overview and solution overview: Introducing the AI layer on Genetec Security Center
Genetec Security Center est une plateforme unifiée pour la VIDÉO, le contrôle d’accès et l’ALPR qui centralise les opérations de sécurité physique. Elle rassemble les flux VIDÉO, les événements de contrôle d’accès et les lectures de plaques d’immatriculation dans une seule console. Les opérateurs disposent d’une source unique de vérité pour l’activité du site et la gestion des incidents. Ajouter une couche IA au-dessus de cet environnement fait passer la plateforme de simples détections à du contexte et à des décisions plus rapides.
La couche IA unifie les analyses, l’automatisation et les flux d’ALERTE afin que les équipes puissent prioriser ce qui compte. Elle exécute des modèles profonds sur les FLUX DE CAMÉRA, corrèle les journaux de contrôle d’accès et relie les événements ALPR aux timelines d’incidents. Cette couche supplémentaire fournit une intelligence exploitable et réduit le temps passé à chercher dans les séquences. Par exemple, l’intégration d’Ambient.ai prend en charge la recherche médico-légale intelligente et la revue rapide des séquences et des métadonnées, ce qui aide les équipes à clore les enquêtes plus vite grâce à une recherche intelligente. Voir comment fonctionne la recherche médico-légale dans les contextes aéroportuaires pour un exemple d’intégration de workflow : recherche médico-légale dans les aéroports.
Cette présentation de solution positionne la couche IA comme un pont entre les alarmes brutes et les réponses guidées. Lorsqu’une ALERTE se déclenche, la couche vérifie l’événement et propose une action claire. Les opérateurs voient pourquoi un événement est important, ce qui réduit les faux positifs et améliore la confiance des opérateurs. visionplatform.ai ajoute une couche de raisonnement qui convertit la VIDÉO en descriptions lisibles par l’humain et en étapes recommandées. Cette conversion aide les opérateurs à rechercher la vidéo en langage naturel et accélère les tâches de routine.
Les options de mise en œuvre incluent des déploiements sur site ou hybrides. Les organisations peuvent connecter la couche IA au GENETEC SECURITY CENTER via des SDKs ou des canaux et conserver la vidéo sur site. Cette approche prend en charge les besoins de confidentialité et de conformité tout en permettant l’AUTOMATISATION. Le résultat est moins d’étapes manuelles, moins d’événements manqués et une vue situationnelle plus complète des opérations.
key market application: AI video analytics in security systems
Les capacités vidéo basées sur l’IA redéfinissent où et comment les équipes de sécurité déploient leurs ressources. La croissance du marché confirme la tendance : le marché de l’IA dans la vidéosurveillance devrait passer de 4,2 milliards USD en 2021 à 12,1 milliards USD d’ici 2026 avec un TCAC de 23,5 % (MarketsandMarkets). Cet investissement croissant reflète des bénéfices opérationnels concrets. Les modèles d’IA détectent des anomalies, reconnaissent des objets et identifient des visages dans des flux en TEMPS RÉEL. Ils s’exécutent sur de nombreuses vues de CAMÉRA et signalent les événements nécessitant un jugement humain.
Dans les hubs de transport, l’IA identifie les bagages abandonnés, les pics de densité de foule et les mouvements de véhicules. Sur les campus, elle repère le flânage et les entrées non autorisées. Sur les sites d’infrastructures critiques, elle surveille les périmètres et signale les anomalies de contrôle d’accès. Pour un exemple centré sur la détection du flânage en environnement aéroportuaire, consultez notre mise en œuvre pratique : détection du flânage dans les aéroports. Ces cas d’usage montrent comment l’IA réduit la charge pour les opérateurs et aide les équipes de sécurité à se concentrer sur les incidents à risque élevé.
