Comment l’IA rend la détection des métaux plus importante que jamais

Chaque jour, des millions de personnes passent à travers des détecteurs de métaux à pied dans les aéroports, les écoles, les salles de concert, les tribunaux et les immeubles de bureaux. La grande majorité d’entre eux ne pense même pas deux fois à ce processus ou au fait que ces appareils servent de pare-feu essentiel pour leur propre bien-être. Lorsqu’un détecteur sonne, il est généralement considéré comme une nuisance mineure ou un retard – une fois que la cause est résolue, tout le monde continue sa journée.

Il n’est pas secret que nous vivons dans un monde confronté à des tensions de sécurité croissantes, à des foules grandissantes et à la prolifération d’incidents malheureux. L’effet de ricochet non surprenant est que l’industrie de la sécurité est confrontée à une demande plus élevée que jamais pour des technologies qui ne se contentent pas d’intervenir dans l’immédiateté d’une menace, mais qui peuvent servir de barrière prédictive et proactive pour la sécurité.

Derrière le simple rituel de passer à travers un détecteur de métaux, il peut vous surprendre d’apprendre qu’une révolution technologique est en cours dans le secteur de la sécurité. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont en train de remodeler l’ensemble de la détection des métaux, la rendant plus rapide, plus intelligente et plus précise que jamais auparavant.

Équilibrer la précision et la demande

Examinons d’abord l’industrie d’un point de vue global. Poussée par les facteurs mentionnés précédemment, le marché mondial de la sécurité de détection est en plein essor. Les experts estiment que le secteur de la détection et de la sécurité des métaux seul devrait être évalué à près de 10 milliards de dollarsen 2028, poussé principalement par les préoccupations croissantes en matière de sécurité publique et l’augmentation du volume de passagers. Les aéroports, les stades, les arènes et les écoles restent sous une pression énorme pour déplacer les gens rapidement sans compromettre la sécurité.

Le dilemme auquel sont confrontés les professionnels de la sécurité est de trouver un équilibre entre l’exhaustivité requise pour assurer la sécurité et la commodité et l’efficacité. Nous parlons souvent de la façon dont la détection secondaire peut combler les lacunes, mais la réalité est que lorsque vous êtes confronté à des dizaines de milliers de voyageurs ou de spectateurs, vous ne pouvez simplement pas ouvrir chaque sac. En même temps, manquer une menace peut être mortel. Cette dynamique met l’ensemble du système – des fabricants, des administrateurs, du personnel sur le terrain – dans un véritable dilemme.

Maintenant, examinons de plus près comment la technologie a historiquement fonctionné. Les détecteurs de métaux à pied traditionnels, basés sur l’induction électromagnétique, ont été utilisés comme chevaux de bataille fiables pendant des décennies, capables de traiter des volumes immenses de personnes à un rythme acceptable. Les détecteurs de métaux à pied de Garrett, par exemple, ont été la norme de l’industrie mondiale pendant plus de 40 ans, depuis que nous avons été chargés de créer notre premier détecteur de métaux à pied, le MagnaScanner, pour les Jeux olympiques d’été de 1984 à Los Angeles.

Malgré leur statut de “légende” par rapport à d’autres progrès technologiques, ces détecteurs sont toujours l’une des solutions de sécurité les plus rentables, hautes performances et stables sur le marché. Le problème est qu’ils ont traditionnellement manqué d’intelligence pour faire la différence entre une boucle de ceinture et une arme, ce qui conduit au processus de détection secondaire – et aux retards mentionnés précédemment. Ces fausses alarmes peuvent entraîner une fatigue humaine pour le personnel de sécurité, ce qui peut potentiellement compromettre l’efficacité de leur processus de surveillance – un effet d’entraînement qui peut conduire à des conséquences que personne ne souhaite. C’est précisément là que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique interviennent.

Les données derrière la détection

Au cœur de l’IA, la détection des métaux est transformée d’un processus réactif en un processus prédictif. Au lieu de simplement déclencher une alarme lorsqu’un métal est détecté, les systèmes de détection d’armes alimentés par l’IA peuvent analyser la forme, la densité et la position des objets métalliques à l’aide d’une reconnaissance de modèles de signaux complexes.

Nous utilisons l’IA pour atteindre des niveaux de fonctionnalité pour la technologie de détection des métaux testée qui n’étaient pas possibles auparavant. Certaines voix dans l’espace de la sécurité de détection minimisent la technologie de détection des métaux comme étant obsolète, mais elles ignorent les énormes progrès réalisés dans la sophistication de la technologie de détection des métaux ces dernières années. En appliquant ces progrès de l’apprentissage automatique à la technologie de détection des métaux, en particulier dans le cadre du développement de produits, les détecteurs de métaux ont pu atteindre une précision qui n’était pas considérée comme possible auparavant. Chez Garrett, l’IA a été utilisée pour développer une plate-forme de détection avancée et propriétaire à l’aide de l’apprentissage automatique pour notre détecteur de métaux à pied Paragon, l’un des détecteurs de métaux à pied les plus utilisés sur la planète. Ces algorithmes d’apprentissage automatique peuvent identifier les différences subtiles entre les objets du quotidien – comme les téléphones ou les clés – et les objets potentiellement dangereux, tels que les couteaux ou les armes à feu.

