Les trois principales tendances en matière de sécurité en 2020

2020 n'est pas seulement une nouvelle année, c'est une nouvelle décennie. Et d'une certaine manière, cela donne l'impression d'être plus grand. C'est presque comme si nous allions plus vite, ou plus loin.

Aucun doute, la technologie progresse à un rythme sans précédent. Bien qu'il y ait beaucoup à dire, trois grandes tendances se distinguent en matière de sécurité qui, selon nous, continueront à avoir un impact énorme dans l'année à venir.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et va-t-elle prendre le dessus ?

L’intelligence artificielle (IA) se présente sous d'innombrables formes dans la culture pop – pensez à Sonny dans le film I, Robot de 2004 ou Rachael dans Blade Runner –, ce qui nous donne donc le sentiment de bien connaître cette technologie. Et, sur cette base, nous pensons que nos inquiétudes sont justifiées. Mais en vérité, la science permettant de produire ces personnages, même dans une version beaucoup moins sophistiquée, n'existe tout simplement pas.

L'IA aujourd'hui

AI in the physical security industry

Aujourd'hui, la science de l'IA est largement axée sur le machine learning. Avec le machine learning, les ordinateurs utilisent des données pour améliorer des performances sans y avoir été explicitement programmés.

Cela signifie que, grâce à l'utilisation d'algorithmes et à la formation, un ordinateur peut être programmé pour déterminer quels éléments il doit prendre en compte dans un processus d’identification, afin d’arriver à un résultat le plus précis possible, de la manière la plus efficace qui soit.

Au fil du temps et sur la base des commentaires d'un formateur, un ordinateur peut, par exemple, déterminer que l'utilisation de la couleur plutôt que de la forme pour identifier une fleur est plus efficace, parce que les résultats sont plus précis.

Le machine learning dans le secteur de la sécurité physique

Dans le secteur de la sécurité, nous constatons de bons résultats avec les systèmes de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (RAPI) qui utilisent le machine learning. Les caméras et systèmes RAPI d'aujourd'hui reconnaissent mieux les plaques d'immatriculation de différents pays, états ou provinces, car ils sont plus efficaces pour identifier un nombre toujours croissant d'entrées.

Nous n'avons donc pas à nous inquiéter de savoir si l'IA va diriger notre vie. Et, en réalité, nous devrions être soulagés que le machine learning puisse être utilisé pour identifier les plaques d'immatriculation, car cela contribuera à rendre nos routes et nos espaces plus sûrs.

Pouvons-nous aller au-delà de la simple porte sécurisée ?

Avec la croissance de la mondialisation et des entreprises multinationales, les organisations du monde entier sont confrontées à de nouveaux défis en matière de gestion des accès des visiteurs et des employés.

Protéger son environnement n'est plus aussi facile que de sécuriser une simple porte. La nature du travail devenant plus complexe, les organisations vont devoir adopter une approche différente pour gérer les flux de personnes dans leurs installations.

Les défis du contrôle d'accès traditionnel

Nous avons vu que le fait de se fier exclusivement à un système de contrôle d'accès statique peut augmenter la charge de travail et les inefficacités. Avec cette approche, l'octroi et la révocation d'un accès temporaire, la fourniture d’accès aux employés, sont des processus qui demandent beaucoup de main-d'œuvre et la participation active des opérateurs de sécurité et des réceptionnistes.

Il n'y a aucune garantie que les politiques de l'entreprise ou les réglementations soient respectées et la traçabilité est faible, voire inexistante. Et, en fin de compte, le processus est, de par sa nature même, sujet à l'erreur humaine.

Les grandes entreprises ont relevé ces défis en développant des solutions sur mesure basées sur la gestion des identités physiques. Ces systèmes sont coûteux et nécessitent l’intervention d'une tierce partie. Les organisations plus petites ne peuvent tout simplement pas se permettre de consacrer le temps ou les ressources nécessaires à leur mise en œuvre.

À l'horizon 2020, nous constatons une augmentation des solutions prêtes à l'emploi qui permettront aux organisations de toutes tailles de passer à des systèmes cloud de gestion des identités.

Comment les systèmes de gestion des identités physiques et des accès peuvent aider

Des solutions plus abordables de gestion des identités physiques et des accès (Physical Identity and Access Management ou PIAM) aideront les organisations à sécuriser leurs systèmes et leurs installations en gérant efficacement les demandes d'accès en fonction de l'identité d'une personne et des politiques de sécurité.

Elles peuvent garantir que seules les personnes qui ont le droit d'accéder à une zone sécurisée peuvent le faire, en gérant et en automatisant le processus.

En effet, en enrichissant un système de contrôle d'accès d’un PIAM, les organisations de toute taille seront en mesure de réduire leur charge de travail, de mettre pleinement en œuvre les politiques de l'entreprise et de mieux protéger leurs espaces.

Doit-on s’inquiéter de la reconnaissance faciale ?

La crainte du public à l'égard de la reconnaissance faciale ne devrait pas vous surprendre. L'idée que des citoyens privés puissent être identifiés et suivis en public relève de l'espionnage politique et des thrillers de science-fiction. Mais, au-delà des exemples fictifs, nous avons également vu des cas où la reconnaissance faciale se trompe.

Identifier deux fois un innocent pour un vol ou avoir des difficultés à distinguer les membres d'une même race ne sont que quelques-unes des raisons pour lesquelles les gens ne font pas confiance à la reconnaissance faciale dans le monde réel.

Comment la reconnaissance faciale peut renforcer la sécurité

La technologie de reconnaissance faciale peut jouer un grand rôle dans la protection des personnes, des biens et des espaces. Elle peut surveiller les visiteurs pour améliorer la sécurité et l'efficacité, aider le personnel de sécurité en réduisant les délais d'intervention et faciliter les enquêtes sur les incidents.

Au cours de l'année à venir, nous allons nous concentrer davantage sur le développement de solutions qui utilisent une approche de protection de la vie privée dès la conception.

Pour les applications de vidéosurveillance, cela inclut la possibilité de masquer automatiquement les personnes en floutant ou en pixellisant les flux vidéo en direct et enregistrés. Le système lui-même garantira que seul le personnel autorisé pourra accéder aux images non pixélisées ou floutées, et uniquement dans les cas qui le justifient.

Anonymization

Anonymisation

L'utilisation de cette approche contribuera à réduire les inquiétudes et à accroître la protection, ce qui conduira à une plus grande précision et à une plus grande confiance.

En parallèle, les fournisseurs de technologies doivent continuer à travailler avec les organismes de réglementation pour s'assurer que les politiques relatives à la mise en œuvre et à l'utilisation de toute technologie de surveillance, en particulier la reconnaissance faciale, sont conformes à nos valeurs.

Avec toutes ces tendances, nous voyons évoluer la relation entre les personnes et la technologie. Lorsque nous nous concentrons sur l'amélioration de la vie des personnes dans nos communautés, nous pouvons exploiter ces progrès et faire une réelle différence.

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