Ryan Schonfeld, Co-Fondateur et PDG de HiveWatch – Série d’entretiens

Ryan Schonfeld est le co-fondateur et PDG de HiveWatch, une entreprise de technologie de sécurité qui se concentre sur l’amélioration de la manière dont les organisations gèrent et réagissent aux menaces de sécurité physique. Avec une expérience en tant que consultant en sécurité, agent de police et utilisateur final de Fortune 500, il a développé une compréhension de première main des défis opérationnels auxquels sont confrontées les équipes de sécurité, ce qui l’a finalement amené à créer HiveWatch.

HiveWatch propose une plate-forme basée sur le cloud qui rassemble des outils tels que la surveillance vidéo, le contrôle d’accès, les alarmes et la gestion des incidents dans un seul tableau de bord opérationnel. Connue sous le nom de système d’exploitation GSOC HiveWatch, la plate-forme permet aux organisations de surveiller l’activité dans les installations, d’enquêter sur les incidents et de coordonner les réponses tout en utilisant l’automatisation et l’analyse basée sur l’IA pour améliorer l’efficacité et réduire les fausses alarmes.

Qu’est-ce qui vous a amené à co-fonder HiveWatch, et quels sont les limites de la sécurité physique traditionnelle qui ont fait de l’IA la fondation idéale dès le départ ?

J’ai passé des années à diriger des programmes de technologie de sécurité et de sûreté mondiaux dans des organisations mondiales, et notre capacité à utiliser efficacement la technologie était déroutante. La sécurité était de premier ordre, mais nous devions utiliser des infrastructures fragmentées, lentes, réactives et centrées sur l’homme. J’ai donc créé RAS Consulting pour aider les organisations à moderniser leurs opérations de sécurité, la planification, l’éducation, la gestion des risques et la responsabilité. Nous avons construit des programmes technologiques pour des entreprises en croissance rapide qui avaient besoin de s’adapter rapidement.

Mais même alors, je continuais à voir le même problème : les opérateurs de mes clients étaient noyés dans les alertes, enterrés sous des systèmes déconnectés, réagissant à tout et anticipant rien. Les clients de RAS Consulting avaient besoin d’une sécurité proactive, mais ils n’avaient pas les connaissances ou les personnes pour la construire eux-mêmes. La pandémie a empiré les choses. Tout le monde avait besoin de repenser la façon dont ils protégeaient les personnes et les actifs, mais ils utilisaient des outils conçus pour une autre époque.

C’est pourquoi nous avons créé HiveWatch. Nous avions besoin d’une plate-forme qui puisse rendre nos propres équipes de sécurité plus conscientes, connectées, prédictives et informées. Nous voulions tout cela en plus d’être plus rapides et meilleurs dans la gestion des incidents. L’IA n’était pas une fonctionnalité que nous avons ajoutée plus tard, c’était la seule façon pratique d’unifier les données pour la prise de décision la plus éclairée. Nous pouvons le faire, quelle que soit la configuration des systèmes de nos clients. Nous pouvons donc facilement éliminer les fausses alarmes et aider les équipes à passer d’une approche réactive à proactive. Tout le reste ne fait que rendre les anciens problèmes légèrement plus jolis.

Comment votre expérience en tant qu’agent de police et enquêteur a-t-elle influencé la conception de l’IA pour soutenir les opérations de sécurité réelles ?

J’ai occupé le siège lorsque des incidents se déroulaient dans les centres de sécurité et j’ai été sur le terrain lors d’incidents à haut risque, en gérant les menaces en temps réel. Cette expérience m’a enseigné que les personnes et la technologie comptent dans ces moments, que l’épuisement ou le burn-out peut affecter la prise de décision en cas d’urgence. Elle m’a également enseigné ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et ce qui met les gens en danger lorsque les systèmes échouent. C’est à travers cette optique que nous avons construit HiveWatch.

En utilisant l’expérience acquise grâce à ce travail, notre plate-forme d’IA n’a pas été conçue à partir d’un tableau blanc. Nous l’avons conçue à partir de l’intérieur des centres de sécurité. Les personnes qui ont construit cela ont passé des carrières à regarder des écrans pleins de bruit, essayant de trouver les véritables menaces, mais n’ayant pas les outils pour voir clairement ou agir suffisamment vite.

Pendant trop longtemps, l’industrie a vendu une réponse réactive aux incidents et l’a appelée innovation. Ce dont les équipes ont vraiment besoin, c’est la capacité de voir ce qui arrive, et c’est pour cela que nous avons construit notre plate-forme.

De nombreuses organisations fonctionnent encore de manière réactive. Comment l’IA permet-elle de passer d’une approche réactive à proactive et prédictive en matière de sécurité physique ?

