Comment l’intelligence artificielle pourrait devenir le centre de sécurité numérique du futur
L’intelligence artificielle est souvent perçue comme un chatbot intelligent capable de répondre aux questions, de rédiger des textes ou d’analyser des images. Cette vision est toutefois trop limitée. L’évolution réelle pourrait aller beaucoup plus loin : l’IA pourrait devenir une couche système indépendante, directement reliée au système d’exploitation, aux caméras, aux capteurs, aux systèmes de contrôle d’accès, à la planification des interventions et aux systèmes de communication.
Pour les services de sécurité, cela ouvre des possibilités particulièrement intéressantes. L’IA pourrait non seulement analyser des informations, mais aussi surveiller en permanence les événements de sécurité, les mettre en relation, identifier les risques, coordonner le personnel et, dans des limites clairement définies, déclencher elle-même certaines actions.
L’objectif ne serait pas de remplacer les agents de sécurité par des machines. L’IA pourrait plutôt permettre aux professionnels d’agir plus rapidement, plus précisément et avec une vision globale de la situation nettement meilleure.
1. Du système d’exploitation au « système d’exploitation IA »
Un système d’exploitation classique comme Linux ou Windows assure la connexion fondamentale entre le matériel et les applications. Il gère le processeur, la mémoire, les fichiers, le réseau, les droits des utilisateurs et les périphériques connectés.
Un futur système d’exploitation doté d’une IA pourrait ajouter une couche intelligente au-dessus :
Utilisateur
│
▼
Couche IA / Agents
│
┌──────────────┼──────────────┐
▼ ▼ ▼
Fichiers Programmes Services
│ │ │
└──────────────┼──────────────┘
▼
Kernel
│
▼
Matériel
L’IA ne serait pas nécessairement le kernel lui-même. Un kernel classique et déterministe continuerait à assurer les fonctions fondamentales et critiques pour la sécurité.
L’IA fonctionnerait plutôt comme une couche intelligente située au-dessus.
L’utilisateur n’aurait alors plus nécessairement besoin de savoir quelle application, quelle commande ou quelle interface utiliser.
Au lieu de dire :
« Ouvre les journaux Apache, filtre les dernières 24 heures à la recherche de requêtes inhabituelles et analyse les adresses IP concernées. »
l’administrateur pourrait simplement demander :
« Vérifie s’il y a actuellement une activité d’attaque inhabituelle sur le serveur. »
L’IA réunirait elle-même les sources de données nécessaires.
2. Locale ou dans le cloud ?
Une question essentielle est de savoir où une telle IA devrait fonctionner.
Une IA dans le cloud offre une puissance de calcul considérable et permet d’utiliser des modèles très volumineux. Pour un service de sécurité, elle présente toutefois aussi des inconvénients : dépendance à la connexion Internet, transferts supplémentaires de données, questions relatives à la protection des données et éventuellement une latence plus élevée.
Une IA locale pourrait au contraire fonctionner directement sur l’ordinateur, le serveur ou un équipement IA dédié du client.
L’architecture idéale pourrait donc suivre le principe « Local First » :
Tâche
│
▼
IA locale
│
┌──────────┴──────────┐
│ │
suffisant trop complexe
│ │
▼ ▼
traiter localement IA cloud
Les tâches simples et sensibles du point de vue de la confidentialité pourraient être traitées localement. Pour les tâches particulièrement complexes, un modèle externe pourrait être utilisé en complément, à condition que cela soit juridiquement autorisé et explicitement approuvé.
Le traitement local serait particulièrement intéressant dans le secteur de la sécurité. Les images des caméras, les données d’accès, les informations internes relatives aux interventions et les données concernant les salariés ne devraient pas nécessairement être transmises à un fournisseur d’IA externe.
3. L’IA ne fonctionnerait pas uniquement sur commande
Une telle IA ne devrait pas fonctionner comme un chatbot classique qui attend simplement une instruction.
