Voici les cinq tendances en matière de vidéosurveillance en 2026 selon Hanwha Vision

Au cours des dernières années, le développement et l'adoption de la technologie de l'Intelligence Artificielle se sont accélérés à un rythme sans précédent, impactant de multiples secteurs. Comme il est logique, l'élan innovant apporté par l'Intelligence Artificielle est déjà une réalité dans le domaine de la vidéosurveillance. Cependant, Vision Hanwha prévoit que 2026 marquera un tournant décisif pour l'Intelligence Artificielle.

John Lutz Boorman, directeur de Produit et Marketing chez Hanwha Vision Europe, déclare que “nous prévoyons que l'Intelligence Artificielle évoluera au-delà d'une simple adoption pour devenir la base essentielle de toute l'industrie. L'apparition des dits Agents Autonomes d'Intelligence Artificielle redéfinira la structure et le fonctionnement des systèmes de vidéosurveillance”.

Pour faire face à cette vague de changement, Hanwha Vision a identifié cinq tendances clés sur lesquelles l'industrie doit se concentrer. Estas tendencias apuntan a un futuro en el que la Inteligencia Artificial actúa como motor central, elevando la videovigilancia desde la simple monitorización hacia un pilar fundamental de la eficiencia operativa y la sostenibilidad.

Inteligencia Artificial fiable

A medida que el análisis mediante Inteligencia Artificial se generaliza, il principio de Garbage In, Garbage Out será crítico en la videovigilancia. El ruido visual y las distorsiones provocadas por entornos exigentes (como baja iluminación, contraluces o niebla) son una de las principales causas de falsas alarmas generadas por la Inteligencia Artificial. Dans 2026, establecer un entorno de datos fiables para resolver estos problemas se convertirá en la máxima prioridad del sector.

Con el rendimiento de los motores de análisis de Inteligencia Artificial alcanzando niveles similares entre fabricantes, el foco de la inversión se está desplazando hacia la obtención de datos de vídeo de alta calidad que la Inteligencia Artificial pueda interpretar sin errores.

A juicio de John Lutz Boorman, un ejemplo de ello es la reducción del ruido y las distorsiones en entornos extremos mediante tecnologías ISP (procesamiento de señal de imagen) de alto rendimiento basadas en Inteligencia Artificial, junto con el uso de sensores de mayor tamaño. El ISP basado en Inteligencia Artificial emplea deep learning para diferenciar objetos del ruido, eliminando eficazmente este último y optimizando los detalles relevantes, fournissant des données en temps réel particulièrement adaptées à l'analyse par Intelligence Artificielle. Les capteurs d'image de plus grande taille captent plus de lumière, ce qui réduit de manière structurelle la génération de bruit vidéo, particulièrement dans des conditions de faible luminosité.

Parallèlement, à mesure que l' utilisation éthique de l'Intelligence Artificielle devient une préoccupation centrale, l'adoption obligatoire de systèmes de gouvernance de l'Intelligence Artificielle se rapproche. La réglementation européenne sur l'Intelligence Artificielle utilise une classification basée sur le risque des systèmes déployés dans les espaces publics et impose aux fabricants l'obligation légale de garantir la transparence dès la phase de conception. Cela ne peut qu'accélérer l'élan du secteur vers une intelligence artificielle véritablement fiable.

Las caméras P Series avec intelligence artificielle de deuxième génération de Hanwha Vision intégrant un design Dual NPU, le chipset Wisenet 9 avec amélioration d'image basée sur l'intelligence artificielle et un capteur grand format de 1/1,2”, garantissant des images nettes et optimisées pour l'analyse par intelligence artificielle même dans les environnements les plus exigeants.

Pour renforcer encore son positionnement en intelligence artificielle fiable, dans 2026 Hanwha Vision prévoit de mettre à jour son application WiseAI, en tirant parti de ses capacités d'acquisition de données fiables. Une fonction d'auto-calibration déterminera les informations de distance de la scène pour améliorer la fiabilité des données, et de nouvelles analyses d'événements basées sur l'Intelligence Artificielle permettront de détecter des comportements anormaux tels que des bagarres ou des chutes. Ces fonctionnalités seront intégrées dans les lancements de produits de 2026.

