L'IA au Cœur des Caméras de Rue : Le Grand Saut Vers la Sécurité du Futur ?

Longtemps cantonnées à un simple rôle d'enregistrement passif, les caméras de surveillance urbaine connaissent une métamorphose radicale. Grâce aux avancées fulgurantes du deep learning et de la vision par ordinateur, la vidéosurveillance algorithmique (VSA) s'impose progressivement dans nos villes. De l'œil mécanique figé à l'analyse cognitive en temps réel, l'intelligence artificielle redéfinit les contours de la sécurité publique. Mais ce saut technologique annonce-t-il l'avènement d'une cité idéale ou les prémices d'un contrôle social déshumanisé ?

De la caméra passive à l'œil intelligent : la révolution algorithmique

Pendant des décennies, le modèle de la vidéosurveillance reposait sur une faiblesse humaine inhérente : l'impossibilité pour un opérateur d'analyser simultanément des dizaines d'écrans sans perte d'attention. L'intégration de l'intelligence artificielle dans les caméras de rue vient combler cette faille en transformant le flux vidéo brut en données actionnables instantanément.

Comment fonctionne la vidéosurveillance automatisée ?

La VSA s'appuie sur des réseaux de neurones convolutifs entraînés à reconnaître des modèles spécifiques. Loin de se contenter de filmer, la caméra analyse en continu l'espace public pour repérer des anomalies :

• Détection de comportements inhabituels : mouvements de panique, attroupements soudains, chutes au sol ou personnes circulant à contre-sens.
• Surveillance des objets : identification de bagages abandonnés ou d'objets suspects dans les zones sensibles.
• Gestion du trafic et des flux : détection automatique des embouteillages, des infractions routières et des véhicules à l'arrêt sur les voies d'urgence.
• Alertes de danger immédiat : détection précoce de départs de feu, d'armes visibles ou de fumée suspecte.

Smart Cities : vers une sécurité prédictive et réactive

Dans l'écosystème grandissant des villes intelligentes (Smart Cities), la caméra algorithmique devient un capteur central. L'objectif n'est plus seulement de constater un délit a posteriori pour les besoins de l'enquête, mais d'intervenir en amont pour éviter l'incident.

Une optimisation du temps de réaction des secours

Lors d'un accident de la circulation ou d'un malaise sur la voie publique, chaque seconde compte. L'IA permet d'alerter automatiquement le centre de commandement municipal ou les services d'urgence sans dépendre d'un appel téléphonique d'un témoin. Ce gain de réactivité optimise le déploiement des patrouilles de police et des ambulances sur le terrain.

La sécurisation des événements majeurs

À l'instar des protocoles expérimentés lors des grands rendez-vous sportifs mondiaux, l'IA démontre son efficacité dans la gestion des foules denses. Les algorithmes mesurent la densité au mètre carré, préviennent les risques de bousculade mortelle et fluidifient les accès stratégiques des gares et des stades.

L'envers du décor : entre surveillance de masse et enjeux éthiques

Cette omniprésence algorithmique suscite de vives inquiétudes quant au respect de la vie privée et des libertés publiques fondamentales. La frontière entre protection citoyenne et surveillance intrusive est souvent fragile.

Analyse comportementale versus reconnaissance faciale

Il convient de distinguer deux aspects cruciaux de cette technologie :

• L'analyse comportementale et contextuelle : elle anonymise les flux pour ne cibler que l'action ou l'objet (chute, sac, attroupement), sans identifier la personne.
• La reconnaissance faciale biométrique : elle permet l'identification formelle et le traçage individuel en temps réel dans l'espace public.

Si la première approche est généralement acceptée sous conditions strictes, la seconde cristallise les craintes d'un crédit social ou d'une dérive autoritaire. En Europe, le cadre réglementaire imposé par le RGPD et le récent AI Act encadre très strictement l'usage de la biométrie en direct, le réservant à des contextes d'exception (menace terroriste imminente, recherche de disparus).