Différents niveaux d’autonomie pourraient être définis :
Niveau 1 – Réactif
L’IA répond exclusivement aux demandes.
« Analyse l’enregistrement de la caméra. »
Niveau 2 – Observation
L’IA surveille des sources de données définies, mais ne prend aucune mesure.
« Mouvement inhabituel détecté dans la zone B. »
Niveau 3 – Assistance
L’IA peut effectuer elle-même certaines actions à faible risque.
Orienter une caméra vers l’événement, établir une situation synthétique et informer le personnel de sécurité.
Niveau 4 – Partiellement autonome
L’IA peut déclencher de manière autonome des mesures préalablement définies.
Envoyer l’agent de sécurité responsable lorsqu’une alarme clairement définie se déclenche.
Niveau 5 – Hautement autonome
L’IA prend en charge une grande partie de la gestion opérationnelle de la sécurité.
Un tel niveau nécessiterait des contrôles particulièrement stricts et ne devrait pas constituer le point de départ normal.
Le principe fondamental devrait être :
Plus les conséquences d’une décision sont importantes, plus le niveau de contrôle humain requis doit être élevé.
4. L’IA comme système de surveillance de sécurité permanent
L’avantage le plus important de l’IA par rapport à l’être humain n’est peut-être pas qu’elle puisse mieux regarder une seule caméra.
Son avantage réside dans sa capacité à comparer simultanément de nombreuses sources d’information.
Un centre de contrôle de sécurité pourrait, par exemple, combiner :
- vidéosurveillance
- contrôle d’accès
- détecteurs de mouvement
- capteurs de portes et fenêtres
- systèmes d’alarme
- détecteurs d’incendie et de fumée
- barrières et portails
- véhicules
- points de contrôle numériques
- plannings de service
- systèmes de communication
- journaux des serveurs et du réseau
- systèmes techniques de gestion des bâtiments
L’être humain voit souvent des alertes individuelles.
L’IA pourrait en faire une vision opérationnelle globale.
5. De la vidéosurveillance à une vision intelligente de la situation
Une vidéosurveillance classique peut par exemple détecter un mouvement.
L’IA pourrait aller beaucoup plus loin.
Exemple :
Une personne pénètre à 2 h 17 du matin dans une zone normalement interdite.
L’IA pourrait déterminer :
- La zone n’est pas accessible au public pendant la nuit.
- La personne ne dispose d’aucune autorisation d’accès correspondante.
- Le portail concerné a été ouvert 30 secondes auparavant.
- Une deuxième personne se trouve à proximité.
- L’agent de sécurité le plus proche se trouve à 400 mètres.
- Cet agent est affecté au site selon le planning.
Au lieu de simplement déclencher une alarme, le système pourrait générer une synthèse structurée :
Événement inhabituel – Zone B
Mouvement non autorisé détecté.
Autorisation d’accès non détectée.
Deuxième personne à proximité.
Agent de sécurité disponible le plus proche : 400 m.
L’agent de sécurité recevrait ainsi non seulement une alarme, mais déjà une première synthèse de la situation.
6. L’IA pourrait contrôler activement les caméras
Une évolution particulièrement intéressante serait la combinaison de l’IA avec des caméras orientables.
Lorsqu’un événement survient, l’IA pourrait :
- identifier la caméra concernée,
- orienter la caméra vers l’événement,
- appeler d’autres caméras situées à proximité,
- déterminer la direction du déplacement,
- mettre en relation les séquences pertinentes,
- classer l’événement,
- informer l’agent de sécurité.
Une caméra passive deviendrait ainsi un élément d’un système de sécurité actif.
Il ne serait également pas nécessaire d’afficher en permanence toutes les images des caméras à un opérateur. L’IA pourrait d’abord surveiller l’ensemble de l’environnement et ne transmettre au centre de contrôle que les événements pertinents.
7. L’IA pourrait déclencher des fonctions de contrôle de sécurité
Cela étendrait le champ d’application au-delà de la simple analyse vidéo.
