans un magasin. (Image de l’auteur).

Analyse comportementale et reconnaissance de formes grâce à l’IA visuelle#

L’analyse comportementale et la reconnaissance de motifs peuvent renforcer davantage la prévention des vols en se concentrant sur le comportement des clients dans le magasin. Elles fournissent des informations qui vont au-delà des déplacements des clients ou des articles qu’ils prennent. La détection et le suivi d’objets sont utiles pour suivre des objets précis, mais l’analyse comportementale peut surveiller les comportements des clients susceptibles de signaler une intention suspecte.

Par exemple, la Vision AI peut servir à repérer un client qui prend puis repose plusieurs fois le même article, qui s’attarde dans une allée en particulier ou qui s’approche de manière inhabituelle de zones interdites. La recherche dans ce domaine progresse et propose des techniques de plus en plus sophistiquées pour améliorer la précision de la détection. Une approche prometteuse combine deux types de modèles d’IA : les réseaux neuronaux convolutifs (CNNs) et les réseaux à mémoire à long et à court terme (LSTM).

Les CNN, qui constituent la base de la détection d’objets, sont conçus pour analyser des données visuelles comme des images et des séquences vidéo, afin d’aider le système à reconnaître des articles ou des zones spécifiques du magasin. Les LSTM, en revanche, sont conçus pour conserver des informations au fil du temps, ce qui permet au système de détecter des motifs dans les actions des clients. Les LSTM peuvent ainsi suivre des comportements répétés, comme un client qui manipule fréquemment le même article.

En combinant les CNN et les LSTM, les systèmes Vision AI peuvent saisir à la fois le « quoi » (les objets ou les personnes impliqués) et le « quand » (le moment et l’enchaînement des actions). Cette approche intégrée est très utile pour repérer les comportements subtils liés au vol à l’étalage.

Fig. 2. Utiliser la vision par ordinateur pour détecter les comportements suspects.

Autres techniques de vision par ordinateur couramment utilisées pour prévenir le vol#

D’autres techniques de vision par ordinateur peuvent compléter les innovations de Vision AI conçues spécialement pour prévenir les vols. La reconnaissance faciale est l’un de ces outils : elle sert à identifier des personnes en analysant les traits de leur visage, ce qui peut aider à repérer des délinquants connus ou des personnes ayant un comportement suspect. Certains magasins utilisent cette technologie pour avertir le personnel de sécurité lorsque des voleurs à l’étalage signalés entrent dans le magasin. Toutefois, les clients doivent être informés de cette utilisation afin de répondre aux préoccupations relatives à la vie privée.

L’estimation de pose peut ajouter une couche de sécurité supplémentaire en analysant la position et les mouvements du corps pour détecter des actions comme la dissimulation d’articles ou des postures inhabituelles associées au vol. Cette technique aide le système à interpréter le langage corporel et à envoyer des alertes précoces pour permettre au personnel de sécurité d’intervenir si nécessaire.

Fig. 3. Comprendre la posture d’un voleur à l’étalage.

Les systèmes de vidéosurveillance par IA peuvent détecter les vols en temps réel#

L’IA peut sembler relever de la science-fiction, mais elle est déjà utilisée concrètement de nombreuses façons. En particulier, l’IA pour prévenir le vol est désormais largement adoptée dans les magasins du monde entier et aide les détaillants à lutter contre le vol à l’étalage en temps réel.

Une étude de cas menée chez JJ Liquors, à Washington, D.C., montre comment les systèmes de surveillance par IA peuvent aider à détecter les vols en temps réel. Malgré la présence de plusieurs caméras de sécurité, le propriétaire du magasin, KJ Singh, subissait quotidiennement des pertes dues aux vols à l’étalage.

Pour résoudre ce problème, il a installé un système de surveillance reposant sur l’IA et compatible avec ses caméras existantes. L’IA analyse le langage corporel et les mouvements des clients afin de repérer des actions suspectes, comme le fait de cacher des articles dans des poches ou des sacs. Lorsqu’il détecte quelque chose d’inhabituel, Singh reçoit immédiatement une alerte sur son téléphone, accompagnée d’un extrait vidéo de l’activité.

