Arηs : une IA pour exploiter les images de vos caméras

Compter le nombre de personnes entrant dans un local, repérer les personnes qui ne portent
pas de masque ou encore lutter contre le vol à l’étalage… Voici quelques applications de l’outil d’intelligence artificielle et machine learning développé par Arηs, qui peut se greffer sur un système
de vidéo-surveillance préexistant.

Arnaud Koster, Directeur technique d’Arηs Spikeseed
& Christophe Grosjean, Managing Director d’Arηs Spikeseed

On parle énormément de machine learning et d’intelligence artificielle. Mais les développements concrets de ces technologies dans toute une série de secteurs, comme le commerce et l’industrie, ne sont pas pour autant légion. Les équipes d’Arηs Spikeseed ont voulu remédier à ce déficit en créant une solution, animée par l’intelligence artificielle et le machine learning, qui permet d’analyser et de transformer, en temps réel, les flux vidéo provenant de caméras en informations directement exploitables.

DU COMMERCE AU COVID

Cette solution, imaginée dans le cadre d’un concours à l’innovation lancé en interne (lire notre encart), a d’abord été conçue pour le secteur du commerce. « Au départ, nous souhaitions aider les grands magasins à lutter contre les vols, qui peuvent représenter des pertes importantes, explique Arnaud Koster, Directeur technique d’Arηs Spikeseed. Mais au moment d’implémenter l’outil, le Covid est arrivé, et les magasins ont fermé. Nous avons donc dû adapter la solution à d’autres problématiques liées à la période que l’on traversait. »

Parmi les nouvelles applications alors dégagées, on trouve par exemple le comptage des personnes présentes dans une salle – afin de ne pas excéder une capacité maximale pour des raisons sanitaires –, la détection des personnes ne portant pas de masque, le suivi  du parcours d’un public dans des aéroports, par exemple, afin de repérer quels sont les « hotspots », le port d’un équipement de protection individuelle sur chantier, etc.

« Le système se contente de collecter de s événements puis de notifier un responsable par SMS ou via une application mobile »

EDGE COMPUTING

L’un des intérêts de la solution développée par Arηs Spikeseed est qu’elle peut se reposer sur un matériel de captation vidéo existant et qu’elle ne nécessite pas de faire sortir les images du bâtiment où elles sont tournées. « Il nous suffit d’installer un boîtier contenant notre puce GPU dans le bâtiment où le système doit être mis en place. Si les caméras disponibles sont d’une qualité suffisante, il n’est même pas nécessaire d’en installer de nouvelles », détaille Christophe Grosjean, Managing Director d’Arηs Spikeseed.

Étant donné qu’elle repose sur le machine learning, la solution se perfectionne au fur et à mesure de son utilisation. « Il est toutefois nécessaire, dans un premier temps, d’entraîner le modèle avec un ensemble d’images avant son déploiement sur site, précise Arnaud Koster. Si nous constatons que de nouvelles situations intéressantes se sont produites, nous entraînons à nouveau le modèle à distance, avant de le redéployer. Cela nous permet d’améliorer son efficacité en continu. »

PAS DE LA VIDÉO-SURVEILLANCE

Si la solution développée par Arηs Spikeseed repose sur un système de vidéo-surveillance, son but n’est pas de suivre les moindres faits et gestes des collaborateurs d’une entreprise, par exemple. « Le système se contente de collecter des événements – l’absence d’un masque ou d’un équipement de protection, un pattern inhabituel d’un client dans un grand magasin – puis de notifier un responsable par SMS ou via une application mobile. Il est également possible d’effectuer un reporting régulier sur les différents événements survenus », explique Arnaud Koster.

L’équipe d’Arηs Spikeseed sait que sa solution soulève des questions sensibles, notamment celle du respect de la vie privée ou du droit à l’image. « Il y a toujours un compromis à trouver entre les aspects légaux et l’utilisation de données, souligne Christophe Grosjean. Les règles liées à la rétention de l’information sont évidemment respectées puisque nous ne conservons pas ces images plus de 8 jours. En outre, il est possible de rendre les images anonymes, en les floutant à la source, par exemple. »

Si le développement de l’outil a été assuré entièrement en interne, des partenariats avec des fournisseurs de hardware et des opérateurs cloud comme AWS ou Azure ont été nécessaires pour mener à bien le projet. La solution sera offerte en mode SaaS, avec un abonnement mensuel qui permet d’y accéder sans débourser de trop fortes sommes.

 

Un concours à l’échelle du groupe

La solution développée par Arηs Spikeseed est la concrétisation d’une idée lancée dans le cadre d’un concours à l’innovation mené à l’échelle du groupe Arηs. « On réalise souvent des appels à idées, mais un concours qui s’adresse aux 1.800 collaborateurs du groupe, c’était une première », assure Christophe Grosjean. Étalé sur trois mois, avec plusieurs phases de sélection, le concours a finalement permis de retenir cinq idées qui ont été présentées au board. Le projet implémenté par Arηs Spikeseed a été le grand vainqueur. « Ce genre d’opération est très intéressant, car il permet à chaque collaborateur de présenter une idée et de la développer en interne », conclut le Managing Director d’Arηs Spikeseed.