Les entreprises suisses disposent souvent déjà de caméras. Pourtant, lorsqu’un incident survient, plusieurs difficultés apparaissent : images trop nombreuses à examiner, recherche lente après un événement, alertes peu fiables ou absence de surveillance active en dehors des heures habituelles. L’analyse vidéo assistée par intelligence artificielle peut apporter une réponse à certains de ces problèmes. Elle peut aider à signaler un franchissement de ligne, une présence dans une zone restreinte, une chute, un objet abandonné ou accélérer la recherche d’une séquence après incident. L’enjeu n’est pas de remplacer l’opérateur. Il est de lui éviter de regarder passivement des écrans pendant des heures et de concentrer son attention sur les événements qui nécessitent une action. Cette évolution intéresse naturellement les responsables sûreté et facility managers. Mais elle crée aussi un piège : commencer le projet par une fonctionnalité attractive, plutôt que par le risque opérationnel à traiter. Une caméra intelligente n’est pas un objectif. C’est un outil au service d’une décision.
Reconnaître une personne n’est pas détecter une situation dangereuse
La reconnaissance faciale répond à une question précise : une personne déterminée correspond-elle à une identité ou à une référence enregistrée ?
Or, dans de nombreux contextes de sécurité physique, la question prioritaire est différente :
- Une personne entre-t-elle dans une zone réservée hors des horaires prévus ?
- Une porte critique reste-t-elle ouverte anormalement longtemps ?
- Une chute se produit-elle dans une zone peu fréquentée ?
- Un objet demeure-t-il sans surveillance dans un espace sensible ?
- Peut-on retrouver rapidement les images liées à un incident signalé ?
Dans ces situations, identifier chaque personne présente peut être inutilement complexe et sensible. Une fonction de détection d’événement peut parfois répondre au besoin avec une atteinte moindre à la sphère privée.
Cette distinction est essentielle. Installer une technologie capable d’identifier des individus lorsque l’objectif est simplement de repérer une intrusion ou une situation anormale revient à utiliser un passeport pour vérifier qu’une porte est fermée.
En Suisse, lorsqu’une caméra filme des personnes identifiables, il s’agit d’un traitement de données personnelles soumis à la législation sur la protection des données. Le PFPDT rappelle également que la LPD s’applique directement aux traitements utilisant l’intelligence artificielle.
Une fonction moins intrusive peut être plus utile
La reconnaissance faciale n’est pas la seule manière d’améliorer une installation vidéo existante. Plusieurs fonctions peuvent produire un bénéfice opérationnel immédiat sans chercher à identifier systématiquement les personnes filmées.
Détection d’intrusion ou de présence hors horaire
Sur un quai de livraison, une cour intérieure ou une zone technique, la question utile est souvent simple : quelqu’un se trouve-t-il dans un espace où personne ne devrait être présent à cette heure ?
Une alerte correctement paramétrée peut alors permettre une vérification rapide par un opérateur ou un responsable de permanence.
Franchissement de ligne ou entrée dans une zone sensible
Dans un bâtiment accueillant du public, il peut être pertinent de détecter le passage derrière un comptoir, l’accès à une zone réservée ou le franchissement d’un périmètre technique.
Cette logique s’intéresse au comportement de la scène, non à l’identité de chaque visiteur.
Détection d’une chute ou d’une situation nécessitant une levée de doute
Dans certains environnements, une alerte de chute ou d’immobilité prolongée peut soutenir une intervention plus rapide. Elle doit toutefois être évaluée avec prudence : contexte réel, taux de fausses alertes, rôle de l’opérateur et conséquences d’une alerte manquée.
Recherche vidéo accélérée après incident
Après un vol, une dégradation ou une intrusion, le temps perdu à parcourir manuellement plusieurs heures d’enregistrement peut retarder l’analyse. Une recherche intelligente peut aider à retrouver plus vite une séquence pertinente, à condition que les accès, consultations et exports soient maîtrisés et traçables.
Un exemple récent illustre cette logique : en octobre 2025, le PFPDT a indiqué avoir examiné l’utilisation de caméras intelligentes dans des zones de caisses automatiques de Coop. Selon son examen, les caméras concernées détectaient des situations liées au scan des produits, sans reconnaissance faciale ni analyse des habitudes d’achat ; le PFPDT a conclu que le traitement examiné respectait la LPD et ne présentait pas de risque accru pour les personnes concernées. Ce cas ne constitue pas une autorisation générale : il montre surtout l’importance d’évaluer précisément la fonction utilisée et les données réellement traitées.
Choisir une caméra intelligente selon le risque, pas selon le catalogue
Un projet de vidéoprotection intelligente devrait commencer par une série de questions opérationnelles, avant tout choix technologique.
Imaginons un site disposant d’un parking souterrain, d’un hall public, d’une réception, d’un local informatique et d’une zone de livraison. Les besoins ne sont pas les mêmes partout.
Dans le parking, l’enjeu peut être la détection d’une présence en dehors des horaires ou l’assistance après une agression. Dans le hall, il peut s’agir de comprendre un incident après coup sans créer une surveillance excessive du personnel. Dans la zone de livraison, le besoin peut être de détecter un accès non autorisé. Dans le local informatique, un contrôle d’accès correctement gouverné peut être plus pertinent qu’une caméra dotée d’identification biométrique.
Avant d’activer une fonction d’IA vidéo, il est utile de documenter :
- l’incident redouté ou déjà rencontré ;
- l’action attendue en cas d’alerte ;
- la personne chargée de vérifier et décider ;
- le taux de fausses alertes acceptable ;
- la durée de conservation utile ;
- les personnes pouvant consulter ou exporter les images ;
- l’existence d’une solution moins sensible permettant d’obtenir un résultat comparable.