Le défi des biais algorithmiques et des faux positifs

Les modèles d'IA ne sont pas infaillibles. Entraînés sur des jeux de données parfois biaisés, certains algorithmes peuvent interpréter une accolade comme une agression ou surévaluer le niveau de risque selon des critères morphologiques ou vestimentaires. Le risque de multiplier les interventions policières injustifiées sur la base de « faux positifs » représente un défi technique et sociologique majeur.

Conclusion : quelle trajectoire pour la sécurité de demain ?

L'intégration de l'IA dans les caméras de rue marque sans conteste un tournant décisif dans l'histoire de la sûreté urbaine. Les gains en matière d'efficacité opérationnelle et de prévention des drames collectifs sont indéniables. Néanmoins, pour que ce « grand saut » ne se transforme pas en régression démocratique, le déploiement de ces technologies doit impérativement s'accompagner d'une transparence algorithmique totale, d'un contrôle citoyen indépendant et d'une souveraineté technologique rigoureuse.

En résumé : L'alliance de l'IA et de la vidéosurveillance transforme nos caméras urbaines en sentinelles capables de détecter accidents, foules critiques et anomalies en direct. Bien qu'elle représente un levier puissant pour la sécurité des Smart Cities, son adoption nécessite des garde-fous juridiques stricts pour prévenir la surveillance de masse et préserver l'anonymat dans l'espace public.

Caméras intelligentes et IA : Sommes-nous déjà sous surveillance algorithmique permanente ?

Levez les yeux lors de votre prochain trajet en ville. Nichées au coin des rues, suspendues aux plafonds des gares ou dissimulées dans les rayons des supermarchés, les caméras de sécurité font partie du décor urbain depuis des décennies. Pourtant, une révolution silencieuse et invisible s'est opérée ces dernières années : ces yeux électroniques ont été dotés d'un cerveau. Grâce à l’Intelligence Artificielle (IA) et au Deep Learning, la vidéosurveillance passive a laissé place à la vidéosurveillance algorithmique (VSA). L'IA surveille-t-elle déjà nos moindres faits et gestes ? Sommes-nous entrés dans l’ère de la traçabilité humaine en temps réel ? Enquête au cœur d'une technologie aussi fascinante qu'inquiétante.

De la caméra passive à l’œil omniscient : qu'est-ce que la vidéosurveillance algorithmique ?

Pendant longtemps, une caméra de surveillance ne faisait qu'enregistrer des flux vidéo bruts, stockés sur des disques durs et visionnés a posteriori en cas d'incident, ou surveillés par des agents humains souvent dépassés par le nombre d'écrans. L'intégration de l'IA a radicalement changé la donne.

Aujourd'hui, les caméras intelligentes analysent les flux vidéo en temps réel grâce à des réseaux de neurones artificiels entraînés sur des millions d'images. Elles sont capables de :

• Classifier et suivre des cibles : différencier instantanément un piéton, un cycliste, une poussette, un animal ou un véhicule.
• Détecter des comportements anormaux : identifier un individu qui court brusquement, une personne qui reste immobile trop longtemps (maraudage), un mouvement de foule ou une chute au sol.
• Repérer des objets d'intérêt : localiser un bagage abandonné, le port d'une arme ou l'absence d'équipements de sécurité réglementaires.
• Reconnaître les plaques d'immatriculation et les silhouettes : faire le lien entre différentes caméras pour reconstituer le parcours d'une personne selon ses vêtements et sa corpulence, même sans voir son visage.

Où ces algorithmes scrutent-ils déjà notre quotidien ?

Loin des scénarios de science-fiction, la vidéosurveillance assistée par IA est déjà déployée dans de nombreux secteurs de notre société moderne.

1. Les transports et l'espace public urbain

Dans les métros, les gares et les aéroports, des logiciels comme ceux développés par BriefCam ou Wintics analysent les flux de passagers pour fluidifier le trafic, prévenir les encombrements et repérer les intrusions sur les voies. En France, l'expérimentation de la vidéosurveillance algorithmique a été légalisée à titre expérimental lors des Jeux Olympiques de Paris 2024 pour sécuriser les grands rassemblements publics.