Exemple :
Une personne tente à plusieurs reprises d’ouvrir une porte pour laquelle elle ne possède aucune autorisation.
Selon la conception technique et juridique du système, celui-ci pourrait :
- enregistrer l’incident,
- appeler une autre caméra,
- vérifier le statut d’accès,
- informer l’agent de sécurité responsable,
- créer une mission de contrôle,
- informer le responsable opérationnel.
L’IA ne ferait donc pas que « voir » ; elle organiserait une chaîne d’événements.
8. Contrôle des agents de sécurité
L’organisation du service de sécurité lui-même pourrait également être assistée par un tel système.
Supposons qu’un salarié doive commencer son service à 22 h 00.
Le système pourrait déterminer :
21:54 Salarié en approche du site
21:58 Zone d’intervention atteinte
21:59 Prise de service confirmée
22:00 Début du service
Si le salarié n’arrive pas à temps :
22:05 Prise de service non confirmée
↓
L’IA vérifie le statut
↓
Contacter le salarié
↓
Aucune réponse
↓
Informer la direction opérationnelle
Une conception respectueuse de la vie privée serait ici essentielle.
Il ne serait pas forcément nécessaire d’enregistrer l’intégralité des déplacements du salarié. Pour confirmer le début du service, l’information suivante pourrait suffire :
Prise de service : 21 h 59 confirmée.
Cela correspond beaucoup mieux au principe de minimisation des données qu’une surveillance permanente du salarié.
9. Les rondes pourraient également être automatisées
Un agent de sécurité pourrait devoir effectuer une ronde avec dix points de contrôle définis.
L’IA pourrait vérifier :
- La ronde a-t-elle commencé ?
- Les points de contrôle prévus ont-ils été atteints ?
- Dans quel ordre ?
- Combien de temps la ronde a-t-elle duré ?
- Existe-t-il des écarts inhabituels ?
- Un point de contrôle a-t-il été oublié ?
Cela devient encore plus intéressant lorsque l’IA prend simultanément en compte la situation environnante.
Si un agent n’atteint pas un point de contrôle, le système ne se contenterait pas de signaler :
« Point de contrôle manquant. »
Il pourrait vérifier :
- Y avait-il un problème avec une porte ?
- Une alarme s’est-elle déclenchée ?
- La zone était-elle bloquée ?
- Une autre personne y a-t-elle été détectée ?
- L’agent a-t-il déclenché un appel d’urgence ?
Une simple liste de contrôle pourrait ainsi devenir un système de contrôle intelligent.
10. L’IA peut-elle détecter une situation dangereuse avant l’être humain ?
C’est peut-être l’un de ses principaux avantages.
L’IA n’a pas nécessairement besoin de « prédire » un danger précis. Elle peut d’abord identifier qu’une situation évolue de manière inhabituelle.
Par exemple :
situation normale
↓
plus de personnes que d’habitude
↓
mouvements inhabituels
↓
formation d’un groupe
↓
déplacement vers une entrée
↓
confrontation verbale
↓
risque accru
Un agent de sécurité humain ne remarquera peut-être que la dernière étape.
L’IA pourrait détecter statistiquement les changements précédents.
Elle pourrait par exemple signaler :
Attention accrue recommandée.
Un agent de sécurité pourrait alors être envoyé suffisamment tôt dans la zone concernée.
Le service de sécurité passerait ainsi d’un fonctionnement réactif à un fonctionnement davantage préventif.
Il faut toutefois éviter strictement de déduire une prétendue dangerosité à partir de profils personnels ou de caractéristiques spéculatives. La qualité d’un tel système dépend donc non seulement des performances du modèle d’IA, mais également des règles selon lesquelles il évalue les événements.
11. Affectation préventive des agents de sécurité
Imaginons un grand site avec dix agents de sécurité.
