Vision par ordinateur pour la prévention du vol : améliorer la sécurité

If you've ever walked past tall gates at a store exit that beep when an unpaid item passes through, you’ve seen Electronic Article Surveillance (EAS) systems at work. These systems are commonly used in retail security. They are designed to detect items with security tags that haven’t been deactivated at checkout. While they’re useful for basic theft prevention, EAS systems are limited to catching tagged items and often miss other types of theft.

L'intelligence artificielle (IA) peut offrir une solution plus avancée sous la forme de vision par ordinateur, une branche de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et d'analyser des informations visuelles du monde qui les entoure. La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser le comportement des clients, suivre les stocks et même reconnaître des activités suspectes en temps réel. Au lieu de se fier uniquement aux articles étiquetés, les systèmes de vision par ordinateur peuvent détecter des modèles indiquant un vol potentiel, comme quelqu'un qui s'attarde dans des zones restreintes, dissimule des articles ou contourne les points de passage en caisse.

Les informations tirées des systèmes de sécurité dotés de vision peuvent aider les équipes de sécurité à réagir instantanément aux comportements suspects, réduisant ainsi les pertes et améliorant la sécurité du magasin. La vision par ordinateur peut également être adaptée à divers environnements de vente au détail, des petits magasins aux grands entrepôts.

Dans cet article, nous allons examiner comment la vision par ordinateur transforme la prévention du vol dans le retail et l'entreposage. Commençons !

Link to this sectionQuelles tâches de vision par ordinateur sont adaptées à la prévention du vol ?#

Tout d'abord, explorons les différentes techniques de vision par ordinateur qui peuvent être utilisées pour prévenir le vol et comprenons comment elles fonctionnent.

Link to this sectionUtiliser 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 améliorer leurs efforts 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 être utilisé pour suivre ces objets identifiés sur plusieurs images, surveillant leur mouvement dans tout le magasin. Ensemble, ces techniques peuvent offrir une vue complète et en temps réel de l'activité dans le magasin.

Par exemple, disons qu'un client prend un article de grande valeur, comme un sac à main de créateur, et se promène dans différentes sections du magasin. Les images de surveillance peuvent être analysées via la détection d'objets pour identifier le sac et le marquer comme article d'intérêt. Au fur et à mesure que le client se déplace, le suivi d'objets peut être utilisé pour suivre en continu à la fois le sac et la personne qui le porte. Sur la base de zones prédéfinies comme une sortie, tout comportement inhabituel, tel que se diriger 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 par l'auteur).

Link to this sectionAnalyse comportementale et reconnaissance de formes avec la Vision AI#

L'analyse comportementale et la reconnaissance de formes peuvent faire passer la prévention du vol au niveau supérieur en se concentrant sur la manière dont les clients se comportent dans le magasin. Cela donne des informations allant au-delà du simple suivi des déplacements des clients ou des articles qu'ils prennent. Bien que la détection d'objets et le suivi soient utiles pour suivre des objets d'intérêt spécifiques, l'analyse comportementale peut surveiller les schémas d'actions des clients qui pourraient suggérer une intention suspecte.

Par exemple, la Vision AI peut être utilisée pour identifier si un client prend et repose à plusieurs reprises le même article, s'attarde dans une allée particulière ou se déplace de manière inhabituelle près de zones restreintes. La recherche dans ce domaine progresse, avec des techniques de plus en plus sophistiquées pour une précision de détection améliorée. Une approche prometteuse combine deux types de modèles d'IA : les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux à mémoire à long terme LSTM.

Les CNN, qui forment la base de la détection d'objets, sont conçus pour analyser les données visuelles comme les images et les trames vidéo, aidant le système à reconnaître des articles spécifiques ou des zones de magasin. Les LSTM, à l'inverse, sont conçus pour conserver des informations au fil du temps, permettant au système de détecter des modèles dans les actions des clients. Cela signifie que les LSTM peuvent suivre des comportements répétés, comme un client manipulant fréquemment le même article.

En combinant les CNN et les LSTM, les systèmes de Vision AI peuvent capturer à la fois le « quoi » (les objets ou les personnes impliqués) et le « quand » (le timing et la séquence des actions). Cette approche intégrée est très utile pour identifier les comportements subtils de vol à l'étalage.

Fig 2. Utilisation de la vision par ordinateur pour détecter un comportement suspect.

Link to this sectionAutres techniques de vision par ordinateur couramment utilisées dans la prévention du vol#

Il existe d'autres techniques de vision par ordinateur qui peuvent compléter les innovations de Vision AI conçues spécifiquement pour la prévention du vol. La reconnaissance faciale est l'un de ces outils, utilisé pour identifier les individus en analysant les traits du visage, ce qui peut aider à détecter des contrevenants connus ou ceux présentant un comportement suspect. Certains magasins utilisent cette technologie pour alerter la sécurité lorsque des voleurs à l'étalage signalés entrent. Cependant, les clients devraient être informés de cette utilisation pour répondre aux préoccupations relatives à la protection de la vie privée.

L'estimation de pose peut ajouter une autre couche de sécurité en analysant le positionnement corporel et le mouvement pour détecter des actions comme dissimuler des objets ou des postures inhabituelles liées au vol. Cette technique aide le système à interpréter le langage corporel et à émettre des alertes précoces pour que la sécurité puisse intervenir si nécessaire.