2. La grande distribution contre la démarque inconnue

Vous ne le remarquez peut-être pas en faisant vos courses, mais plusieurs enseignes de supermarchés utilisent des solutions comme Veesion. Ce logiciel analyse la gestuelle des clients devant les rayons pour alerter les vigiles en direct si un mouvement suspect s'apparente à un vol à l'étalage (dissimulation d'un produit dans un sac ou sous une veste).

3. Le contrôle routier et les Smart Cities

Les radars nouvelle génération dopés à l'IA ne mesurent plus seulement la vitesse : ils peuvent détecter si un conducteur tient un smartphone au volant, ne porte pas sa ceinture de sécurité ou circule indûment sur une voie réservée au covoiturage.

Reconnaissance faciale vs Analyse comportementale : où se situe la ligne rouge ?

Il est crucial de distinguer deux technologies souvent confondues dans le débat public :

D'un côté, l’analyse comportementale se concentre sur les gestes et les anomalies statistiques sans chercher à savoir qui vous êtes. C’est la forme d'IA actuellement favorisée et autorisée dans l'Union européenne pour des raisons de conformité avec le RGPD.

De l'autre côté, la reconnaissance faciale biométrique identifie de manière univoque une personne en reliant son visage à une base de données d'identité. Si son utilisation en temps réel dans l'espace public est quasi systématique en Chine dans le cadre du crédit social, elle reste strictement encadrée voire bannie dans l'espace public européen, sauf dérogations exceptionnelles liées au terrorisme ou à des crimes graves.

Toutefois, la frontière technique devient de plus en plus poreuse. L'analyse de la démarche (gait analysis) ou la réidentification par l'apparence physique permettent déjà de suivre un individu d'une caméra à l'autre sans jamais avoir recours à ses traits faciaux.

Biais algorithmiques et risques pour les libertés fondamentales

L'essor de ces technologies soulève des inquiétudes éthiques majeures que les régulateurs tentent tant bien que mal de maîtriser :

• Les faux positifs : Un algorithme peut interpréter une accolade chaleureuse comme une agression physique, ou une prière dans un parc comme un rassemblement suspect. Les biais inhérents aux données d'entraînement posent également un risque accru de discriminations envers certaines minorités.
• L'effet d'autocensure (chilling effect) : Savoir que chaque geste est susceptible d'être étiqueté comme « anormal » par un logiciel peut dissuader les citoyens de manifester, de s'exprimer librement ou simplement d'adopter des comportements excentriques dans l'espace public.
• Le risque de piratage et de fuite de données : La centralisation de telles capacités d'analyse pose la question de la cybersécurité des serveurs municipaux et des flux vidéo connectés.

Quel cadre juridique pour encadrer ces yeux numériques ?

Face à cette déferlante, l'Union européenne a réagi avec l'AI Act (règlement sur l'intelligence artificielle). Ce texte classe les systèmes de vidéosurveillance biométrique en temps réel parmi les technologies à « risque inacceptable » ou à « haut risque », imposant des audits stricts, de la transparence et un contrôle humain obligatoire.

En France, la CNIL veille scrupuleusement au respect de la vie privée, rappelant régulièrement qu'un espace public ne doit pas devenir une zone d'expérimentation panoptique sans le consentement éclairé des citoyens.

Conclusion : Sommes-nous déjà piégés ?

L'Intelligence Artificielle ne scrute pas encore chacun de nos clignements d'yeux pour alimenter un dossier personnel généralisé, du moins pas dans les démocraties occidentales. En revanche, l'analyse automatisée de notre gestuelle et de nos déplacements est devenue une réalité concrète et opérationnelle.

Le véritable défi des années à venir ne réside pas dans l'arrêt d'une technologie déjà mature, mais dans la définition claire des limites que la société accepte d'imposer au nom de la sécurité. Sans une vigilance citoyenne permanente, le pas entre l'optimisation des flux urbains et le contrôle de masse orwellien pourrait être franchi plus vite que nous ne le pensons.