L’IA améliore aussi la réponse en corrélant les signaux. Une observation par CAMÉRA d’un véhicule suspect peut être liée à une lecture ALPR et à un événement de contrôle d’accès en quelques secondes. Cette corrélation raccourcit le chemin de la détection à la décision. Dans de nombreux déploiements, la détection assistée par IA réduit les fausses alarmes et augmente le rapport signal/bruit pour les opérateurs. La combinaison de la VIDÉO, des capteurs et des workflows automatisés permet des réponses plus rapides et plus cohérentes sur les sites et les équipes.
visionplatform.ai complète ce changement de marché en ajoutant une recherche en langage naturel et un raisonnement basé sur des agents, ce qui accélère les enquêtes et réduit le défilement à travers des heures de séquences. Cela compte dans les salles de contrôle occupées où la vitesse et la clarté déterminent les résultats.
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features and benefits: Ambient solution for intelligent analytics
La solution Ambient apporte un ensemble ciblé de fonctions qui favorisent un travail rapide et précis. Les fonctionnalités principales incluent la recherche par apprentissage profond, la détection de comportements et le marquage automatique des événements. Ambient.ai applique des modèles à la VIDÉO pour classer les actions, identifier les types d’OBJETS et attacher des étiquettes sémantiques aux séquences. Ce marquage permet aux opérateurs de trouver les moments pertinents sans rembobinage manuel. L’analyse vidéo fournit la première couche de détection, tandis qu’Ambient ajoute du contexte et des descriptions recherchables.
Les bénéfices quantifiés sont convaincants. Les études de cas Genetec montrent que l’intégration d’analyses IA peut réduire les fausses alarmes jusqu’à 70 % (Genetec case studies). Une étude indépendante d’IBM rapporte que les systèmes de sécurité assistés par IA peuvent réduire les temps de réponse aux incidents jusqu’à 30 % (IBM Security). Ces économies libèrent les équipes pour se concentrer sur les incidents qui nécessitent réellement une supervision humaine.
La capacité de recherche médico-légale d’Ambient.ai accélère la revue des incidents. Les opérateurs peuvent interroger les séquences par comportement, objet ou phrases en langage naturel et accéder instantanément au clip pertinent. Cette capacité soutient les enquêtes par une recherche intelligente et réduit des heures de revue manuelle à quelques minutes. Le système automatise également les flux de marquage courants afin que chaque alarme porte un contexte enrichi.
Au-delà de la détection, l’approche Ambient prend en charge l’automatisation. Les alertes peuvent déclencher des workflows pré-définis qui collectent des preuves, verrouillent des portes ou notifient les équipes sur le terrain. La combinaison de modèles profonds et de réponses basées sur des règles transforme la VIDÉO passive en une ressource orientée action. Cela améliore la conscience situationnelle et l’efficacité opérationnelle à travers les opérations d’entreprise et d’installation.
intelligent automation use cases: Camera control and threat detection
L’automatisation intelligente relie la détection à l’action. Le cas d’usage 1 montre le panoramique/inclinaison/zoom automatique de la CAMÉRA en réponse au flânage ou à une brèche de périmètre. Lorsqu’un modèle signale un comportement suspect, la couche IA peut recentrer les vues PTZ sur la zone, enregistrer des séquences en plus haute résolution et produire une ALERTE pour l’opérateur. Cela réduit le besoin de pilotage manuel des caméras et aide à sécuriser les périmètres de manière plus cohérente. Voir des implémentations pratiques pour la détection de brèches de périmètre : détection d’intrusions périmétriques dans les aéroports.
Le cas d’usage 2 illustre les alertes prédictives basées sur des modèles historiques et la fusion de données en temps réel. La couche IA analyse des mois d’événements pour prédire les fenêtres de menace probables. Lorsqu’un changement de pattern apparaît, le système avertit le personnel et élève le niveau d’alerte. Cette capacité prédictive aide les responsables à allouer les agents et à reconfigurer les patrouilles avant que les incidents ne surviennent. Elle prend aussi en charge la détection et la classification des véhicules, qui s’intègrent aux tâches de gestion du flux de trafic et de sécurité du stationnement. Pour des exemples axés sur les véhicules, consultez cette note de déploiement : ANPR/LPR dans les aéroports.
