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. Ces tendances indiquent un avenir dans lequel l'intelligence artificielle agit comme moteur central, élevant la vidéosurveillance de la simple surveillance à un pilier fondamental de l'efficacité opérationnelle et de la durabilité.

Intelligence artificielle fiable

À mesure que l'analyse par intelligence artificielle se généralise, il principe de Garbage In, Garbage Out sera critique dans la vidéosurveillance. Le bruit visuel et les distorsions provoqués par des environnements exigeants (comme une faible luminosité, les contre-jours ou le brouillard) sont l'une des principales causes de fausses alertes générées par l'intelligence artificielle. Dans 2026, établir un environnement de données fiables pour résoudre ces problèmes deviendra la priorité absolue du secteur.

Avec les performances des moteurs d'analyse d'Intelligence Artificielle atteignant des niveaux similaires entre fabricants, le focus de l'investissement se déplace vers l'obtention de données vidéo de haute qualité que l'Intelligence Artificielle puisse interpréter sans erreurs.

selon John Lutz Boorman, un exemple en est la réduction du bruit et des distorsions dans des environnements extrêmes grâce aux technologies ISP (traitement du signal image) de haute performance basé sur l'Intelligence Artificielle, en parallèle avec l'utilisation de capteurs de plus grande taille. L'ISP basé sur l'Intelligence Artificielle utilise le deep learning pour différencier les objets du bruit, éliminant efficacement ce dernier et optimisant les détails pertinents, 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, optimisant le trafic des données sans perdre d'informations critiques. En plus, les caméras équipées de Wisenet 9 améliorent l'efficacité de la transmission en réutilisant les images des zones statiques.

Intelligence vidéo

À mesure que l'Intelligence Artificielle s'intègre dans les caméras et que les technologies cloud progressent pour le traitement massif de données, le concept d'espace sensible, un environnement capable de percevoir et de comprendre, devient une réalité.
Cela implique que la vidéosurveillance évolue au-delà de la simple surveillance pour devenir une source de données centrale pour la technologie du Jumeau numérique, qui reflète l'environnement physique en temps réel. Un Jumeau numérique est une réplique virtuelle d'un actif physique réel créée dans un environnement numérique.

À l'heure actuelle, les informations extraites par les caméras dotées d'Intelligence Artificielle (métadonnées) sont déjà utilisées comme intelligence d'affaires pour optimiser les opérations dans des secteurs tels que les villes intelligentes, le commerce de détail et la fabrication avancée. À l'avenir, ces métadonnées seront fusionnées avec des informations provenant des systèmes de contrôle d'accès, des capteurs IoT et des capteurs environnementaux pour construire un environnement Digital Twin unifié et intelligent.

Ce environnement Digital Twin transformera l'expérience de surveillance. Au lieu d'interfaces fragmentées et complexes, les opérateurs disposeront d'une vision globale basée sur des cartes qui intégrera le VMS (Système de Gestion Vidéo) et les systèmes de contrôle d'accès. Dans cet espace digital parfaitement reproduit, 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.