Une caméra signale un mouvement devant la maison. Pourtant, l’utilisateur doit encore ouvrir l’application pour découvrir s’il s’agit d’un livreur, d’un animal ou d’une véritable intrusion. Cette scène banale résume le principal défi de la vidéosurveillance domestique. Filmer davantage ne suffit plus. Il est aussi important de distinguer ce qui est important des scènes banales. Et c’est un défi que les caméras intelligentes tentent de relever.
Plusieurs optiques pour mieux couvrir le logement
Pendant de nombreuses années, l’évolution des caméras de sécurité passait par un gain dans la qualité des images. Cependant, l’avènement de l’IA a permis de mettre en place une autre forme d’évolution : la multiplication des optiques.
En effet, les derniers modèles de caméras connectées, comme la BeansView D320, disposent de deux optiques ou plus ayant des rôles spécifiques :
- Une optique grand angle ayant une vue panoramique sur la scene
- Une optique mobile pouvant pivoter pour suivre une cible
Cette architecture multioptique permet ainsi de continuer à suivre un élément en mouvement, sans pour autant perdre de vue la scène principale. On réduit ainsi le nombre de caméras de vidéosurveillance à installer tout en conservant le contexte d’un événement. L’IA se charge de compiler les données et d’assembler les images pour nous.
L’IA doit réduire le bruit, pas ajouter des gadgets
Les premières caméras connectées proposaient une fonctionnalité utile en surface, mais qui en pratique pouvait gêner. Elles envoyaient des notifications lorsqu’elles détectaient un mouvement, sans pouvoir analyser la scène. Or, en conséquence, on finissait par ignorer ces dites notifications.
Les caméras intelligentes sont en mesure de comprendre leur environnement et de s’adapter en conséquence. Elles distinguent les personnes des véhicules ou des animaux. Mieux encore, elles sont en mesure de comprendre lorsqu’un événement inhabituel se produit. Chaque notification gagne alors en pertinence.
De plus, Reolink propose une autre évolution avec son système ReoNeura IA. Ce dernier est capable de chercher un événement précis dans les images enregistrées, en respectant des consignes simples. On ne va donc plus perdre son temps à visionner des heures de vidéo, après avoir vécu un sinistre.
Les données personnelles deviennent le vrai point de tension
Une caméra de surveillance intelligente n’enregistre pas seulement des visages. Elles manipulent aussi plusieurs informations sensibles, comme les habitudes des occupants, les plaques d’immatriculation ou les visites de proches.
Or, plus ces informations sont détaillées, plus elles sont precieuses. Il faut alors mettre en place des mesures pour éviter qu’elles ne tombent entre de mauvaises mains. L’Edge AI apporte une première réponse face à cette problematique.
En effet, en traitant localement les données, on évite tout risque de fuite de données lors des transferts vers le cloud. Le risque n’est pas nul pour autant. Cependant, cette mesure prévient certains déboires aux consequences desastreuses.
Il faut également minimiser les zones filmées ainsi que la durée de conservation des informations sensibles. Le champ de vision de la caméra ne doit pas excéder celui de la propriété, et il est interdit de filmer la voie publique.
La caméra de demain devra rester sûre dans le temps
En théorie, les caméras intelligentes sont censées pouvoir servir dix ans et plus. Et pourtant, dans un univers toujours plus connecté, la sécurité cyber est tout aussi importante que la durabilité physique d’un produit.
En effet, une caméra connectée est comparable à un ordinateur embarqué. L’appareil doit gérer des flux d’information et communiquer avec les autres nœuds de la maison connectée. Sans une protection suffisante, elle devient une porte d’entrée pour un pirate. Ce dernier peut alors hacker toute la maison, à l’insu des habitants.
De ce fait, la durabilité de ces produits va aussi dépendre de la prise en charge des mises à jour par le fabricant. La durée du support doit d’ailleurs être un des premiers choix à privilégier, tout autant que la qualité des images ou de la vision nocturne.
