Vision par ordinateur pour prévenir les vols : renforcer la sécurité

Si tu es déjà passé devant les portiques à l’entrée d’un magasin qui émettent un bip lorsqu’un article non payé passe, tu as vu les 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. S’ils sont 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 (AI) 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 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 repérer les 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 une personne qui s’attarde dans des zones à accès restreint, dissimule des articles ou évite les caisses.

Les informations issues des systèmes de sécurité dotés de capacités de vision peuvent aider les équipes de sécurité à réagir immédiatement aux comportements suspects, réduisant ainsi les pertes et renforçant la sécurité des magasins. 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 voir comment la vision par ordinateur transforme la prévention des vols dans le commerce de détail et les entrepôts. C’est parti !

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#

Grâce à des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11, les magasins de détail peuvent considérablement renforcer leur 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 précis dans un flux vidéo, tandis que le suivi d’objets permet de suivre ces objets identifiés sur plusieurs images et de surveiller leurs déplacements dans 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 parties 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 un article à surveiller. À mesure que le client se déplace, le suivi d’objets peut servir à suivre en continu le sac à main et la personne qui le porte. En définissant des zones à l’avance, 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 formes peuvent aller plus loin dans la prévention du vol en s’intéressant au comportement des clients dans le magasin. Elles fournissent des informations qui dépassent les déplacements des clients ou les articles qu’ils prennent. Si la détection d’objets et le suivi sont utiles pour suivre des objets précis, l’analyse comportementale peut surveiller les habitudes des clients susceptibles de révéler une intention suspecte.

Par exemple, l’IA visuelle peut servir à repérer si un client prend et repose plusieurs fois le même article, s’attarde dans une allée particulière ou s’approche anormalement de zones interdites. La recherche dans ce domaine progresse, avec des techniques de plus en plus sophistiquées qui améliorent la précision de la détection. Une approche prometteuse combine deux types de modèles d’IA : les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux à mémoire à court et long 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 précises du magasin. À l’inverse, les LSTM sont conçus pour conserver des informations dans le temps, ce qui permet au système de détecter des schémas dans les actions des clients. Les LSTM peuvent ainsi suivre des comportements répétés, comme le fait qu’un client manipule fréquemment le même article.

En combinant les CNN et les LSTM, les systèmes d’IA visuelle peuvent saisir à la fois le « quoi » (les objets ou les personnes concernés) et le « quand » (le moment et l’ordre 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 en matière d’IA visuelle conçues spécifiquement pour prévenir le vol. La reconnaissance faciale est l’un de ces outils : elle identifie les personnes en analysant leurs traits du visage, ce qui peut aider à repérer les délinquants connus ou les personnes dont le comportement est suspect. Certains magasins utilisent cette technologie pour alerter 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 un niveau de sécurité supplémentaire en analysant la position du corps et les mouvements pour détecter des gestes comme dissimuler des articles ou adopter 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 au besoin.

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 parfaitement comment les systèmes de vidéosurveillance 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 des pertes quotidiennes dues au vol à l’étalage.

Pour résoudre ce problème, il a installé un système de vidéosurveillance par IA compatible avec ses caméras existantes. L’IA analyse le langage corporel et les mouvements des clients, et repère les gestes suspects, comme dissimuler des articles dans des poches ou des sacs. Lorsqu’il détecte une situation inhabituelle, Singh reçoit instantanément 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 qu’il a ajouté le système d’IA, il a réussi à empêcher plusieurs vols, ce qui montre l’efficacité de la vidéosurveillance par IA pour prévenir le vol dans les commerces.

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 permet de diminuer les coûts et la fatigue du personnel de sécurité.
• Des données éclairantes : 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 tendances réelles.
• Précision améliorée : Réduit le nombre de fausses alertes et repère des schémas 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, ce qui peut nuire à 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 d’installation et de maintenance des systèmes d’IA peut être 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 en matière d’IA responsable. Il est donc probable que l’avenir de la vision par ordinateur dans la prévention du vol privilégiera les technologies qui préservent 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 les caractéristiques identifiantes ou à les anonymiser à l’aide de la vision par ordinateur. Les traits du visage ou d’autres détails personnels peuvent être floutés automatiquement, 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 des clients.

Fig. 4. Utiliser le 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 d’objets, le suivi et l’analyse comportementale avancée, l’IA visuelle permet une surveillance en temps réel et fournit des informations fondées sur les données qui aident les équipes de sécurité à 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.

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