ESI réinvente l’usage de la vidéo avec le deep-learning

L’intelligence artificielle favorise l’arrivée, en masse, de produits et services capables de « simuler l’intelligence humaine ». Le secteur bancaire, notamment, voit se multiplier les nouveaux services à valeur ajoutée basés sur le deep-learning. Cette technologie s’appuie sur un réseau de neurones artificiels s’inspirant du cerveau humain et de sa capacité à connecter les informations entre elles. A partir d’une collecte massive d’informations, les systèmes utilisant le deep-learning sont de plus en plus performants dans l’analyse de données.

Analyse de données

Comment ces nouvelles technologies peuvent-elles bénéficier au travail de l’opérateur ? En analysant les journaux de remontée d’alarme, ESI a constaté que 50% du temps opérateur est consacré à la levée de doute vidéo, et que 95% des alarmes sont de fausses alarmes ! Dans le cadre d’un partenariat de R&D avec l’Inria, l’entreprise a intégré le deep-learning dans le module AV1 de sa suite logicielle. L’objectif est de permettre aux opérateurs de gagner un temps précieux en :

• filtrant et dépolluant les alarmes vidéo ;
• programmant des rondes virtuelles masquées ;
• vérifiant à distance le bon fonctionnement et le positionnement des caméras ;
• détectant des scènes impliquant les humains (et leurs comportements ou attributs), autos, camions, deux-roues, etc.

Opérateur augmenté

Le champ d’application est particulièrement vaste dans l’univers de la banque : contrôler l’unicité de passage dans un sas, effectuer des rondes de sécurité nocturnes, surveiller les locaux de DAB contre la présence d’hôtes nocturnes indésirables, contrôler le temps de présence devant un DAB, alerter sur le nombre de personnes dans une file d’attente ou des comportements agressifs…
En comprenant les besoins de ses clients et en se basant sur une solution évolutive, ESI ouvre la voie à une nouvelle façon de travailler dans le domaine de la sécurité grâce à l’opérateur augmenté !