L’IA connaît :
- la position actuelle des agents,
- leurs responsabilités,
- les interventions en cours,
- les rondes,
- leur disponibilité,
- la distance jusqu’à l’événement,
- les alarmes actuelles.
Si le niveau de risque augmente dans une zone, le système pourrait déterminer :
L’agent A se trouve à 300 mètres et est actuellement disponible.
L’IA pourrait générer une recommandation :
Recommandation : envoyer l’agent A effectuer un contrôle préventif dans la zone C.
Pour des scénarios préalablement définis et juridiquement admissibles, certaines actions pourraient également être déclenchées automatiquement.
Il devrait cependant exister une séparation claire entre :
Détecter → Évaluer → Recommander → Décider → Exécuter
Toutes les décisions ne devraient pas être automatisées.
12. L’IA comme couche numérique de direction opérationnelle
On obtient ainsi un modèle fondamentalement nouveau.
L’IA ne serait plus simplement :
« un logiciel d’analyse vidéo ».
Elle deviendrait une couche numérique d’information et de gestion opérationnelle.
IA
│
┌──────────────┼──────────────┐
▼ ▼ ▼
Détecter Évaluer Prioriser
│ │ │
└──────────────┼──────────────┘
▼
Situation opérationnelle
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
Alarme Recommandation Journalisation
│ │
└───────────┼───────────┘
▼
Service de sécurité
L’être humain reste le facteur décisif.
L’IA permet simplement à l’être humain de ne plus devoir ouvrir dix systèmes différents avant de comprendre la situation.
13. La différence essentielle : l’IA ne remplace pas l’agent de sécurité
Une caméra peut détecter une personne.
L’IA peut transformer cette détection en alarme.
Mais l’agent de sécurité peut évaluer la situation sur place.
Il peut communiquer avec les personnes, désamorcer les conflits, identifier les dangers, porter assistance et agir en fonction des circonstances.
L’approche la plus pertinente ne serait donc pas :
IA à la place des agents de sécurité
mais :
IA derrière l’agent de sécurité.
L’IA est particulièrement adaptée aux tâches telles que :
- observation continue
- traitement de grandes quantités de données
- reconnaissance de modèles
- corrélation d’événements
- hiérarchisation
- documentation
- alerte rapide
- coordination opérationnelle
L’être humain reste responsable des tâches nécessitant un jugement humain.
14. La protection des données est le principal défi
Les possibilités techniques ne doivent pas être confondues avec ce qui est juridiquement autorisé.
La vidéosurveillance traite des données à caractère personnel lorsque les personnes sont identifiables. Le Comité européen de la protection des données (EDPB) souligne notamment, dans le contexte de la vidéosurveillance, les principes de licéité, de transparence, de limitation des finalités et de nécessité de ne traiter que les données requises pour la finalité concernée.
Cela signifie :
L’IA ne devrait pas simplement stocker tout ce qu’elle peut voir.
Le meilleur principe est :
Autant d’analyse que nécessaire – aussi peu de données personnelles que possible.
15. Une IA locale pourrait améliorer la protection des données
Une architecture particulièrement intéressante serait :
Caméra
│
▼
IA locale
│
┌────────┴────────┐
│ │
aucun événement événement
│ │
supprimer ▼
Données événementielles
│
▼
Centre de sécurité
L’IA analyse les données vidéo directement sur le site.
Lorsqu’aucun événement pertinent ne se produit, il n’est pas nécessaire de transmettre l’intégralité du flux vidéo à un cloud externe.
Ce n’est que lorsqu’un événement défini se produit qu’une alerte correspondante ou, lorsqu’une base juridique le permet, le matériel pertinent est transmis.
Cela peut réduire les risques liés à la protection des données, mais ne remplace évidemment pas l’analyse juridique nécessaire.
16. Traitement des événements respectueux de la vie privée
Différents niveaux de conservation pourraient être définis.
Fonctionnement normal
Aucune conservation permanente de l’analyse IA au-delà de ce qui est déjà légalement nécessaire pour la surveillance.