En résumé :
• La vidéosurveillance algorithmique (VSA) transforme les caméras traditionnelles en outils d'analyse automatique capables de repérer gestes, anomalies et mouvements de foule en temps réel.
• Elle est déjà déployée dans les transports, les grands événements sportifs et la lutte contre le vol dans les magasins.
• Si la reconnaissance faciale de masse reste interdite en Europe par l'AI Act et le RGPD, le traçage par silhouette et analyse comportementale réduit considérablement l'anonymat dans l'espace public.

Caméras de vidéosurveillance : comment bien choisir pour protéger sa maison ?

 La sécurité du domicile est une priorité pour de nombreux propriétaires et locataires. Face à la multiplication des offres sur le marché, choisir le bon système de vidéosurveillance peut vite devenir un casse-tête. Filaire ou sans fil ? Intérieur ou extérieur ? Voici les critères essentiels pour faire le bon choix.

1. Caméra intérieure vs extérieure : deux besoins distincts

• En intérieur : Privilégiez la discrétion et le respect de la vie privée. Une caméra équipée d’un obturateur physique (qui masque l'objectif quand vous êtes chez vous) offre une sérénité supplémentaire.

• En extérieur : La résistance aux intempéries est primordiale. Vérifiez l’indice de protection (IP65 au minimum pour résister à la pluie et à la poussière) et optez pour une bonne vision nocturne (infrarouge ou projecteur LED).

2. Filaire ou Wi-Fi : quelle technologie privilégier ?

• Les caméras Wi-Fi (sans fil) : Très simples à installer, elles se connectent directement à votre box Internet et s'alimentent sur pile, batterie ou prise secteur. Elles conviennent parfaitement aux appartements et petites surfaces.

• Les systèmes filaires (PoE) : Idéaux pour les grandes maisons ou les constructions neuves. Un seul câble réseau fournit l'alimentation et la connexion Internet, garantissant une stabilité maximale sans risque de coupure Wi-Fi.

3. Les fonctionnalités clés à ne pas négliger

• La détection intelligente : Optez pour des modèles capables de faire la différence entre un humain, un animal et un passage de véhicule afin d'éviter les fausses alertes intempestives.

• Le stockage des données : Sur carte MicroSD (gratuit et local) ou via un abonnement cloud (sécurisé en cas d'interruption ou de vol du matériel).

• La définition d'image : Privilégiez au minimum la Full HD (1080p), voire la 2K, pour garantir un niveau de détail suffisant pour identifier un visage.

En résumé : Définissez d'abord vos zones à risque (entrée, jardin, garage) pour choisir le matériel le plus adapté à votre configuration sans surinvestir.

Comment Choisir la Bonne Caméra de Vidéosurveillance pour Votre Sécurité

 La sécurité de votre domicile ou de votre entreprise est une priorité, et investir dans une caméra de vidéosurveillance efficace peut grandement contribuer à cette tranquillité d'esprit. Cependant, avec la multitude d'options disponibles sur le marché, il peut être difficile de faire le bon choix. Voici un guide détaillé pour vous aider à sélectionner la caméra de vidéosurveillance adaptée à vos besoins spécifiques.

1. Déterminez Vos Besoins de Sécurité

Avant de faire votre choix, identifiez clairement vos besoins en matière de sécurité. Êtes-vous principalement préoccupé par la surveillance intérieure ou extérieure ? Avez-vous besoin d'une vision nocturne ou d'une résolution haute définition ? Ces considérations aideront à affiner vos options.

2. Choisissez le Type de Caméra Approprié

Il existe différents types de caméras de vidéosurveillance, chacun ayant ses propres avantages. Les caméras dômes offrent une discrétion esthétique, tandis que les caméras bullet sont idéales pour les espaces extérieurs. Assurez-vous de choisir le type qui convient le mieux à votre environnement.

3. Vérifiez la Résolution de la Caméra

La résolution de la caméra détermine la qualité de l'image. Optez pour une résolution plus élevée pour des détails plus précis. Une résolution de 1080p ou plus est recommandée pour une surveillance nette et claire.

4. Considérez la Vision Nocturne

Si la surveillance nocturne est cruciale, optez pour une caméra équipée de la technologie de vision nocturne infrarouge. Cela garantira une surveillance efficace même dans des conditions de faible luminosité.