La collaboration avec des agents d'Intelligence Artificielle

Du point de vue de Hanwha, à mesure que l'Intelligence Artificielle évolue de la détection basique vers des agents capables d'analyser des scènes complexes et de proposer des réponses initiales, le rôle de l'opérateur changera radicalement. Les personnes délégueront les tâches répétitives de supervision aux agents d'Intelligence Artificielle, liberating time for more critical and higher-value activities.

While previous Artificial Intelligence systems in video surveillance were limited to reducing the operator's workload by automating tasks such as object search, tracking, or alarm generation, the Artificial Intelligence Agent will go one step further. It will be able to perform complex situational analyses de manière autonome, carry out initial automatic responses and recommend the most effective follow-up actions to the control operator.

At Hanwha they emphasize, Par exemple, that an Artificial Intelligence Agent can independently assess an intrusion, initiate preliminary actions such as triggering an alarm and, later, propose final decision options to the operator (Par exemple, alerter la police). En même temps, générer automatiquement un rapport complet avec vidéo en temps réel de la zone affectée, enregistrements d'accès, un historique des actions initiales réalisées par l'Intelligence Artificielle et recommandations de réponse optimale.

Les opérateurs évolueront vers un rôle plus proche de celui de commandants, prenant les décisions finales qui nécessitent du jugement, analyse complexe et considération des implications légales et contextuelles. En plus, ils assumeront la fonction de gestionnaires de la gouvernance de l'Intelligence Artificielle, supervisant de manière transparente toutes les actions autonomes et processus de raisonnement exécutés par les Agents d'Intelligence Artificielle. Cette fonction essentielle exige une évolution significative des compétences de l'opérateur.

Favoriser une sécurité durable

La croissance exponentielle de l'intelligence artificielle générative augmente de manière notable la demande énergétique. Selon l'Agence Internationale de l'Énergie, la consommation électrique des centres de données sera plus que doublée avant 2030 dans son scénario de base, alimentée par la demande d'intelligence artificielle.

L'industrie de la vidéosurveillance ne peut plus prioriser des performances illimitées, car elle est confrontée au double défi de l'augmentation de la vidéo en haute résolution et de la charge computationnelle de l'intelligence artificielle à la périphérie. Dans ce contexte, la sécurité durable, qui privilégie la durabilité opérationnelle et la minimisation de l'impact environnemental, deviendra une compétence clé pour réduire le TCO (Coût Total de Possession) et atteindre les objectifs ESG.

Pour concrétiser cette sécurité durable, le secteur progresse vers le développement de chipsets d'intelligence artificielle à faible consommation qui réduisent drastiquement la demande énergétique sans compromettre la qualité de l'image ni la capacité de traitement. En outre, les technologies qui garantissent l'efficacité des données directement sur l'appareil en périphérie (edge) sont prioritaires (la caméra).

Un exemple est la technologie WiseStream basée sur l'intelligence artificielle de Hanwha Vision, qui maximise l'efficacité dans la gestion de la vidéo et contribue à réduire la consommation énergétique. Cette technologie sépare intelligemment les zones d'intérêt des zones non pertinentes de la scène et ajuste la compression en conséquence, optimizando el tráfico de datos sin perder información crítica. En plus, las cámaras equipadas con Wisenet 9 mejoran la eficiencia de transmisión reutilizando imágenes de regiones estáticas.

Inteligencia de vídeo

A medida que la Inteligencia Artificial se integra en las cámaras y avanzan las tecnologías cloud para el procesamiento masivo de datos, el concepto de espacio sensible, un entorno capaz de percibir y comprender, se está convirtiendo en una realidad.
Esto implica que la videovigilancia evolucione más allá de la simple monitorización para convertirse en una fuente de datos central para la tecnología de Digital Twin, que refleja el entorno físico en tiempo real. Un Digital Twin es una réplica virtual de un activo físico real creada en un entorno digital.