La sécurité réactive n’est pas un problème de stratégie, c’est un problème qui englobe la gestion d’un système fragmenté qui peut entraîner une rupture des communications. Cela implique également un manque de priorisation lorsqu’il y a des incidents. Les équipes sont également noyées dans le bruit créé par des alarmes incessantes qui sont souvent fausses et créées sans contexte. C’est là que tout se brise.

Nos clients utilisent un opérateur d’IA personnalisé qui apprend réellement leurs installations — la disposition, les flux de travail, la façon dont leurs équipes opèrent. Au lieu de recevoir des centaines ou des milliers d’alertes sans importance par jour, ils voient celles qui comptent, avec des vidéos et un contexte montrant exactement pourquoi.

Lorsque vous éliminez le bruit et que vous faites surface des modèles réels, quelque chose se déplace. Les équipes arrêtent de poursuivre les problèmes d’hier et commencent à devancer les menaces de demain. Ils sont mieux à même d’avoir la clarté dont ils ont besoin pour construire des programmes de sécurité qui fonctionnent réellement.

Quelle est l’apparence de la sécurité prédictive dans les environnements d’entreprise en temps réel ?

Ce n’est pas une boule de cristal. C’est la reconnaissance de modèles à grande vitesse.

Cela peut ressembler à une porte ouverte qui ne devrait pas l’être. Ou à un mouvement sur caméra qui ne correspond pas à la norme. Ou à une activité qui n’a jamais eu lieu à cet endroit à ce moment-là. L’IA le détecte, le signale et indique à l’opérateur ce qui se passe, pourquoi cela est important et ce qu’il faut faire ensuite.

Cela se connecte aux caméras, aux capteurs et aux systèmes de contrôle d’accès que vous avez déjà, de sorte que rien ne passe à travers parce que deux systèmes ne communiquent pas entre eux. Le résultat est une opération de sécurité plus aiguisée, plus rapide et réellement conçue pour protéger les personnes à grande échelle.

Quels types de signaux de risque, de comportement ou de modèles l’IA met-elle régulièrement en évidence que les équipes humaines ont tendance à manquer ?

Les humains sont excellents lorsqu’il y a quelque chose d’évident qui va mal. L’IA est excellente pour détecter tout ce qui va mal de manière silencieuse.

Nous parlons de déviations subtiles. Des choses qui ne déclenchent pas d’alerte traditionnelle mais qui devraient absolument l’être. L’IA apprend continuellement ce que signifie « normal » pour chaque environnement spécifique, de sorte que lorsqu’il y a un changement, elle le remarque. Dans les opérations à haute volume où votre équipe gère des milliers de signaux, ce sont les risques qui ont tendance à passer à travers. L’ajout d’un opérateur d’IA comme celui-ci amène un changement vers la priorisation des alertes afin que les opérateurs qui réagissent aux incidents sachent ce qui est critique (et soient guidés sur la façon de répondre efficacement).

Comment l’IA modifie-t-elle la prise de décision au sein d’un centre de sécurité lorsqu’il y a un manque de temps et d’informations ?

Dans un incident en temps réel, il y a un écart entre « qu’est-ce qui se passe ? » et « que devons-nous faire ? ». C’est là que vivent les mauvais résultats.

L’utilisation de l’IA ferme cet écart. Elle tire le contexte de vos systèmes intégrés, tels que la vidéo, le contrôle d’accès, les capteurs, les communications, les renseignements sur les menaces, et le place devant votre opérateur avec une étape de suivi recommandée. Ils n’ont plus à basculer entre 15 onglets. Ils n’ont pas à deviner. Votre équipe passe d’une alerte à une action en quelques secondes au lieu de minutes.

La réalité est que la plupart des centres de sécurité sont sous-dotés et submergés. L’IA ne résout pas ce problème en ajoutant des effectifs ; elle le résout en s’assurant que chaque personne dans la salle se concentre sur ce qui compte vraiment, avec les informations dont elle a besoin pour prendre la bonne décision, maintenant.

Les grands événements comme les événements sportifs majeurs ou les cérémonies de remise de prix créent une complexité extrême. Comment l’IA aide-t-elle à coordonner la réponse sous pression ?

Les grands événements peuvent briser la sécurité traditionnelle. Le volume de signaux explose, la surface de risque se multiplie et les outils hérités ne peuvent pas suivre.

J’ai coordonné la protection lors d’événements importants avec des équipes de protection exécutive, des services de sécurité de lieu, des hôtes d’événements, des forces de l’ordre locales, des services médicaux, des agences fédérales. C’est une sécurité en couches sur une sécurité en couches. Mais voici ce que les dernières années nous ont appris : parfois, la menace est déjà à l’intérieur du périmètre. Un insider de confiance. Un invité accrédité. Quelqu’un qui est déjà passé vos points de contrôle.