5. Vérifiez les Options d'Alerte et de Notification

Les meilleures caméras de vidéosurveillance offrent des fonctionnalités d'alerte en temps réel. Assurez-vous que la caméra choisie prend en charge des notifications sur votre téléphone ou votre ordinateur en cas de détection de mouvement ou d'autres activités suspectes.

6. Intégration avec un Système de Sécurité Global

Si vous avez déjà un système de sécurité en place, choisissez une caméra compatible avec celui-ci. L'intégration transparente garantira une surveillance homogène et une gestion facile.

7. Considérez l'Angle de Vue

L'angle de vue de la caméra est crucial pour couvrir efficacement la zone que vous souhaitez surveiller. Certains modèles offrent un angle de vue panoramique, idéal pour les grands espaces.

8. Examinez les Options d'Enregistrement

Choisissez entre une caméra avec stockage local ou une option basée sur le cloud. Le stockage local peut être plus économique, tandis que le stockage cloud offre la possibilité de consulter les enregistrements de n'importe où.

Conclusion

En suivant ces conseils, vous serez mieux équipé pour choisir la caméra de vidéosurveillance qui répond le mieux à vos besoins spécifiques. Investir dans la sécurité de votre espace est une décision importante, et une caméra de qualité contribuera grandement à assurer votre tranquillité d'esprit. N'hésitez pas à consulter des avis et à demander des recommandations pour prendre une décision éclairée.

Faites de votre sécurité une priorité et choisissez la caméra de vidéosurveillance qui correspond parfaitement à vos exigences.

Mal de dos sur le lieu de travail

 En ce qui concerne la composition des travailleurs et les journées de travail perdues, le mal de dos est le principal coupable. Plus d'un quart des adultes américains interrogés ont déclaré souffrir de maux de dos au cours du dernier mois. C'est peut-être la technologie qui permet à nos vies d'être de plus en plus sédentaires. Aux États-Unis, 7 employés à temps plein sur 10 siègent jusqu'à 86% de leur journée. En plus de cela, moins du tiers participent à tout type d'activité aérobie en dehors du travail. L'obésité est un facteur de risque important pour les maux de dos - elle est associée de manière significative et constante à des douleurs persistantes. Étant donné qu'environ 33% de la population américaine est obèse, des mesures de précaution, préventives et réactionnaires doivent être prises pour prévenir la douleur chronique et aiguë.

Il existe deux classifications générales de la douleur: aiguë et chronique. La douleur aiguë est définie comme une douleur de durée relativement courte, pouvant durer jusqu'à 3 à 6 mois. De plus, il est souvent causé par des lésions des tissus mous et est de nature plus vive et plus grave. La douleur chronique est souvent décrite comme «sourde et douloureuse» et se caractérise par une douleur intermittente et récurrente sur de longues périodes.

Peu importe si elle a été causée sur le lieu de travail, le mal de dos suit les personnes touchées hors du bureau et dans tous les aspects de leur vie quotidienne. Voici les mesures préventives que vous pouvez prendre si vous souffrez de maux de dos sur le lieu de travail:

1. Changez de chaise
   En forme de S, la colonne vertébrale se courbe vers l'intérieur à la partie inférieure (lombaire) du dos. Les chaises ergonomiques sont structurellement conçues pour créer une bonne posture de soutien qui complète la courbure naturelle de la colonne vertébrale. Ceux-ci comportent souvent cinq bases de points; rembourrage ou serpentins en mousse; dossier courbé. Plutôt que d'avoir des supports droits de haut en bas, ils inclinent souvent légèrement le bassin pour transférer la pression sur le dossier de la chaise.
2. Faites attention à votre posture
   Réglez une minuterie pour vous rappeler de vérifier votre posture toutes les heures. Analysez votre position assise. Ajustez votre posture et réalignez-vous dans une position plus naturelle pour le corps avant de retourner au travail. Vous ne savez pas à quoi ressemble la bonne posture? Pratiquez les ajustements dans le miroir. Vous pouvez également faire des exercices d'allongement et de renforcement tout au long de la journée comme facteur de protection supplémentaire.
3. Bouger!
   L'un des facteurs les plus influents contribuant à la santé du dos sur le lieu de travail est le temps total que l'on reste assis. Le maintien d'une position unique pendant de longues périodes continues peut diminuer à la fois la mobilité et la fonctionnalité. Des études montrent qu'il ne suffit pas d'alterner simplement assis et debout pendant des périodes de temps. Visez 8 minutes de position debout et 2 minutes de mouvement toutes les heures. Essayez un bureau debout, promenez-vous pendant votre pause déjeuner ou marchez tout en parlant au téléphone si possible plutôt que de vous asseoir.