Une IA vidéo mal choisie peut ajouter des alertes, des coûts et des contraintes sans améliorer la sécurité. Une fonction plus modeste, bien paramétrée et correctement intégrée aux procédures, peut au contraire améliorer concrètement la réaction.
IA, vidéoprotection et LPD : les garde-fous à intégrer dès le départ
L’usage de caméras intelligentes ne se résume pas à un réglage logiciel. Il engage la gouvernance de l’organisation.
Le premier garde-fou est la finalité : pourquoi filme-t-on et pourquoi analyse-t-on les images ? Prévention d’une intrusion, protection d’une zone de valeur, assistance après incident ou détection d’un événement particulier ne sont pas des objectifs interchangeables.
Le deuxième est la proportionnalité : la fonction utilisée est-elle nécessaire au regard du besoin ? Une analyse événementielle peut-elle suffire, plutôt qu’une identification individuelle ?
Le troisième est la transparence : les personnes concernées doivent être informées de manière appropriée de la vidéosurveillance et de son usage. Le PFPDT souligne notamment que l’information des personnes filmées est fréquemment insuffisante.
Le quatrième est la maîtrise des accès et de la conservation : qui peut visionner les images, lancer une recherche, exporter une séquence ou administrer la fonction intelligente ? Combien de temps les données restent-elles conservées ? Les consultations importantes sont-elles traçables ?
Lorsque des collaborateurs sont susceptibles d’être filmés, la vigilance doit être renforcée. Le PFPDT indique que la vidéosurveillance au travail ne doit pas servir à surveiller le comportement des employés et qu’une mesure moins intrusive doit être privilégiée lorsque le but peut être atteint autrement. Il recommande également une conservation aussi brève que possible, adaptée à la finalité.
Enfin, lorsqu’un traitement utilisant l’IA est susceptible d’entraîner un risque élevé pour la personnalité ou les droits fondamentaux, une analyse d’impact relative à la protection des données personnelles peut être requise. Le PFPDT précise que le risque dépend notamment de la technologie utilisée, de l’ampleur, du contexte et de la finalité du traitement.
Ces éléments doivent être appréciés pour chaque projet concret. Une fonction acceptable dans un contexte donné ne l’est pas automatiquement dans un autre.
Pourquoi un audit préalable évite un investissement inadapté
Une entreprise peut facilement acheter une fonctionnalité d’analyse vidéo. Elle aura plus de difficulté à démontrer, après coup, pourquoi elle l’a choisie, comment elle est exploitée et si elle améliore réellement la sécurité.
Un audit préalable permet de repartir du terrain :
- Quels incidents ont réellement eu lieu au cours des dernières années ?
- Quelles zones posent problème ?
- Les caméras actuelles couvrent-elles correctement les besoins ?
- Les alertes sont-elles traitées par une personne identifiée ?
- Les procédures existent-elles et sont-elles appliquées ?
- Les images peuvent-elles être retrouvées rapidement après un événement ?
- Les accès et exports sont-ils documentés ?
- Une fonction moins sensible répondrait-elle déjà au besoin ?
L’audit permet aussi d’éviter un biais fréquent : moderniser un dispositif technique sans corriger les faiblesses humaines ou organisationnelles. Une alerte intelligente n’améliore pas la sécurité si personne ne sait qui doit la vérifier, dans quel délai et selon quelle procédure.
L’IA peut aider à repérer, classer ou rechercher. Elle ne décide pas seule de l’intervention à mener, ne remplace pas une procédure claire et ne valide pas la proportionnalité du traitement. La décision reste humaine, documentée et assumée par l’organisation.
Les points à vérifier dans votre entreprise
Avant d’envisager une nouvelle fonction de caméra intelligente, vérifiez les éléments suivants :
- Quels événements voulez-vous détecter ou traiter plus rapidement ?
- Avez-vous réellement besoin d’identifier des personnes, ou seulement de détecter une situation ?
- Quelles zones, horaires et catégories de personnes seraient concernés ?
- Qui reçoit l’alerte et quelle action doit suivre ?
- Comment mesurez-vous les fausses alertes et les alertes manquées ?
- Les collaborateurs et visiteurs sont-ils informés de manière appropriée ?
- Les accès aux images, recherches et exports sont-ils limités et traçables ?
- La conservation est-elle définie selon la finalité réelle ?
- Une analyse d’impact doit-elle être réalisée compte tenu du risque du traitement ?
- Le choix technologique et les responsabilités sont-ils documentés avant la mise en service ?
Conclusion
Les caméras intelligentes peuvent améliorer la sécurité d’une organisation. Mais leur valeur ne se mesure pas au nombre de fonctions activées ni à la capacité d’identifier toujours davantage de personnes.
Elle se mesure à une question beaucoup plus concrète : le dispositif aide-t-il vos équipes à détecter un événement pertinent, à réagir utilement et à traiter les données dans un cadre maîtrisé ?
La reconnaissance faciale peut paraître séduisante parce qu’elle est visible et impressionnante. Dans de nombreux projets, une analyse vidéo plus ciblée, mieux paramétrée et mieux gouvernée répondra pourtant plus justement au besoin.
L’enjeu n’est pas d’ajouter une couche de technologie. Il est de choisir une fonction utile, proportionnée, correctement gouvernée et réellement exploitable sur le terrain.
Votre société envisage une évolution de son dispositif de vidéoprotection avec intelligence artificielle ? Avant d’investir dans une fonction sensible ou inutilement complexe, Seeger Consulting vous accompagne pour évaluer vos risques, examiner vos équipements existants, clarifier vos processus d’alerte et identifier les usages IA réellement pertinents pour votre site.