Comprendre les deux approches : Mainstream et Substream
L’analyse vidéo en magasin repose sur des flux de données captés par des caméras installées dans l’environnement commercial. Ces flux peuvent être traités selon deux approches : *mainstream* et *substream*. Le mainstream correspond au flux vidéo principal, généralement en haute définition, qui offre un niveau de détail optimal pour les analyses avancées. Le substream, quant à lui, est un flux secondaire plus léger, souvent compressé pour alléger le traitement et limiter la bande passante utilisée.
Si le substream peut sembler attrayant à première vue en raison de ses faibles exigences techniques, il présente rapidement des limites dans les cas d’usage exigeants, notamment la détection précise de gestes ou de comportements suspects. Les détails subtils – mouvements, interactions – sont souvent perdus dans un flux de basse résolution. Cela nuit considérablement à la précision des modèles d’IA qui nécessitent des données riches et bien définies pour fournir des résultats fiables.
En comparaison, l’analyse mainstream s’appuie sur des images haute fidélité. Cela permet une lecture plus fine des gestes et postures, essentielle pour les magasins de détails, où les risques de démarque inconnue sont élevés et souvent liés à des comportements subtils.
Les avantages opérationnels de l’analyse Mainstream 📈
L’un des atouts majeurs du traitement en mainstream réside dans sa capacité à alimenter les algorithmes d’intelligence artificielle avec des données de qualités, précises et cohérentes. Cela se traduit par des résultats plus fiables et exploitables pour les équipes de sécurité et les responsables magasin. La détection de gestes suspects – dissimulation d’objets, mouvements incohérents, interactions anormales – devient plus pertinente, réduisant les faux positifs et améliorant le temps de réaction sur le terrain.
Contrairement au substream, qui peut générer des images floues, pixelisées ou compressées, le mainstream garantit une base visuelle claire sur laquelle l’IA peut s’appuyer. Cela permet aussi une meilleure traçabilité des événements, utile en cas d’enquête interne ou d’analyses post-incident.
Pour les décideurs, cela signifie une réduction concrète des pertes, une meilleure expérience client – car les interventions sont mieux ciblées et moins intrusives – et une efficacité renforcée des dispositifs de surveillance, sans avoir besoin d’augmenter le nombre de caméras ou de modifier l’infrastructure existante.
Pourquoi le Substream n’est pas à la hauteur pour l’IA de nouvelle génération
Alors que l’IA progresse rapidement et devient capable de reconnaître des gestes complexes et des interactions humaines, le recours au substream devient une limite technique majeure. Son faible débit compromet la qualité des données collectées, rendant certaines analyses impossibles ou imprécises.
De plus, dans un contexte où les menaces deviennent plus subtiles, il ne suffit plus d’identifier les comportements évidents. Ce sont souvent les gestes subtils, les geestes inhabituels qui permettent de détecter un risque réel. Ces nuances disparaissent dans les flux substream, réduisant ainsi la capacité d’anticipation et la réactivité des équipes de sécurité.
Opter pour une solution basée sur le substream, c’est donc prendre le risque d’un investissement à rendement limité. À l’inverse, le mainstream devient un socle stratégique pour les magasins qui misent sur la technologie pour améliorer à la fois leur sécurité et leur performance commerciale.
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En choisissant une analyse mainstream, vous assurez à vos équipes des outils plus précis, des alertes plus pertinentes. C’est un levier puissant pour conjuguer efficacité opérationnelle et innovation technologique.
Adopter l’analyse mainstream, c’est entrer dans une nouvelle ère de surveillance intelligente, où la qualité de la donnée fait toute la différence.
