Voici comment les systèmes de sécurité réseau sont améliorés par l’IA et l’Edge computing

Quand on vous dit Intelligence artificielle (IA), qu’est-ce qui vous vient à l’esprit ? Certains verront les vastes salles de serveurs qui alimentent de célèbres logiciels comme IBM Watson ou AlphaGo. Mais ce n’est plus le cas lorsqu’on déploie l’IA en périphérie, à l’aide de l’Edge computing. Les analyses de l’IA étant réalisées par des dispositifs situés dans notre monde physique, toutes les actions de l’IA ne requièrent pas de restreamer les données vers le serveur. Ce qui explique que ce marché devrait connaître un taux de croissance annuel de 19,27 % entre 2019 et 2026.

L’IA en périphérie promet une foule d’avantages pour les systèmes de surveillance du réseau : nous allons donc passer en revue les cinq plus gros avantages pour les installateurs et les utilisateurs finaux.

1. Plus de précision, plus de contexte

L’exécution de l’IA sur un appareil peut améliorer la précision des déclenchements et réduire les fausses alarmes. Le décompte des personnes, la mesure du taux d’occupation, la gestion des files d’attente, etc., peuvent tous être effectués avec un haut degré de précision, grâce à une IA de pointe qui exploite le deep learning. Les opérateurs obtiendront également davantage d’informations à partir des dispositifs périphériques, notamment des informations contextuelles suivantes : si une personne porte des lunettes ou un sac, ou encore la couleur d’un véhicule.

 

2. Le coût de propriété diminue

On estime qu’au niveau mondial, les caméras de sécurité génèrent environ 2500 pétaoctets de données par jour. Le renvoi de toutes ces données à des fins de stockage et d’analyse est coûteux. L’IA en périphérie permet donc d’économiser immédiatement les frais de transfert des données (puisque seules les données et métadonnées essentielles doivent être renvoyées), et les dépenses de maintenance de serveurs, tous deux très coûteux. Cela permet également de réaliser des économies d’énergie.

 

3. Optimisation de la latence

Comme l’explique Thomas J. Bittman, vice-président analyste distingué chez Gartner, « Les gens doivent interagir en temps réel avec leurs réalités numériques, et attendre un centre de données situé loin, voire très loin, n’a désormais plus de sens. Il y a trop de latence. Je suis là, et je peux disparaître en quelques secondes. »

Avec les analyses en périphérie, les déclenchements et les alertes sont immédiates. L’IA en périphérie permet de gagner en réactivité en cas d’intrusion, mais aussi pour accéder ou se déplacer sur un site/parking.

 

4. Une plus grande évolutivité

Les caméras exploitant les technologies d’intelligence artificielle innovantes rendent les systèmes de surveillance vidéo plus adaptables, plus évolutifs. En effet, il est possible d’ajouter des caméras et des dispositifs supplémentaires au fur et à mesure de l’évolution des besoins (sans avoir à s’engager dès le départ sur une installation exploitant un gros serveur, avec une bande passante significative). Ceci est particulièrement utile pour les entreprises qui souhaitent déployer un projet par étapes.

 

5. Fiabilité

Les analyses étant réalisées sur différents appareils, si l’un d’eux tombe en panne, un autre peut prendre le relais. Il n’y a pas de point de défaillance unique. L’IA continue de fonctionner, même en cas de perturbation du réseau ou du service cloud. Avec des enregistrements locaux et des informations envoyées au backend lorsque les connexions sont rétablies, les déclencheurs peuvent toujours être actionnés, l’accès peut toujours être accordé, etc.

 

Prendre l’avantage

En raison des énormes gains d’efficacité, de précision et de durabilité qu’elle promet, c’est le moment idéal pour les utilisateurs finaux et les installateurs d’implémenter l’IA en périphérie sur leur système. Lorsque vous intégrez une innovation, il est important de commencer par définir vos objectifs, votre utilisation, avant de tâter le terrain. Et l’IA en périphérie est idéale pour cela, puisqu’elle peut être déployée étape par étape.

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