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

Si tu as déjà dépassé de grands portiques à la sortie d'un magasin qui émettent un bip lorsqu'un article non payé passe, tu as vu des systèmes de surveillance électronique des articles (EAS) à l'œuvre. Ces systèmes sont couramment utilisés dans la sécurité de la vente au détail. Ils sont conçus pour détecter les articles dotés d'étiquettes de sécurité qui n'ont pas été désactivées lors du passage en caisse. Bien qu'ils soient utiles pour la prévention des vols de base, les systèmes EAS se limitent à capturer les articles étiquetés et ratent souvent d'autres types de vol.

L'intelligence artificielle (IA) peut offrir 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 des informations visuelles du monde qui les entoure. La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser le comportement des clients, suivre l'inventaire et même reconnaître des activités suspectes en temps réel. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les articles étiquetés, les systèmes de vision par ordinateur peuvent détecter des schémas qui indiquent un vol potentiel, comme quelqu'un qui s'attarde dans des zones restreintes, dissimule des articles ou contourne les points de caisse.

Les informations issues des systèmes de sécurité dotés de la vision peuvent aider les équipes de sécurité à réagir instantanément face à un comportement suspect, réduisant ainsi les pertes et améliorant la sécurité du magasin. La vision par ordinateur peut également s'adapter à divers environnements de vente au détail, allant des petits magasins aux grands entrepôts.

Dans cet article, nous allons examiner comment la vision par ordinateur transforme la prévention des vols dans la vente au détail et l'entreposage. Commençons !

Quelles 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.

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

En utilisant des modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLO11, les magasins de vente au détail 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, en surveillant leur mouvement dans tout le magasin. Ensemble, ces techniques peuvent donner une vue complète et en temps réel de l'activité ayant lieu dans le magasin.

Par exemple, disons qu'un client ramasse un article de grande valeur, comme un sac à main de designer, et se promène dans différentes sections du magasin. Les images de surveillance peuvent être analysées à l'aide de la détection d'objets pour identifier le sac à main et le marquer comme un 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 à main et la personne qui le porte. En fonction 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).

Analyse comportementale et reconnaissance de formes avec la Vision AI#

L'analyse comportementale et la reconnaissance de formes peuvent aller plus loin dans la prévention des vols en se concentrant sur la façon dont les clients se comportent dans le magasin. Elle fournit des informations au-delà de l'endroit où les clients se déplacent ou des articles qu'ils ramassent. Alors que la détection d'objets et le suivi sont utiles pour suivre des objets d'intérêt spécifiques, l'analyse comportementale peut surveiller les schémas dans les actions des clients qui pourraient suggérer une intention suspecte.

Par exemple, l'IA de vision peut être utilisée pour identifier si un client ramasse et pose à plusieurs reprises le même article, s'attarde dans une allée particulière ou s'approche inhabituellement 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 convolutionnels (CNN) et les réseaux de mémoire à long terme et court terme (LSTM).

Les CNN, qui forment la base de la détection d'objets, sont conçus pour analyser des données visuelles telles que des images et des images vidéo, aidant le système à reconnaître des articles spécifiques ou des zones de magasin. Les LSTM, en revanche, sont construits pour retenir l'information au fil du temps, permettant au système de détecter des schémas dans les actions des clients. Cela signifie que les LSTM peuvent suivre des comportements répétés, tels qu'un client manipulant fréquemment le même article.

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

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

Autres 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 l'IA de vision conçues spécifiquement pour la prévention des vols. 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 délinquants 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 en matière de confidentialité.

L'estimation de pose peut ajouter une autre couche de sécurité en analysant le positionnement corporel et le mouvement pour détecter des actions telles que la dissimulation d'articles 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 intervienne si nécessaire.

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

Les 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 multiples 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 l'IA qui fonctionne avec ses caméras existantes. L'IA analyse le langage corporel et le mouvement du client, identifiant des actions suspectes telles que cacher des articles dans des poches ou des sacs. Lorsqu'elle repère quelque chose d'inhabituel, Singh reçoit une alerte instantanée sur son téléphone, ainsi qu'un clip vidéo de l'activité.

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

Avantages 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 : réduit le nombre de fausses alarmes et repère des schémas 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 confidentialité : soulève des questions autour de la surveillance et de l'analyse du comportement des clients, ce qui peut impacter la confiance des clients.
• Maintenance technique : les systèmes d'IA nécessitent des mises à jour et une maintenance régulières pour suivre le rythme des nouvelles tactiques de vol.
• Coûts de mise en œuvre élevés : la dépense liée à l'installation et à 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#

Les innovations éthiques et en matière d'IA responsable 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 des vols accordera la priorité aux technologies respectueuses de la vie privée. Ces avancées visent à équilibrer la 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 connexe est le flou ou l'anonymisation des caractéristiques d'identification grâce à la vision par ordinateur. Les traits du visage ou d'autres détails personnels peuvent être floutés automatiquement, permettant au système de suivre les schémas 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 d'identifier les individus. Cela permet aux magasins de détecter le vol en temps réel tout en protégeant la vie privée des clients.

Fig 4. Utilisation du flou pour surveiller les schémas de comportement sans révéler les identités individuelles.

De même, l'informatique en périphérie 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. Grâce à ces méthodes axées sur la confidentialité, l'avenir de la prévention des vols peut être à la fois sécurisé et respectueux, instaurant la confiance tout en améliorant la sécurité du magasin.

Une 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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