Anomalie
Conservation à court terme des informations pertinentes relatives à l’événement.
Incident de sécurité
Documentation et conservation du matériel nécessaire au traitement de l’incident.
Incident grave
Transmission aux autorités ou aux personnes compétentes conformément aux procédures applicables.
L’IA ne deviendrait donc pas une machine qui collecte une quantité illimitée d’informations personnelles.
17. Particulièrement sensible : la reconnaissance faciale
Il existe une différence majeure entre :
« Une personne se trouve dans la zone. »
et :
« Il s’agit de la personne X. »
Un système de sécurité basé sur l’IA et respectueux de la vie privée devrait donc fonctionner de manière anonyme ou sans identification des personnes lorsque cela est possible.
Par exemple :
Personne détectée → analyser la direction du déplacement → vérifier l’événement d’accès → informer l’agent de sécurité.
plutôt que :
Reconnaître le visage → identifier la personne → récupérer tout l’historique de déplacements et d’événements.
Les systèmes biométriques sont soumis à des exigences supplémentaires. L’AI Act de l’Union européenne considère l’identification biométrique et certaines applications biométriques comme des domaines particulièrement sensibles.
18. La surveillance des salariés exige une prudence particulière
L’IA pourrait techniquement déterminer quand un agent de sécurité entre sur un site, combien de temps il y reste et quels points de contrôle il visite.
La possibilité technique ne signifie toutefois pas automatiquement qu’une surveillance permanente des performances ou du comportement soit juridiquement autorisée.
Une architecture plus appropriée serait donc orientée vers la finalité :
« L’agent a-t-il commencé son service ? »
plutôt que :
« Qu’a fait l’agent à chaque minute pendant toute sa période de travail ? »
Le même principe s’applique ici :
L’IA ne devrait traiter que les données nécessaires à une finalité clairement définie.
19. L’AI Act de l’UE sera également important
Outre le RGPD, la réglementation européenne sur l’intelligence artificielle doit être prise en compte.
L’AI Act de l’UE suit une approche fondée sur les risques. Certaines applications particulièrement problématiques sont interdites, tandis que d’autres peuvent être classées comme systèmes à haut risque.
Cela est particulièrement important pour les services de sécurité :
Certaines applications biométriques, certaines formes de profilage et certaines applications de l’IA dans le domaine de l’emploi peuvent être soumises à des exigences particulièrement strictes.
Par exemple, l’affirmation :
« L’IA considère que cet employé est agressif ou peu fiable. »
est juridiquement et techniquement très différente de :
« L’IA a détecté une alarme de sécurité définie. »
La seconde formulation est beaucoup plus objective et vérifiable.
20. L’IA ne devrait pas devenir le juge des personnes
C’est probablement l’un des principes les plus importants pour un tel système.
L’IA ne devrait pas déduire à partir d’un visage, d’une posture ou d’un comportement isolé :
« Cette personne est dangereuse. »
Il vaut mieux utiliser des événements objectifs et vérifiables :
« Une personne est entrée à 2 h 17 dans une zone pour laquelle elle ne dispose pas d’autorisation. »
ou :
« Une personne a tenté à plusieurs reprises d’ouvrir une porte sécurisée dans un intervalle de 30 secondes. »
L’IA reste ainsi centrée sur des faits observables et assiste l’évaluation humaine.
21. L’IA elle-même doit être sécurisée
Un autre aspect est souvent négligé :
Si l’IA contrôle le système de sécurité, elle devient elle-même un composant critique de l’infrastructure.
Un attaquant capable de manipuler l’IA pourrait tenter de :
- supprimer des alarmes,
- désactiver des caméras,
- générer de faux événements,
- envoyer les agents aux mauvais endroits,
- modifier les journaux,
- manipuler les autorisations.
L’IA ne devrait donc jamais être simplement un administrateur tout-puissant.
Elle devrait disposer de droits propres et strictement limités.
