Les appareils d’IA en périphérie, initialement conçus pour des clients d’entreprise disposant de centres d’opérations de sécurité mondiaux, ont rencontré des difficultés lorsqu’ils ont été appliqués à des sites plus petits dépourvus de sécurité sur place. Ces utilisateurs finaux avaient besoin d’appareils compacts équipés d’analyses standard, telles que la vérification de l’utilisation des EPI sur les chantiers ou l’identification du personnel en uniforme livrant des colis pour des clients multifamiliaux.
L’introduction des appareils d’IA en périphérie par des entreprises comme Vaido en 2018 a marqué un tournant. Offrant à l’origine des solutions d’analyses à grande échelle, Vaido a développé des appareils plus petits adaptés aux déploiements à distance, fournissant des analyses directement aux caméras en périphérie. Bien que l’adoption ait été lente, la récente réduction des coûts de bande passante, de connectivité cloud et de chipsets a rendu l’IA en périphérie plus accessible.
Aujourd’hui, les appareils d’IA en périphérie gagnent en popularité. Des fabricants comme Camect et Hanwha Vision ont rejoint le marché, proposant des solutions qui intègrent des analyses sans exigences spécifiques en matière de caméras. Ces appareils sont particulièrement bénéfiques pour les entreprises de surveillance supervisant plusieurs sites avec des configurations de caméras variées.
Les appareils d’IA en périphérie offrent deux principaux avantages : des packages analytiques préétablis et des appareils standardisés. Les packages préétablis permettent aux clients de mettre en œuvre des analyses sans dépendre de fournisseurs de caméras spécifiques, permettant l’utilisation de caméras analogiques plus anciennes si nécessaire. Les appareils standardisés garantissent la conformité sur toutes les caméras surveillées, simplifiant la formation des opérateurs et réduisant les examens manuels des vidéos.
Les entreprises de surveillance intègrent de plus en plus les appareils d’IA en périphérie dans leurs systèmes, améliorant les réponses proactives et minimisant les fausses alertes. À mesure que cette tendance technologique se développe, on s’attend à voir émerger davantage de solutions d’IA en périphérie, offrant des analyses à la fois sur site et basées sur le cloud.
