solutions de sécurité

Le système de surveillance utilisant l’intelligence artificielle est profondément intégré dans la gestion urbaine et les opérations commerciales. Son cœur réside dans l’utilisation d’algorithmes pour analyser des images massives et des données comportementales en temps réel afin de réaliser une identification, une alerte précoce et une prise de décision automatisées. La technologie améliore l’efficacité mais soulève également de vastes controverses autour de la vie privée, de l’éthique et de la justice sociale. Nous devons examiner les impacts pratiques complexes et les risques potentiels de l’innovation technologique et de la protection des droits.

Comment la surveillance par l'IA reconnaît les visages et les comportements

La reconnaissance faciale est la méthode d’application la plus mature dans le domaine de la surveillance par intelligence artificielle. Le système utilise des caméras pour capturer des images du visage, extraire des points caractéristiques clés tels que la distance des yeux, le contour de l'arête du nez, etc., puis générer un masque facial numérique unique. Ce masque facial sera comparé aux données massives stockées dans la base de données en arrière-plan, afin que la confirmation de l'identité puisse être effectuée dans un délai de deuxième niveau.

L'analyse comportementale est plus approfondie. L’algorithme utilise des images à trame continue pour analyser les trajectoires de mouvement des points articulaires des os humains. Par exemple, le système peut identifier des comportements anormaux tels que courir vite, tomber soudainement au sol ou soupçonner des conflits physiques, et peut automatiquement envoyer des alertes au centre de surveillance. Cette technologie est largement utilisée dans les lieux publics tels que les aéroports et les gares pour prévenir les accidents de sécurité.

Quelles sont les applications de la surveillance de l’intelligence artificielle dans les lieux commerciaux ?

Il existe un scénario d’application important pour la surveillance de l’intelligence artificielle, à savoir les magasins de détail. Le système peut compter le flux de passagers, analyser la durée pendant laquelle les clients restent devant les étagères et la trajectoire de leur regard, puis établir une carte thermique basée sur ces éléments. Les données obtenues peuvent aider les commerçants à optimiser l'affichage des produits et à placer les produits à haut profit dans les zones où l'attention des clients est la plus concentrée, ce qui peut directement augmenter les ventes.

Dans les grands supermarchés ou les supérettes, la surveillance par intelligence artificielle permet d’identifier les vols suspects. Par exemple, si le système découvre qu'un client a caché des articles dans son sac au lieu de les mettre dans son panier, ou s'il fait des allers-retours répétés dans l'angle mort, il incitera le personnel de sécurité à y prêter attention en temps réel. Cela peut non seulement réduire les pertes de produits, mais également modifier le modèle de sécurité traditionnel qui repose sur la surveillance manuelle.

Comment utiliser la surveillance par intelligence artificielle pour la sécurité publique

Dans le cadre de la sécurité publique urbaine, le système de surveillance par intelligence artificielle est associé au projet « Skynet » pour traquer les suspects criminels. Ce système peut suivre en continu la cible à travers des caméras en fonction de ses vêtements, de sa forme corporelle et d'autres caractéristiques, définir son plan d'action et réduire considérablement le temps consacré par la police à l'enquête. Dans certaines villes, cette technologie a déjà contribué à la détection de nombreuses affaires pénales.

Lors de grands rassemblements ou de centres de transport, la surveillance par intelligence artificielle peut surveiller la densité de la foule en temps réel. Une fois que le nombre de personnes par unité de surface dans une certaine zone dépasse le seuil de sécurité, le système émettra une alerte précoce, permettant au service de gestion d'effectuer une déviation en temps opportun pour prévenir les incidents de sécurité publique tels que les bousculades, ce qui fournit un support de données pour une gestion raffinée de la ville.

Quels sont les risques de fuite de confidentialité dans la surveillance de l’intelligence artificielle ?

Le plus grand risque réside dans l’utilisation abusive ou la collecte illégale des données. Les informations biologiques telles que les visages sont uniques et immuables, et une fois divulguées, les dommages seront extrêmement énormes et graves. Les organisations commerciales peuvent utiliser les données de surveillance pour analyser les habitudes de consommation personnelles, la situation économique et même les conditions de santé à l'insu et sans le consentement de l'utilisateur, et les utiliser à des fins de marketing de précision ou de profilage des utilisateurs.

Un autre risque réside dans la sécurité du stockage des données. Une grande quantité de données de surveillance est stockée dans le cloud ou sur des serveurs. Une fois que les pirates attaquent, des informations personnelles à grande échelle peuvent être divulguées. En outre, les initiés disposant de droits d’accès aux données peuvent également enfreindre les réglementations et vendre des données sensibles à des tiers à des fins illégales.

Les algorithmes de surveillance par intelligence artificielle seront-ils discriminatoires ?

La discrimination algorithmique pose objectivement de sérieux problèmes. Si les échantillons de données utilisés pour entraîner l'algorithme sont intrinsèquement biaisés, par exemple s'ils couvrent principalement les données du visage d'une couleur de peau ou d'un groupe ethnique spécifique, la précision de la reconnaissance du système pour d'autres groupes sera considérablement réduite. Cela peut conduire à des erreurs d’appréciation lors des inspections de sécurité, de la vérification d’identité et d’autres scénarios, créant ainsi un traitement injuste.

Les algorithmes de reconnaissance comportementale peuvent comporter des biais subjectifs. Par exemple, comment définir un « comportement suspect » ? Les modèles de comportement des gens varient considérablement selon les milieux culturels. Un ensemble d’algorithmes développés sur la base d’une norme culturelle unique est très susceptible de qualifier d’anormal le comportement normal de certains groupes, exacerbant ainsi la discrimination sociale et l’injustice.

Comment standardiser le développement et l'application de la surveillance de l'intelligence artificielle

La première étape clé est la législation. Des lois spéciales doivent être formulées pour stipuler clairement dans quelles circonstances et à quelles fins les données biométriques peuvent être collectées, combien de temps les données sont conservées et comment protéger les droits des citoyens au consentement éclairé et à la suppression. La loi européenne sur l’intelligence artificielle et la loi chinoise sur la protection des informations personnelles fournissent toutes deux des cadres importants.

D'un point de vue technique, la technologie « informatique privée » devrait être développée, telle que l'apprentissage fédéré, pour permettre aux données de compléter la formation du modèle sans quitter l'appareil local et pour réduire le risque de fuite de données centralisées vers la source. Dans le même temps, un système d'audit d'algorithmes tiers indépendant a été créé pour tester et évaluer régulièrement l'équité et l'exactitude du système de surveillance, et les résultats de l'audit ont été divulgués au public.

Alors que nous savourons les avantages en matière d’efficacité et de sécurité de la surveillance de l’intelligence artificielle, sommes-nous prêts à accorder l’attention et les coûts d’action correspondants pour protéger notre propre vie privée et notre liberté inaliénables ? Vous êtes invités à partager vos points de vue et suggestions dans la zone de commentaires. Si vous pensez que cet article est utile à la discussion, aimez-le et partagez-le avec plus d'amis.