La 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 bip lorsqu’un article non payé les franchit, tu as vu des systèmes de surveillance électronique des articles (EAS) en action. Ces systèmes sont couramment utilisés dans la vente au détail et la sécurité. Ils sont conçus pour détecter les articles munis d’étiquettes de sécurité qui n’ont pas été désactivées lors du passage en caisse. Bien qu’ils soient utiles pour prévenir les vols les plus simples, les systèmes EAS se limitent à détecter les articles étiquetés et ne repèrent souvent pas les autres types de vols.

L’intelligence artificielle (AI) peut fournir une solution plus avancée sous la forme de la vision par ordinateur, une branche de l’AI 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. Au lieu de dépendre uniquement d’articles étiquetés, les systèmes de vision par ordinateur peuvent détecter des schémas indiquant un vol potentiel, comme une personne qui s’attarde dans des zones restreintes, dissimule des articles ou évite les points de paiement.

Les informations issues des [systèmes de sécurité](https://ultralytics-translation-0.invalid dotés de capacités de vision peuvent aider les équipes de sécurité à réagir instantanément aux comportements suspects, réduisant ainsi les pertes et renforçant la sécurité du magasin. La vision par ordinateur peut également être adaptée à différents environnements de vente au détail, des petits magasins aux grands entrepôts.

Dans cet article, nous verrons comment la vision par ordinateur transforme la prévention des vols dans la vente au détail et les entrepôts. Commençons !

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

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

Utiliser la détection et le suivi des objets pour renforcer la sécurité#

En utilisant des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11, les magasins peuvent considérablement renforcer leurs mesures de sécurité grâce à la détection d’objets et au suivi en temps réel. La détection d’objets peut aider à identifier des objets, des personnes ou des articles spécifiques dans un flux vidéo, tandis que le suivi d’objets peut servir à suivre ces objets identifiés sur plusieurs images et à surveiller leurs déplacements dans tout le magasin. Ensemble, ces techniques peuvent fournir 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 zones du magasin. Les images de vidéosurveillance peuvent être analysées à l’aide de la détection d’objets pour identifier le sac à main et le signaler comme article d’intérêt. À mesure que le client se déplace, le suivi d’objets peut servir à suivre en continu le sac et la personne qui le porte. En fonction de zones prédéfinies, comme une sortie, tout comportement inhabituel, tel qu’un déplacement vers la sortie sans passer par la zone de 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 schémas avec la vision AI#

L’analyse comportementale et la reconnaissance de schémas peuvent faire progresser la prévention des vols en se concentrant sur la manière dont les clients se comportent dans le magasin. Elles fournissent des informations qui vont au-delà des déplacements des clients ou des articles qu’ils prennent. Alors que la détection d’objets et le suivi sont utiles pour suivre des objets d’intérêt spécifiques, l’analyse comportementale peut surveiller des schémas dans les actions des clients susceptibles de révéler une intention suspecte.

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

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

En combinant les CNNs et les LSTMs, les systèmes de Vision AI peuvent saisir à la fois le « quoi » (les objets ou les personnes concernés) et le « quand » (le moment et la séquence des actions). Cette approche intégrée est très utile pour identifier 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 les vols#

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

L’estimation de pose peut ajouter un niveau de sécurité supplémentaire en analysant la position du corps et les mouvements afin de 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 émettre des alertes précoces pour permettre à la sécurité d’intervenir si nécessaire.

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

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

L’AI peut sembler être une technologie futuriste, mais elle est déjà utilisée aujourd’hui de nombreuses façons concrètes. En particulier, l’AI destinée à prévenir les vols est désormais largement adoptée dans les magasins du monde entier, aidant les commerçants à lutter contre le vol à l’étalage en temps réel.

Une étude de cas menée chez JJ Liquors à Washington, D.C., illustre parfaitement comment les systèmes de vidéosurveillance par AI 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 au vol à l’étalage.

Pour résoudre ce problème, il a installé un système de vidéosurveillance alimenté par l’AI, compatible avec ses caméras existantes. L’AI analyse le langage corporel et les mouvements des clients, en identifiant les actions suspectes comme le fait de cacher des articles dans des poches ou des sacs. Lorsqu’il détecte quelque chose d’inhabituel, Singh reçoit une alerte instantanée 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 contribue à prévenir les vols et permet à Singh de confronter plus facilement les voleurs à l’étalage avec assurance. Depuis l’ajout du système d’AI, il a réussi à empêcher plusieurs vols, ce qui montre l’efficacité de la vidéosurveillance par AI pour prévenir les vols dans les commerces.

Avantages et inconvénients de l’AI pour prévenir les vols#

L’AI présente de nombreux avantages pour prévenir les vols, en fournissant aux équipes de vente au détail et de sécurité des outils fiables pour détecter et réduire les pertes plus efficacement. Voici quelques-uns des principaux avantages de l’AI pour prévenir les vols :

• Moindre 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 utiles : fournit des informations fondées sur les données concernant les tendances en matière de vol, aidant les magasins à adapter leurs stratégies de sécurité en fonction de schémas réels.
• Précision améliorée : réduit le nombre de fausses alertes et détecte des schémas subtils qui pourraient passer inaperçus pour les humains.

Cependant, s’appuyer sur l’AI pour prévenir les vols présente également certaines 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, ce qui peut affecter leur confiance.
• Maintenance technique : les systèmes d’AI nécessitent des mises à jour et une maintenance régulières pour suivre l’évolution des techniques de vol.
• Coûts de mise en œuvre élevés : le coût d’installation et de maintenance des systèmes d’AI peut constituer un obstacle pour les petites entreprises.

L’avenir de la vision par ordinateur pour prévenir les vols#

La communauté de l’AI et la société dans son ensemble encouragent les innovations éthiques et en matière d’AI responsable. Il est donc probable que l’avenir de la vision par ordinateur pour prévenir les vols donne la priorité aux technologies qui préservent la vie privée. Ces avancées visent à concilier une sécurité efficace avec le respect de la vie privée des clients, afin de permettre aux magasins de surveiller les comportements suspects sans compromettre les droits individuels.

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

Fig. 4. Utiliser le floutage pour surveiller les schémas comportementaux sans révéler l’identité des individus.

De même, l’informatique en périphérie aide à traiter les données sur des appareils locaux comme les caméras du magasin, réduisant ainsi le besoin d’envoyer les informations vers le cloud et, par conséquent, les risques liés à la vie privée. Grâce à ces méthodes axées sur la protection de la vie privée, l’avenir de la prévention des vols peut être à la fois sûr et respectueux, en renforçant la confiance tout en améliorant la sécurité des magasins.

Une prévention des vols plus intelligente pour des magasins plus sûrs#

L’AI et la vision par ordinateur transforment la manière dont les magasins préviennent les vols en proposant des outils intelligents capables de détecter les comportements suspects et de réduire les pertes de manière plus rationalisée.

Grâce à des fonctionnalités comme la détection d’objets, le suivi et l’analyse comportementale avancée, la Vision AI permet une surveillance en temps réel et fournit des informations fondées sur les données qui permettent aux équipes de sécurité de réagir rapidement aux menaces potentielles. L’utilisation de l’AI 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.

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