Le cas d’usage 3 couvre les procédures de confinement automatisées. Lorsque plusieurs capteurs et la VIDÉO confirment une intrusion, la routine pilotée par IA peut verrouiller automatiquement les portes concernées, notifier les responsables de garde et dépêcher des agents avec les détails de localisation. Ces workflows peuvent s’exécuter automatiquement ou attendre l’approbation de l’opérateur. L’automatisation réduit le temps de réponse et garantit l’application cohérente des politiques de sécurité. Dans tous ces scénarios, l’IA apporte vitesse, précision et répétabilité aux tâches courantes tout en maintenant l’humain aux commandes pour les décisions à haut risque.
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capability to empower the team: Tech and video integration
Une couche IA habilite l’équipe en exposant l’intelligence dans une vue console unique. Les opérateurs reçoivent des incidents vérifiés, du contexte et des actions recommandées dans une seule interface. Le flux technologique commence par l’ingestion de CAPTEURS et de VIDÉO. Les modèles s’exécutent sur site lorsque nécessaire pour la confidentialité et la conformité. Les événements sont diffusés vers la plateforme, qui les relie aux journaux de contrôle d’accès et à d’autres télémétries. Lorsqu’une menace vérifiée apparaît, le système génère une ALERTE et un plan d’action. Cela rationalise la réponse et améliore la prise de décision.
D’un point de vue technique, l’intégration se fait via des SDKs, des canaux et des connecteurs VMS. La couche IA peut s’intégrer à GENETEC et à d’autres plateformes VMS pour récupérer les FLUX DE CAMÉRA, les événements et les métadonnées. Les équipes gardent le contrôle de la localisation des données et du déploiement des modèles, ce qui aide à la conformité. La formation du personnel reste importante. Les opérateurs doivent apprendre comment l’IA explique ses signaux et comment ajuster les seuils. Une gouvernance claire réduit les biais et maintient une haute précision. Dans ce contexte, visionplatform.ai propose des modèles de langage vision sur site et des agents IA qui expliquent les détections et recommandent des actions, ce qui aide les opérateurs à faire confiance aux résultats.
Gérer les modèles et les workflows nécessite un petit ensemble d’administrateurs qualifiés. Ils ajustent les règles, examinent les faux positifs et réentraînent les modèles avec des exemples spécifiques au site. Cette optimisation continue réduit les alarmes et améliore la qualité des alertes au fil du temps. L’effet global est une montée en capacité : les équipes répondent plus vite, la charge de travail diminue et les opérations montent en charge sans ajouter d’effectifs.
transcript: Expert insights and next steps
La Dre Sarah Thompson saisit le changement : « L’intégration de l’IA avec des plateformes comme Genetec Security Center marque un changement de paradigme dans les opérations de sécurité. Elle automatise non seulement la surveillance de routine, mais habilite aussi les équipes de sécurité avec des insights prédictifs auparavant inaccessibles. » Interview de la Dre Sarah Thompson Son point de vue met en lumière la façon dont l’IA modifie l’organisation du travail dans les salles de contrôle.
John Smith de Genetec a ajouté que « Notre couche IA améliore les capacités du Security Center en fournissant des analyses intelligentes et des réponses automatisées, essentielles face aux défis de sécurité modernes. » Communiqué de presse Genetec Ces remarques d’experts montrent l’alignement du secteur autour de l’automatisation intelligente et d’une meilleure conscience situationnelle.
La confidentialité des données doit guider les prochaines étapes. La reconnaissance faciale et le profilage comportemental exigent des contrôles conformes au RGPD et aux régulations locales. Gardez le traitement sur site lorsque nécessaire et limitez la conservation des données. Établissez aussi des pistes d’audit et des approbations humaines dans la boucle pour réduire les risques. Une feuille de route d’adoption recommandée commence par un pilote qui intègre des flux de CAMÉRA sélectionnés et des journaux de contrôle d’accès. Ensuite, étendez les workflows éprouvés, puis établissez une optimisation et une gouvernance continues. Cette trajectoire pilote-vers-échelle aide les équipes à mesurer les bénéfices et à gérer le changement.