À l'heure actuelle, la información extraída por las cámaras con Inteligencia Artificial (métadonnées) ya se utiliza como inteligencia de negocio para optimizar operaciones en sectores como ciudades inteligentes, retail y fabricación avanzada. À l'avenir, estos metadatos se fusionarán con información procedente de sistemas de control de accesos, sensores IoT y sensores medioambientales para construir un entorno Digital Twin unificado e inteligente.

Ce entorno Digital Twin transformará la experiencia de monitorización. En lugar de interfaces fragmentadas y complejas, los operadores dispondrán de una visión global basada en mapas que integrará el VMS (Sistema de Gestión de Vídeo) y los sistemas de control de accesos. En este espacio digital perfectamente replicado, el sistema de vídeo evolucionará hacia un espacio inteligente autónomo, capaz de comprender las situaciones y gestionar incidencias de forma independiente.

La incorporación de las últimas tecnologías de Inteligencia Artificial permitirá a los responsables de seguridad un mayor control sobre el sistema. Par exemple, la Inteligencia Artificial podrá interpretar consultas en lenguaje natural como: “Encuentra a la persona que entró en la sala de servidores después de las 22:00 de anoche”, analizando automáticamente registros de acceso y vídeo para ofrecer el resultado. Esto representa un verdadero salto hacia la conciencia situacional avanzada.

Arquitectura híbrida: potencia distribuida

L'augmentation du coût de transmission de la vidéo en haute définition, ainsi que les exigences de souveraineté des données et les obligations réglementaires, pose d'importants défis pour les systèmes exclusivement basés sur le cloud. Pour cette raison, L'architecture hybride, qui conserve les avantages du cloud tout en réduisant la charge opérationnelle, se consolide rapidement comme la solution optimale pour la vidéosurveillance.

L'architecture hybride offre aux utilisateurs un contrôle et une flexibilité totaux sur le système, permettant de déployer chaque fonction à l'emplacement le plus efficace en fonction des besoins de l'entreprise, du budget et du cadre juridique. Cela en fait une stratégie clé pour maximiser le TCO.

Du point de vue de la vidéosurveillance, L'architecture hybride maximiser l'efficacité en répartissant de manière flexible les fonctions entre les environnements sur site et cloud. Les environnements locaux hébergent la surveillance en temps réel et les fonctions critiques qui doivent respecter les réglementations de stockage et de rétention à court terme, ainsi que le traitement de données hautement sensibles pour garantir le contrôle et la réponse immédiate.

Pour ta part, le cloud est utilisé pour des fonctions telles que la gestion centralisée à distance, l'analyse de grands volumes de données, l'entraînement de modèles de deep learning et l'archivage à long terme, garantissant l'évolutivité et la facilité opérationnelle.
Au-delà de la simple séparation des infrastructures, cette architecture supporte la structure de calcul distribuée nécessaire pour que les systèmes de vidéosurveillance basés sur l'analyse par Intelligence Artificielle fonctionnent de manière optimale.

Dans ce modèle, les dispositifs edge (caméras et NVR) effectuent la première couche de traitement, en détectant les événements en temps réel et en ne transmettant que les données nécessaires au cloud. Cela réduit la charge sur le réseau et optimise la vitesse et le stockage. Ensuite, l'environnement cloud exécute une deuxième couche d'analyse avancée et d'apprentissage automatique à grande échelle sur les données filtrées, améliorant significativement la précision et la sophistication des fonctions d'Intelligence Artificielle.

“Dans 2026, L'intelligence artificielle sera solidement établie comme une nouvelle norme dans l'infrastructure de sécurité. Pour répondre à ce scénario, Hanwha Vision offrira des données fiables et une valeur durable en matière de sécurité grâce à des solutions basées sur des architectures hybrides optimisées pour l'analyse et le traitement via l'intelligence artificielle. Tout indique que ce sera une année passionnante”, conclut John Lutz Boorman.