Par exemple :
Agent de sécurité IA
Lecture :
État des caméras ✓
Messages d’alarme ✓
Planning ✓
Exécution :
Appeler une caméra ✓
Alerter un agent ✓
Créer une mission ✓
Modification :
Pare-feu limitée
Droits d’accès validation requise
Accès root ✗
Le principe est comparable à celui d’un compte système disposant de privilèges très limités.
22. Un modèle futur possible pour un service de sécurité
Une plateforme professionnelle de sécurité pourrait à terme être constituée de plusieurs niveaux :
X-WACHE AI
│
┌───────┴───────┐
│ │
Centre IA Administration IA
des opérations
│ │
┌───────┼───────┐ │
▼ ▼ ▼ ▼
Vidéo Accès Capteurs Personnel
│ │ │ │
└───────┴───────┴───────┘
│
▼
Moteur d’événements
│
┌───────┴────────┐
▼ ▼
Analyse Risque
│ │
└───────┬────────┘
▼
Situation opérationnelle
│
┌─────────────┼─────────────┐
▼ ▼ ▼
Centre Personnel Documentation
de contrôle
Une telle plateforme pourrait prendre en charge aussi bien des sites fixes que de grands terrains, des chantiers, des installations industrielles, des immeubles de bureaux, des événements ou des infrastructures particulièrement sensibles.
23. L’agent de sécurité du futur
Les agents de sécurité pourraient ainsi bénéficier d’un niveau de soutien technologique totalement différent.
Au lieu de surveiller constamment eux-mêmes de nombreuses sources d’information, ils pourraient recevoir sur leur terminal professionnel :
08:42 – Priorité élevée
Zone Nord
Mouvement inhabituel à l’entrée latérale.
Autorisation d’accès non détectée.
Caméras 14 et 15 actives.
Prochain point de contrôle : 120 m.
L’agent décide ensuite de la manière d’agir sur place.
L’IA l’accompagne.
Elle pourrait lui fournir des informations supplémentaires sans qu’il ait besoin de rechercher lui-même dans plusieurs systèmes :
« Quelles portes de cette zone sont actuellement ouvertes ? »
« Une autre alarme a-t-elle été enregistrée ici au cours des 30 dernières minutes ? »
« Quels autres agents de sécurité se trouvent à proximité ? »
L’agent de sécurité deviendrait ainsi une sorte de capteur humain et de décideur au sein d’un système global intelligent.
24. La véritable révolution n’est pas la caméra
Il serait erroné de considérer cette évolution uniquement comme de la « vidéosurveillance par IA ».
La véritable révolution vient de la mise en relation de différents systèmes.
Aujourd’hui :
Caméra ───────► Humain
Accès ────────► Humain
Alarme ───────► Humain
Planning ─────► Humain
GPS ──────────► Humain
À l’avenir :
Caméra ──────┐
Accès ───────┤
Capteurs ────┤
Planning ────┤
GPS ─────────┤
Radio ───────┤
▼
IA
│
▼
Situation opérationnelle
│
▼
Humain
L’IA devient ainsi le point d’intégration de l’infrastructure de sécurité.
25. De la sécurité réactive à la sécurité préventive
L’amélioration la plus importante ne sera peut-être pas la capacité à réagir plus rapidement à une alarme.
Elle pourrait être la capacité à identifier plus tôt qu’une situation commence à évoluer.
Un système classique :
Alarme → L’être humain réagit.
Un système intelligent :
Changement → Analyse → Risque accru → Prévention → Intervention humaine précoce.
Il s’agit d’une différence fondamentale.
La sécurité pourrait ainsi passer de la simple réaction aux incidents à une évaluation préventive de la situation.
Il faut cependant éviter strictement de déduire une prétendue dangerosité à partir de profils personnels ou de caractéristiques spéculatives. La qualité du système dépend donc non seulement des performances du modèle d’IA, mais également des règles utilisées pour évaluer les événements.