Nous avons vu cela se dérouler en direct à la télévision, également : des incidents lors de cérémonies de remise de prix, des fans qui enfreignent les barricades, des personnes qui sautent des clôtures avec des messages politiques. Là où nous avons historiquement dessiné nos périmètres peut avoir besoin d’être complètement repensé..

L’IA vous donne des yeux supplémentaires sur tout l’environnement, et pas seulement les points d’entrée. Elle surveille les modèles, les mouvements et les anomalies en temps réel, de sorte que lorsque quelque chose émerge à l’intérieur du périmètre, l’équipe de sécurité le sait avant qu’il ne s’aggrave. Dans ces cas, les secondes comptent et la conscience de la situation n’est pas seulement un « agréable à avoir ».

Quelle est l’importance de l’intégration profonde des systèmes à travers la vidéo, le contrôle d’accès, les capteurs et les communications pour que l’IA puisse fournir une véritable conscience de la situation ?

Non négociable. L’IA n’est intelligente que que les données qu’elle peut voir. Dans de nombreux cas, ces systèmes sont cloisonnés et si ils ne sont pas connectés, l’IA pourrait ne pas avoir l’image complète (c’est là que HiveWatch peut faire une véritable différence, en rassemblant tous ces systèmes dans un seul environnement).

Lorsque tout est intégré (pensez : vidéo, contrôle d’accès, capteurs, communications, renseignements sur les menaces), l’IA a une visibilité complète pour recommander le plan d’action approprié. Il est essentiel que votre plate-forme de sécurité opérationnelle soit conçue pour fonctionner avec ce que vous avez déjà. Vous avez acheté de bons outils. Ils devraient être en mesure de travailler ensemble afin que vous n’ayez pas à les remplacer pour en tirer parti.

Comment les dirigeants devraient-ils réellement réfléchir au retour sur investissement lors de l’évaluation des plate-formes de sécurité physique basées sur l’IA ?

Commencez par ce qui vous coûte déjà de l’argent, car c’est plus que vous ne le pensez.

Les fausses alarmes dévorent des heures. Les systèmes déconnectés signifient un travail en double. Les opérateurs qui brûlent et qui quittent signifient que vous êtes constamment en train d’embaucher et de réentraîner. Cela génère des coûts importants, et la plupart des organisations n’ont jamais quantifié cela.

Les plate-formes basées sur l’IA comme la nôtre peuvent réduire le nombre d’opérateurs nécessaires dans un centre de sécurité et ses ressources de sécurité, ce qui peut entraîner un retour sur investissement important. De plus, à mesure que la technologie réduit considérablement les fausses alarmes, moins de personnes sont nécessaires pour trier les alertes entrantes. Deuxièmement, la réduction des technologies redondantes dans la pile technologique d’un centre de sécurité peut réduire les dépenses pour les systèmes qui se chevauchent. Enfin, puisque nous nous intégrons à l’infrastructure que vous possédez déjà, vous n’êtes pas en train de déchirer ce que vous avez passé des années à construire. Au lieu de cela, vous en tirez enfin la pleine valeur.

Le retour sur investissement n’est pas seulement dans ce que vous économisez, bien que cela puisse être important lorsqu’on considère les réductions de coûts dans les ressources nécessaires pour soutenir votre programme (ce qui a historiquement été difficile à quantifier pour les dirigeants de la sécurité). Il peut également être révélé dans ce que votre équipe empêche. Un incident évité, une réponse plus rapide, une menace détectée tôt. Pour votre conseil d’administration, vos employés et vos clients, c’est la mathématique qui compte. Les équipes qui comprennent cela n’achètent pas de nouvelle technologie pour le plaisir. Ils réparent un programme cassé.

En regardant vers l’avenir, comment voyez-vous l’évolution de la relation entre les équipes de sécurité humaines et les systèmes d’IA au cours de la prochaine décennie ?

Soyons clairs : dans quelques années, l’IA dans la sécurité ne sera pas optionnelle. Ce sera la base. Les équipes qui la traitent comme un « agréable à avoir » seront distancées par celles qui travaillent déjà aux côtés de l’IA.

À mesure que les systèmes mûrissent, l’IA prend en charge une charge cognitive plus lourde — filtrer le bruit, détecter les modèles, recommander des actions — tandis que les humains restent où ils appartiennent : en contrôle du jugement et de la responsabilité. Ce partenariat va définir ce à quoi ressemble la sécurité physique moderne. Les équipes qui le comprennent les premières gagnent.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter HiveWatch.