La détection d’intrusion à l’heure du deep learning
Jean-Baptiste Ducatez, PDG de Foxstream, société éditrice de logiciel spécialisé dans l’analyse et le traitement automatique d’images vidéo, fait le point sur les forces et les faiblesses du deep learning utilisé en détection d’intrusion.
Une analyse beaucoup plus fine
Avec le deep learning, la détection d’intrusion est devenue plus précise. On est passé d’une analyse descriptive à une analyse prédictive. En effet, avec l’utilisation de modèles construits par l’apprentissage de plusieurs centaines de millions d’images, les scénarios sont beaucoup plus complexes et la détection beaucoup plus fine.
« Avec le deep learning, on peut détecter un vélo, une voiture, une camionnette, mais aussi faire un suivi d’objet. Et demain, on pourra même différencier le type de voiture et dire s’il s’agit d’une 3008 ou d’une 5008 », explique Jean-Baptiste Ducatez, PDG de Foxstream, société d’édition logicielle spécialisée dans l’analyse et le traitement automatique d’images vidéo.
Continuez votre lecture… Abonnez-vous !
Si vous êtes déjà abonné, connectez-vous.
En ce moment
À moins de quatre ans du coup d’envoi, la loi n° 2026-201 du 20 mars 2026 relative à l’organisation…
-
Excepté la chute des ventes en 2020 due à la crise sanitaire, le marché de la détection incendie progresse régulièrement…
-
L’agression au couteau de deux infirmières au centre médico-psychologique (CMP) de Sens (Yonne) le 2 mars 2026 a rappelé…
-
C’est la question lancinante qui revient après l’incendie de Crans-Montana (Suisse) dans le bar Le Constellation la nuit du…
-
Existe-t-il des vérifications périodiques réglementaires pour les chargeurs et batteries des chariots de manutention ? Si oui, quelles sont-elles…
-
Le décret n° 2026-166 et un arrêté en date du 4 mars, tous deux publiés au JO du 6 mars,…
