Étonnant et novateur, un système de surveillance basé sur l’IA fait ses preuves pour détecter des menaces potentielles à des distances impressionnantes, tout en diminuant considérablement les fausses alertes. À la croisée de la technologie et de la sécurité, il transforme la façon dont nous protégeons des sites sensibles, comme les dépôts nucléaires.
La startup de sécurité Scylla propose des systèmes de sécurité « proactifs » basés sur l’IA pour protéger les périmètres des installations et des dépôts. Ses systèmes Scylla AI sont apparemment suffisamment performants pour sécuriser les sites nucléaires américains, car le Département de la Défense (DoD) a commencé à les tester il y a huit mois au Blue Grass Army Depot (BGAD) à Richmond, dans le Kentucky.
Actuellement, BGAD est la seule base militaire utilisant des algorithmes de surveillance alimentés par l’IA pour détecter des menaces potentielles. Ces systèmes assistent le personnel dans la localisation et l’identification des intrus, des armes ou des « comportements anormaux » en temps réel. Les systèmes Scylla fonctionnent avec des caméras de surveillance et des drones existants pour surveiller les installations, offrant d’importantes améliorations en matière d’efficacité dans la réponse aux menaces par le personnel humain.
Selon Drew Walter, sous-secrétaire adjoint à la défense pour les questions nucléaires, l’IA de Scylla apprend en temps réel, réduisant ainsi les fausses alertes. Ce système répond à l’un des défis de longue date du DoD en matière de sécurité physique : améliorer les temps de réaction du personnel de sécurité tout en filtrant rapidement et de manière fiable les problèmes non sécuritaires.
Lors des tests effectués au BGAD par le Physical Security Enterprise and Analysis Group (PSEAG), Scylla a démontré une capacité à détecter des menaces avec des taux de précision dépassant 96 %. Chris Willoughby, responsable des systèmes électroniques de sécurité du dépôt, a déclaré que le système réduisait considérablement les fausses alertes causées par des phénomènes « environnementaux ». Il est toujours nécessaire que des humains décident s’il faut répondre à une menace.
L’IA a montré des capacités de surveillance remarquables en identifiant un individu armé grimpant sur une tour à eau à un mile de distance. Un autre exemple de la fiabilité du système a été un signal envoyé au personnel de sécurité « en quelques secondes » après que l’algorithme a détecté deux intrus armés potentiels franchissant une clôture. Les intrus faisaient partie du personnel de BGAD, et Scylla les a immédiatement identifiés grâce à la reconnaissance faciale.
Bien que le PSEAG soit fortement impliqué dans le test, l’évaluation et même la formation des algorithmes d’apprentissage profond de Scylla pour BGAD, l’Armée n’a fourni aucun détail spécifique sur la manière dont le système entraîné diffère du logiciel commercial pour des raisons évidentes. Le sous-secrétaire adjoint Walter est un fervent admirateur de l’IA, car celle-ci pourrait être « transformative » pour la mission principale du PSEAG : protéger l’arsenal nucléaire stratégique américain.