Un journaliste de la BBC a récemment testé une technologie anti-vol basée sur l'intelligence artificielle (IA), mise en œuvre par de grandes enseignes et des magasins indépendants. L'expérience visait à évaluer l'efficacité de ces systèmes et à explorer leurs implications plus larges pour les entreprises et les consommateurs.

Les systèmes d'IA utilisent généralement l'infrastructure de vidéosurveillance existante, employant des algorithmes sophistiqués pour analyser les flux vidéo en temps réel. Ces algorithmes sont entraînés à identifier les comportements suspects indiquant un vol à l'étalage, tels que le flânage prolongé près d'articles de valeur, la dissimulation de marchandises ou les regards furtifs vers les sorties. Une fois qu'une activité suspecte est détectée, le système alerte le personnel du magasin, lui permettant d'intervenir.

La technologie de base repose sur l'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA où les algorithmes apprennent à partir de vastes ensembles de données sans programmation explicite. Dans ce contexte, l'IA est entraînée sur des milliers d'heures de séquences vidéo représentant à la fois un comportement d'achat légitime et des cas de vol à l'étalage. Cet entraînement permet au système de différencier le simple fait de naviguer et le vol potentiel avec une précision croissante.

Les partisans de la technologie soutiennent qu'elle offre un avantage significatif par rapport aux mesures de sécurité traditionnelles, telles que les agents de sécurité ou les systèmes de surveillance de base. « L'IA peut fournir un niveau de vigilance et d'objectivité qui n'est tout simplement pas possible avec l'observation humaine », a déclaré le Dr Anya Sharma, experte en vision artificielle à l'Université d'Oxford, qui n'était pas directement impliquée dans l'expérience de la BBC. « Elle peut surveiller en permanence plusieurs zones simultanément, sans fatigue ni préjugé. »

Cependant, l'utilisation de l'IA dans les commerces de détail soulève également des préoccupations concernant la vie privée et le potentiel de biais. Les critiques soutiennent que ces systèmes pourraient cibler de manière disproportionnée certains groupes démographiques, entraînant un traitement injuste ou discriminatoire. « Il existe un risque réel que ces technologies perpétuent les préjugés sociétaux existants », a averti Sarah Chen, défenseure de la vie privée à l'Electronic Frontier Foundation. « Si les données d'entraînement sont biaisées, l'IA pourrait apprendre à associer un comportement suspect à des ethnies ou à des milieux socio-économiques particuliers. »

De plus, la précision de ces systèmes n'est pas garantie. Les faux positifs, où des clients innocents sont signalés à tort comme des voleurs potentiels, pourraient conduire à des situations embarrassantes, voire conflictuelles. Le test du journaliste de la BBC a probablement exploré la fréquence de ces faux positifs et la capacité du système à distinguer le vol véritable des actions inoffensives.

Le déploiement de la technologie anti-vol basée sur l'IA s'inscrit dans une tendance plus large vers une automatisation accrue et une analyse des données dans le secteur du commerce de détail. Les détaillants tirent de plus en plus parti de l'IA pour optimiser la gestion des stocks, personnaliser l'expérience client et améliorer la sécurité. Les derniers développements incluent l'intégration de l'IA aux systèmes de point de vente pour détecter les transactions frauduleuses et l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale pour identifier les voleurs connus.

L'impact à long terme de ces technologies sur la société reste à voir. À mesure que l'IA devient plus répandue dans le commerce de détail et d'autres espaces publics, il est essentiel de traiter les implications éthiques et juridiques pour garantir que ces systèmes sont utilisés de manière responsable et ne portent pas atteinte aux droits individuels. Des recherches supplémentaires et un débat public sont nécessaires pour établir des directives et des réglementations claires pour le développement et le déploiement des technologies de surveillance basées sur l'IA.