Lorsque vous passez à travers un détecteur amélioré par l’IA, il ne cherche pas seulement du métal – il analyse des milliers de points de données et les classe en fonction de modèles appris à partir de millions d’essais précédents pendant le développement. Le résultat est une détection instantanée et précise de plusieurs menaces et une sécurité globale plus solide. Notre plate-forme d’IA pour Paragon améliore la précision globale des cibles à l’intérieur du portail pour les cibles simples et multiples de plus de 88 % et réduit les taux de fausses alarmes par rapport aux détecteurs de métaux traditionnels sur le marché de plus de 5 %.

Dans les grands lieux, même les petites gains d’efficacité ont un impact massif. Une seule fausse alarme peut retarder des dizaines de personnes ; multipliez cela par des milliers de visiteurs dans un stade ou des passagers dans un aéroport, et la perturbation s’ajoute rapidement. Ces systèmes basés sur l’IA aident à résoudre ce problème. Les données montrent qu’à plusieurs aéroports et arènes sportives majeurs aux États-Unis, les détecteurs de métaux à pied alimentés par l’apprentissage automatique ont réduit les contrôles de sacs secondaires et les temps de contrôle de manière exponentielle.

La clé est que ces détecteurs ne détectent pas seulement – ils sont dotés d’une intelligence acquise en analysant des milliers de scénarios et de probabilités potentiels d’objets et de facteurs environnementaux. La distinction importante est que la technologie est fournie aux professionnels de la sécurité après avoir été éduquée avec ces connaissances sophistiquées de l’apprentissage automatique pendant le développement, et non “en apprenant sur le tas” – cela garantit un risque d’erreurs et de fausses lectures considérablement réduit. En permettant aux professionnels formés d’analyser et d’appliquer de manière intelligente ces connaissances recueillies par l’apprentissage automatique, cela garantit que une norme de sécurité plus approfondie et plus cohérente est établie et mise en œuvre dans tous les contextes et applications pertinents.

Applications inattendues

Il existe également des applications au-delà de la sécurité pour les voyages et les événements. Les écoles et les hôpitaux, par exemple, adoptent de plus en plus des détecteurs alimentés par l’IA conçus pour reconnaître les armes tout en devenant plus compétents pour discerner les objets du quotidien, réduisant ainsi l’anxiété et les embouteillages. L’esthétique et la technologie qui favorisent une expérience utilisateur fluide et non intrusive peuvent aller loin pour établir le confort des patients et des visiteurs tout en minimisant les confrontations ou les incidents liés à la détection. Certains produits peuvent être utilisés en “mode furtif” où aucune alarme audible ne se déclenche, ce qui ajoute au confort des visiteurs qui passent à travers le point de contrôle de détection. Ces systèmes “sans friction” permettent aux gens de passer sans s’arrêter ou sans retirer des objets de leurs sacs – un énorme pas en avant pour rendre la sécurité à la fois invisible et efficace.

Le partenariat humain-IA

Il est essentiel de noter que l’IA ne doit pas remplacer les professionnels de la sécurité humaine, mais les soutenir. Le partenariat humain-IA peut aider à réduire la surcharge cognitive pour les contrôleurs, qui n’ont plus besoin d’interpréter manuellement chaque sonnerie ou analyse, mais cela doit être mis en œuvre avec la formation et l’analyse appropriées. Par exemple, dans le cadre de la politique formelle d’IA de Garrett, nous nous engageons à ce que les résultats des exercices de conception améliorés par l’IA ne soient pas utilisés dans les produits par des moyens automatisés ou non supervisés. Tous les résultats de l’IA utilisés dans nos produits sont vérifiés par des agents humains qualifiés et expérimentés, et Garrett effectue des tests de produits approfondis en laboratoire et sur le terrain pour garantir que tout produit d’IA est efficace et adapté à son utilisation dans nos produits. Garrett n’utilise pas non plus l’IA pour construire des produits de sécurité autodidactes et auto-régulateurs qui pourraient fonctionner à un niveau acceptable lors de leur installation mais qui changeraient au fil du temps sous l’influence de facteurs exogènes qui ne sont pas provoqués par l’utilisateur.

L’IA peut aider à éliminer les préjugés et à établir une confiance plus grande dans les systèmes et les professionnels de la sécurité. La standardisation du protocole de détection des armes garantit une détection objective et cohérente de tous les individus, aidant à atténuer les tensions et les incidents potentiels qui ont longtemps été une préoccupation dans les contrôles de sécurité manuels.

Conclusion : La révolution silencieuse à la porte

Alors que la technologie de sécurité continue d’évoluer, l’avenir de la détection des métaux à pied a le potentiel d’être plus impactant et plus critique que jamais grâce à une confiance accrue dans l’IA et l’apprentissage automatique. Avec la détection des métaux assistée par l’IA, les pièges courants de la détection des métaux traditionnelle “points de contrôle” – retards, fausses positives, etc. – peuvent être largement atténués, augmentant le rythme de passage pour distinguer les objets de menace et non de menace à la vitesse de marche tout en fonctionnant avec plus de précision et de précision que jamais auparavant.

Dans une ère de mobilité humaine en constante augmentation, de menaces de sécurité sophistiquées et de surveillance accrue des systèmes de sécurité, la détection des métaux alimentée par l’IA représente un énorme pas en avant pour assurer la sécurité de la société.