Les preuves vidéo lui permettent d’intervenir avant que le client ne quitte le magasin. Cette réaction en temps réel aide à prévenir les vols et permet à Singh de confronter les voleurs à l’étalage avec assurance. Depuis l’installation du système d’IA, il a réussi à empêcher plusieurs vols, ce qui montre l’efficacité potentielle de la surveillance par IA dans la prévention des vols en magasin.

Avantages et inconvénients de l’IA dans la prévention du vol#

L’IA présente de nombreux avantages pour prévenir le vol : elle fournit aux équipes commerciales et de sécurité des outils fiables pour détecter et réduire les pertes plus efficacement. Voici quelques-uns des principaux avantages de l’IA dans la prévention du vol :

• Moins de dépendance au personnel : réduit le besoin d’une surveillance humaine constante, ce qui contribue à diminuer les coûts et la fatigue du personnel de sécurité.
• Données pertinentes : fournit des informations fondées sur les données concernant les tendances en matière de vol, ce qui aide les magasins à adapter leurs stratégies de sécurité en fonction de schémas réels.
• Précision accrue : réduit le nombre de fausses alertes et repère des motifs subtils qui pourraient passer inaperçus aux yeux des personnes.

Cependant, le recours à l’IA pour prévenir le vol comporte aussi des limites. Voici quelques-uns des principaux défis :

• Préoccupations relatives à la vie privée : soulève des questions concernant la surveillance et l’analyse du comportement des clients, susceptibles d’affecter leur confiance.
• Maintenance technique : les systèmes d’IA nécessitent des mises à jour et une maintenance régulières pour suivre l’évolution des tactiques de vol.
• Coûts de mise en œuvre élevés : le coût de l’installation et de la maintenance des systèmes d’IA peut constituer un obstacle pour les petites entreprises.

L’avenir de la vision par ordinateur dans la prévention du vol#

La communauté de l’IA et la société dans son ensemble encouragent les innovations éthiques et l’IA responsable. Il est donc probable que l’avenir de la vision par ordinateur dans la prévention des vols privilégie les technologies qui protègent la vie privée. Ces avancées visent à concilier une sécurité efficace et le respect de la vie privée des clients, afin que les magasins puissent surveiller les comportements suspects sans porter atteinte aux droits individuels.

Une méthode connexe consiste à flouter ou à anonymiser les caractéristiques permettant d’identifier des personnes à l’aide de la vision par ordinateur. Les traits du visage ou d’autres renseignements personnels peuvent être automatiquement floutés, ce qui permet au système de suivre les comportements sans identifier les personnes. Des modèles comme YOLO11 peuvent contribuer à ces pratiques de protection de la vie privée en détectant et en surveillant des objets en temps réel, tout en se concentrant sur des comportements précis plutôt que sur l’identification des personnes. Les magasins peuvent ainsi détecter les vols en temps réel tout en protégeant la vie privée de leurs clients.

Fig. 4. Utilisation du floutage pour surveiller les comportements sans révéler l’identité des personnes.

De même, l’informatique en périphérie aide à traiter les données sur des appareils locaux, comme les caméras du magasin, ce qui réduit la nécessité d’envoyer des informations dans le cloud et, par conséquent, limite les risques pour la vie privée. Grâce à ces méthodes axées sur la protection de la vie privée, l’avenir de la prévention du vol peut être à la fois sûr et respectueux, en renforçant la confiance tout en améliorant la sécurité des magasins.

Une prévention du vol plus intelligente pour des magasins plus sûrs#

L’IA et la vision par ordinateur transforment la prévention du vol en magasin en proposant des outils intelligents pour détecter les comportements suspects et réduire les pertes de manière plus fluide.

Grâce à des fonctionnalités comme la détection et le suivi d’objets ainsi que l’analyse comportementale avancée, la Vision AI permet une surveillance en temps réel et fournit des informations fondées sur les données, permettant aux équipes de sécurité de réagir rapidement aux menaces potentielles. L’IA peut contribuer à prévenir les vols avant qu’ils ne se produisent et à créer un environnement plus sûr pour les clients comme pour le personnel.

Pour en savoir plus sur l’IA, consulte notre dépôt GitHub et échange avec notre communauté. Découvre les applications de l’IA dans l’industrie manufacturière et l’agriculture sur nos pages consacrées aux solutions.