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

Link to this sectionLes systèmes de surveillance par IA peuvent détecter le vol en temps réel#

L'IA peut sembler être une technologie futuriste, mais elle est déjà utilisée de nombreuses manières pratiques aujourd'hui. En particulier, l'IA pour la prévention du vol est désormais largement adoptée dans les magasins du monde entier, aidant les détaillants à lutter contre le vol à l'étalage en temps réel.

Une étude de cas de JJ Liquors à Washington, D.C., est un excellent exemple de la façon dont les systèmes de surveillance par IA peuvent aider à détecter le vol en temps réel. Malgré la présence de plusieurs caméras de sécurité, le propriétaire du magasin, KJ Singh, faisait face à des pertes quotidiennes dues au vol à l'étalage.

Pour s'attaquer à ce problème, il a installé un système de surveillance alimenté par IA qui fonctionne avec ses caméras existantes. L'IA analyse le langage corporel et les mouvements des clients, identifiant les actions suspectes comme cacher des objets dans les poches ou les sacs. Lorsqu'elle détecte quelque chose d'inhabituel, Singh reçoit une alerte instantanée sur son téléphone, accompagnée d'un extrait vidéo de l'activité.

La preuve vidéo lui permet de réagir avant que le client ne quitte le magasin. Cette réponse en temps réel aide à prévenir le vol et permet à Singh d'affronter plus facilement les voleurs à l'étalage en toute confiance. Depuis l'ajout du système d'IA, il a réussi à arrêter plusieurs vols, montrant à quel point la surveillance par IA peut être efficace dans la prévention du vol au détail.

Link to this sectionAvantages et inconvénients de l'IA dans la prévention du vol#

L'IA apporte de nombreux avantages à la prévention du vol, 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'IA dans la prévention du vol :

• Moins de dépendance vis-à-vis du personnel : Réduit le besoin de surveillance humaine constante, ce qui aide à réduire les coûts et la fatigue du personnel de sécurité.
• Données instructives : Offre des informations basées sur les données sur les tendances du vol, aidant les magasins à ajuster leurs stratégies de sécurité en fonction de modèles réels.
• Précision améliorée : Diminue le nombre de fausses alertes et repère des modèles subtils qui peuvent passer inaperçus pour les humains.

Cependant, il existe également des limites lorsqu'il s'agit de s'appuyer sur l'IA pour la prévention du vol. Voici quelques-uns des défis majeurs :

• Préoccupations en matière de vie privée : Soulève des questions autour de la surveillance et de l'analyse du comportement des clients, ce qui peut affecter la confiance des clients.
• Maintenance technique : Les systèmes d'IA nécessitent des mises à jour et une maintenance régulières pour suivre les nouvelles tactiques de vol.
• Coûts de mise en œuvre élevés : Les dépenses liées à l'installation et à la maintenance des systèmes d'IA peuvent constituer un obstacle pour les petites entreprises.

Link to this sectionL'avenir de la vision par ordinateur dans la prévention du vol#

Des innovations en matière d'IA responsable et éthique sont encouragées par la communauté de l'IA et la société dans son ensemble. Il est donc probable que l'avenir de la vision par ordinateur dans la prévention du vol privilégiera les technologies respectueuses de la vie privée. Ces avancées visent à équilibrer une sécurité efficace avec le respect de la vie privée des clients, permettant aux magasins de surveiller les comportements suspects sans compromettre les droits personnels.

Une méthode associée est le floutage ou l'anonymisation des caractéristiques d'identification par la vision par ordinateur. Les traits du visage ou d'autres détails personnels peuvent être floutés automatiquement, permettant au système de suivre les modèles de comportement sans identifier les individus. Des modèles comme YOLO11 peuvent prendre en charge ces pratiques respectueuses 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. Cela permet aux magasins de détecter le vol en temps réel tout en protégeant la vie privée des clients.

Fig 4. Utiliser le floutage pour surveiller les modèles de comportement sans révéler l'identité des individus.

De même, l'edge computing aide à traiter les données sur des appareils locaux tels que les caméras en magasin, réduisant le besoin d'envoyer des informations vers le cloud et, par conséquent, minimisant les risques pour la vie privée. Avec ces méthodes axées sur la confidentialité, l'avenir de la prévention du vol peut être à la fois sécurisé et respectueux, renforçant la confiance tout en améliorant la sécurité du magasin.

Link to this sectionUne prévention du vol plus intelligente pour des magasins plus sûrs#

L'IA et la vision par ordinateur changent la façon dont les magasins préviennent le vol en offrant des outils intelligents pour détecter les comportements suspects et réduire les pertes de manière plus rationalisée.

Avec des capacités telles que la détection d'objets, le suivi et l'analyse comportementale avancée, la Vision AI permet une surveillance en temps réel et fournit des informations basées sur les données qui permettent aux équipes de sécurité de réagir rapidement aux menaces potentielles. L'utilisation de l'IA peut aider à prévenir le vol avant qu'il ne se produise et créer un environnement plus sûr pour les clients et le personnel.

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