Enfin, les organisations devraient mesurer des KPI tels que la réduction des fausses alarmes, l’amélioration des temps de réponse et le temps opérateur économisé. L’étude d’IBM montre jusqu’à 30 % de gain sur les temps de réponse, et les études de cas Genetec rapportent jusqu’à 70 % de fausses alarmes en moins (IBM Security, Genetec case studies). Utilisez ces objectifs pour orienter le déploiement et prioriser l’automatisation là où elle génère le plus de valeur.
FAQ
What is the AI layer on top of Genetec Security Center?
La couche IA est un logiciel qui s’exécute au-dessus de la plateforme Genetec pour ajouter du raisonnement, de la recherche et de l’automatisation aux événements VIDÉO et de contrôle d’accès. Elle vérifie les alarmes, explique ce que le système a vu et recommande ou exécute des réponses.
How does AI reduce false alarms?
Les modèles IA ajoutent du contexte en corrélant les images des CAMÉRAS avec les données d’accès et ALPR, ce qui filtre les déclencheurs non pertinents. Les études de cas rapportent des réductions de fausses alarmes allant jusqu’à 70 % lorsque la vérification par IA est appliquée (Genetec case studies).
Can this AI work with existing cameras and VMS?
Oui. La couche se connecte via des SDKs et des canaux VMS pour ingérer les FLUX DE CAMÉRA et les événements. visionplatform.ai prend en charge les caméras ONVIF, RTSP et s’intègre aux principales plateformes VMS pour garder les déploiements flexibles.
Is video processed in the cloud or on-prem?
Vous pouvez déployer soit sur site, soit en hybride selon les exigences de conformité. Pour les sites sensibles au RGPD, le traitement sur site garde la vidéo et les modèles à l’intérieur de l’installation pour soutenir la confidentialité et le contrôle.
What are common use cases for airports and transport hubs?
Les cas d’usage courants incluent la détection d’intrusion périmétrique, les alertes de flânage, les workflows ANPR/LPR, la surveillance de la densité de foule et la détection d’objets abandonnés. Voir des exemples spécifiques en aéroport tels que détection du flânage et ANPR/LPR dans les aéroports pour plus de détails.
How does forensic search help investigations?
La recherche médico-légale convertit la vidéo en descriptions textuelles et en étiquettes, permettant des requêtes en langage naturel pour retrouver rapidement des incidents. Cette capacité réduit les enquêtes de plusieurs heures à quelques minutes ; en savoir plus sur la recherche médico-légale dans les aéroports ici : recherche médico-légale dans les aéroports.
What governance is needed for facial recognition?
Des politiques strictes sont requises pour le traitement biométrique, y compris des limites de conservation, des contrôles d’accès et des bases légales documentées en vertu du RGPD. Conservez des journaux d’audit et impliquez les responsables de la protection de la vie privée avant d’activer les fonctionnalités faciales.
How do AI agents support operators?
Les agents IA fournissent des actions suggérées, préremplissent les rapports d’incident et peuvent exécuter des tâches répétitives sous des règles politiques. Ils libèrent les opérateurs pour gérer les incidents complexes tout en conservant une supervision humaine.
What performance improvements can organisations expect?
Les organisations constatent souvent un traitement des incidents plus rapide et moins de faux positifs. Les études indiquent jusqu’à 30 % de réduction des temps de réponse et des baisses importantes des fausses alarmes lorsque la vérification par IA est appliquée (IBM Security, Genetec case studies).
How should teams start with AI on Genetec Security Center?
Commencez par un pilote ciblé qui intègre quelques flux de CAMÉRA, des événements de contrôle d’accès et un workflow automatisé. Mesurez la réduction des fausses alarmes et les gains de temps de réponse, puis étendez le déploiement et ajustez les modèles pour les spécificités du site.