26. Qu’est-ce qui est techniquement possible aujourd’hui ?
Une grande partie de l’architecture décrite ici n’appartient déjà plus à la science-fiction.
Il est aujourd’hui possible de combiner notamment :
- modèles locaux de vision par ordinateur
- détection d’objets et de mouvements
- enregistreurs vidéo intelligents
- systèmes de contrôle d’accès
- GPS et géorepérage
- capteurs
- systèmes d’alarme
- points de contrôle numériques
- gestion des équipes et des interventions
- modèles de langage
- serveurs IA locaux
- API
- bases de données
- systèmes de notification
Ce qui doit encore être davantage développé est l’intégration fiable de bout en bout.
Une IA de sécurité ne doit pas seulement reconnaître ce qui se passe dans une image vidéo. Elle doit comprendre ce que cet événement signifie pour l’intervention concrète.
27. L’avenir pourrait donc être hybride
L’architecture la plus pertinente ne sera probablement ni « tout dans le cloud » ni « tout sur un seul ordinateur IA ».
Elle pourrait être constituée de plusieurs niveaux :
Cloud
Grands modèles IA
▲
│ optionnel
│
┌───────┴───────┐
│ IA centrale │
│ Centre des │
│ opérations │
└───────┬───────┘
│
Serveurs IA locaux
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
Caméra Accès Capteurs
│ │ │
└───────────┴───────────┘
│
Site
Les systèmes locaux peuvent réagir rapidement et protéger les données sensibles.
Les systèmes centraux peuvent coordonner plusieurs sites.
Les systèmes cloud peuvent fournir, lorsque cela est nécessaire, des modèles particulièrement puissants.
28. Conclusion
Un système d’exploitation basé sur l’IA pour un service de sécurité serait bien plus qu’une intelligence artificielle capable d’analyser des images de caméras.
Il pourrait devenir une infrastructure numérique de sécurité réunissant en permanence des informations provenant de différentes sources, évaluant les événements, hiérarchisant les risques, coordonnant le personnel et exécutant de manière autonome certains processus de sécurité dans des limites clairement définies.
L’idée centrale est la suivante :
L’IA ne remplace pas le service de sécurité – elle étend sa perception.
Elle peut observer simultanément des milliers de points de données, comparer les évolutions et reconnaître en quelques secondes que plusieurs événements apparemment insignifiants sont liés.
Un agent de sécurité voit une personne devant une porte.
L’IA pourrait simultanément savoir :
- La porte est normalement fermée la nuit.
- La personne ne possède pas l’autorisation d’accès correspondante.
- Le portail vient d’être ouvert.
- Une deuxième personne se trouve à 30 mètres.
- L’agent responsable se trouve à 250 mètres.
- Deux événements inhabituels ont déjà été enregistrés dans cette zone au cours des 20 dernières minutes.
Cela crée quelque chose qui est aujourd’hui difficile à obtenir :
une vision numérique continue de la situation de sécurité sur l’ensemble du site.
Le principal défi ne sera donc pas de développer une IA capable de faire le plus de choses possible.
Le véritable défi sera de développer une IA qui sait exactement ce qu’elle a le droit de faire, ce qu’elle n’a pas le droit de faire, quelles données elle utilise réellement et à quel moment un être humain doit prendre la décision.
Un futur système de sécurité basé sur l’IA devrait donc reposer sur quatre principes :
Local lorsque cela est possible.
Économe en données lorsque cela est nécessaire.
Autonome lorsque cela est sûr.
Sous contrôle humain lorsque la décision est déterminante.
Lorsque ces principes sont réunis, le service de sécurité actuel pourrait évoluer vers une nouvelle forme : un service de sécurité intelligent et préventif, dans lequel les humains et l’IA ne travaillent pas les uns contre les autres, mais ensemble afin de créer une vision beaucoup plus complète de la situation de sécurité.
Cet article a été élaboré et peaufiné en dialogue avec une IA. Le sujet et le contenu sont issus d’une création humaine.