N'oubliez pas que le mal de dos n'est pas une condition, mais plutôt le symptôme d'un problème plus grave. Si vous ou quelqu'un que vous connaissez souffrez de maux de dos aigus ou chroniques, sachez qu'il existe une solution. Découvrez comment le Vincent Carré magnétiseur énergéticien Montpellier peut vous aider à trouver une solution à la gestion de votre mal de dos.

Quelle technologie choisir pour connecter les objets ?

En 2021, le nombre total d’objets connectés utilisés atteindra les 25 milliards, selon Gartner. Il est ainsi légitime de se demander quelles sont les technologies principales permettant de connecter les objets, et quelle pourrait être celle la plus adaptée pour sa solution.

Un projet de vidéosurveillance n’aura absolument pas les mêmes besoins qu’un projet basé sur le relevé de température au milieu du désert. Ainsi pour trouver la meilleure connectivité pour son objet, de nombreuses questions peuvent se poser : mon objet fonctionne-t-il sur batterie ou est-il alimenté ? Mon objet restera-t-il statique ou sera-t-il mobile ?  Mon objet est-il susceptible d’être dans un endroit difficile d’accès ou enterré ? A quelle fréquence mes données doivent-elles remonter ? Etc. Pour vous aiguiller, voici les différentes solutions actuellement disponibles sur le marché.

Courte distance : RFID/Bluetooth/WiFi

La RFID (radio identification) est la technologie la plus déployée à l’heure actuelle. Elle est souvent utilisée de manière passive (induction), dans des étiquettes ou des badges, afin de récolter de la donnée. On peut aussi l’utiliser pour faire communiquer les objets connectés entre eux. Le NFC (Near Field Communication), base du paiement bancaire sans contact, est un parfait exemple pour illustrer l’utilisation de cette technologie de manière active. Son intérêt premier est la consommation électrique nulle lorsqu’un objet est en attente. En revanche, la distance de lecture reste assez courte (de quelques centimètres à quelques mètres) ce qui ne permet pas de faire communiquer des objets connectés trop éloignés entre eux (choix idéal pour le télépéage par exemple).

Le Bluetooth est une technologie assez ancienne, datant de 1994, qui s’est développée conjointement au téléphone mobile avant d’exister de façon autonome. Ses évolutions ont permis une utilisation plus large dans le domaine de l’IoT : portée allant jusqu’à 100m, débits élevés, maillage des objets, etc.

La technologie WIFI quant à elle permet de relier sans fil plusieurs appareils entre eux afin de faciliter la transmission de données. Elle convient par exemple pour connecter les équipements de la maison (domotique) et pour tous les accès à Internet avec un très haut débit.

Réseaux LPWAN (basse Consommation, longue portée) non cellulaires : Lora/Sigfox

L’arrivée de technologies telles que LoRa et Sigfox a donné de nouvelles perspectives au marché IoT. Malgré leurs différences de design, ces deux technologies ont des particularités d’utilisation assez similaires et ont toutes deux été pensées spécifiquement pour l’IoT. Elles font partie des acteurs à l’origine de la notion de LPWAN (Low Power Wide Area Network) et apportent une portée plus importante ainsi qu’une bonne couverture en milieu urbain, dans les endroits enterrés et semi-enterrés. L’avantage principal de ces deux technologies résident dans l’amélioration de l’autonomie des objets.

Cependant, ces technologies ne s’adaptent pas à tout type d’application. En effet, il peut exister certaines limitations en termes de temps de latence, de débit supporté, de fréquences d’envoi de message par jour ou encore une bidirectionnalité qui n’est pas toujours assurée.

Longue distance/haut débit : réseaux cellulaires 2G, 3G, 4G

La carte SIM M2M mono-opérateur ou multi-opérateur permet de répondre à de nombreuses problématiques IoT avec un spectre d’applications très large et peut parfois même être utilisée en complémentarité avec d’autres technologies telle que LoRA ou le RFID. Capables de passer par les différents réseaux GSM (2G, 3G, 4G et bientôt 5G), les objets connectés par carte SIM M2M peuvent communiquer entre eux sans limitation de distance, via différents canaux (data, voix, SMS), et avec un volume de données important (débit élevé, taille des messages illimitée). Petit bémol, les objets connectés via carte SIM peuvent avoir une autonomie plus limitée que d’autres technologies de type LPWAN et des problématiques de couverture dans les endroits enterrés.

Pour les entreprises qui souhaitent déployer leurs objets connectés à l’international, la capacité de roaming d’une carte SIM est aussi un avantage. En effet, tout comme un smartphone par exemple, l’objet s’adapte aux réseaux cellulaires existants de n’importe quel pays (en France : Bouygues, SFR, Orange) pour une connectivité optimale et donc quasi permanente.

Réseaux LPWAN (basse consommation, longue portée) cellulaires : LTE-M/NB-IoT
Le LTE-M et le NB-IoT permettent aujourd’hui de bénéficier des avantages des technologies IoT "basse consommation" (Sigfox, LoRa…) sur des zones géographiques élargies (couverture dans plus de 180 pays). S’appuyant sur l’équipement existant, ces réseaux ne nécessitent pas de déployer une infrastructure et des antennes spécifiques.  Ils auront un intérêt important pour toutes les applications métiers avec des coûts d’interventions élevés nécessitant une autonomie importante du boîtier (sans branchement secteur) et/ou avec des problématiques de couverture indoor tout en cumulant les performances associées au réseau GSM (débit, gestion du handover, accès à la voix pour le LTE-M…)

Choisir la meilleure technologie pour connecter son objet est un choix difficile et il convient de bien mesurer les fonctionnalités et déterminants qui seront associés au projet IoT.

En effet, pour des applications dites critiques, le temps réel semble indispensable. Pour de la vidéosurveillance, les débits et les volumes de données seront très importants et incompressibles. Dans des endroits difficiles d’accès, une autonomie améliorée pourra être appréciée pour éviter des déplacements de techniciens. Chacune des technologies ayant des points forts/points faibles, il convient véritablement de se poser les bonnes questions avant de finaliser son choix.

source : lejournal du net

Profil ONVIF T et H.265: l’évolution de la compression vidéo

Onvif T et H.265

Dans le marché actuel, l'utilisation efficace de la bande passante et du stockage est essentielle au maintien d'un système de vidéosurveillance efficace. La capacité d'un système de gestion vidéo à fournir des analyses, des notifications d'événements en temps réel et des détails d'image cruciaux est aussi efficace que la vitesse et la bande passante d'un réseau de surveillance.

Dans le secteur de la sécurité physique, H.264 est le format de compression vidéo utilisé par la plupart des entreprises. Certaines entreprises ont également recours aux améliorations H.264 pour compresser des zones d’une image qui ne sont pas pertinentes pour l’utilisateur dans un flux vidéo supérieur afin de préserver la qualité de l’image pour des détails plus importants tels que les visages, les plaques d'immatriculation ou les bâtiments.

Le H.265, le successeur du H.264, sera de plus en plus utilisé pour la compression. Certaines entreprises utilisent déjà le H.265 dans leurs caméras et leurs systèmes de gestion vidéo, tandis que de nombreux autres fabricants se préparent certainement pour son adoption plus large dans les années à venir.

Technologies De Compression Vidéo

La réduction des besoins en bande passante et en stockage constitue les principaux avantages des technologies de compression vidéo. Dans certains cas, H.265 peut doubler le taux de compression de données de H.264, tout en conservant la même qualité. L'augmentation du taux de compression se traduit par une réduction des besoins en stockage sur les disques durs, une utilisation moindre de la bande passante et des commutateurs, ce qui réduit les coûts globaux de possession du système. La compression H.265 fournit un débit inférieur à celui de H.264, ce qui est pertinent pour les utilisateurs finaux et les intégrateurs, car un débit inférieur réduit les contraintes sur le matériel et peut réduire les problèmes de lecture.

Il est très important que le format de compression utilisé soit pris en charge par tous les composants d'un système: caméras, ordinateurs de bureau sur lesquels le VMS est exécuté et le VMS lui-même. Il est également bon que les utilisateurs finaux et les intégrateurs comprennent les bases de la compression vidéo. La compréhension de base de la compression permet aux utilisateurs de modifier les paramètres afin de réduire encore davantage l'utilisation de la bande passante. De nombreux appareils photo sont livrés avec des paramètres par défaut qui peuvent être modifiés pour réduire les coûts.

ONVIF Sécurité Physique

Dans le secteur de la sécurité physique, ONVIF s’efforce d’intégrer dans ses spécifications l’utilisation de nouveaux formats tels que H.265, mais ne participe pas directement à l’élaboration des normes de compression proprement dites. Avec Profile T, le nouveau profil vidéo ONVIF publié utilisera un nouveau service multimédia sans compression.

Cela signifie qu'il peut prendre en charge de nouveaux formats de compression vidéo, y compris H.265, ainsi que de nouveaux formats de compression audio, avec la possibilité d'inclure de nouveaux codecs vidéo et audio en fonction des besoins futurs sans devoir modifier la conception de son service multimédia.

Dans le secteur de la sécurité physique, ONVIF s’efforce d’intégrer dans ses spécifications l’utilisation de nouveaux formats tels que H.265.
Les organisations de normalisation qui s’adressent directement aux nouvelles normes de compression incluent l’Union internationale des télécommunications (UIT), le Groupe d’experts du mouvement des images animées (MPEG) et une commission mixte composée de l’Organisation internationale de normalisation (ISO) et de la Commission électrotechnique internationale (CEI) le codage des informations audio, image, multimédia et hypermédia.

D'autres formats de compression comparables aux normes H.264 et H.265 sont en cours de développement par des sociétés telles que Google.

Formats De Compression H.265

L'utilisation de produits utilisant la compression H.265 réduira les coûts en réduisant la bande passante, de même que la modification des paramètres par défaut des caméras, souvent conservateurs. Avoir une compréhension de base des formats de compression et comment ajuster les paramètres d'usine par défaut de la caméra donne également aux intégrateurs la possibilité de réduire davantage la bande passante pour des économies supplémentaires et des performances système améliorées.

Il convient également de noter que les fabricants d'appareils photo développeront probablement des améliorations de la norme H.265 afin de réduire encore la bande passante, comme ce fut le cas avec la norme H.264. Ces améliorations analyseront les parties de l'image les plus importantes et ajusteront les niveaux locaux de compression en conséquence.

Bien que H.265 soit prêt pour les heures de grande écoute, son utilité pour les systèmes de surveillance basés sur IP dépend de la prise en charge du codec dans toutes les parties du système - le VMS, le matériel serveur, les cartes graphiques et la caméra. Bien que l’on prévoie une adoption généralisée de la norme H.265, les fournisseurs de ces composants prennent le train H.265 à des vitesses différentes.

ONVIF inclut la prise en charge de H.265 dans son nouveau profil vidéo, Profile T, car il pense qu'il deviendra le format de compression le plus largement utilisé. ONVIF reconnaît qu'il est nécessaire d'anticiper cette migration comme un besoin futur du secteur. Le nouveau service de média, qui sera implémenté avec Profile T, sera pérenne en ce que, lorsque de nouveaux formats de compression seront publiés, l’ONVIF pourra les adopter très rapidement. Cette flexibilité aidera certainement les intégrateurs.