Tendances & Avenir du marché de la vidéosurveillance mondiale (IA, Cloud, Edge Computing…) | Analyse & Statistiques 2025/2030

Préambule & présentation de l’avenir du marché de la vidéosurveillance mondiale | Analyse & Statistiques 2025/2030

Depuis l’avènement du « tout IP », la vidéosurveillance & la vidéoprotection n’ont jamais connu un tel essor, avec une croissance tout bonnement exceptionnelle, visible dans toutes les tendances intimement liées aux environnements utilisant des caméras IP. Des constatations que j’avais faites il y a cinq ans, avec un article consacré aux prévisions & statistiques [2020–2025] du marché mondial de la vidéosurveillance, s’appuyant sur de nombreuses données du web de différents cabinets que j’avais synthétisées. Nous y sommes : cinq années se sont écoulées et, à mi-parcours, soit fin 2022, le marché mondial de la vidéosurveillance pesait déjà quelques 24 milliards de dollars, avec des prévisions de croissance à deux chiffres pour les cinq prochaines années…

Quelques années en arrière, Omdia annonçait, à l’horizon 2025, un chiffre d’affaires global pouvant atteindre quelques 31,9 milliards de dollars, porté par une IA qui était encore à ses débuts dans le domaine de la vidéoprotection et de la vidéosurveillance, mais promise à une croissance fulgurante. Finalement, ces projections se sont révélées trop prudentes, puisque la hausse réelle a avoisiné +30 %, réévaluant le marché de la vidéosurveillance à 54,42 milliards de dollars en 2024 ! Notons les futures prédictions aux chiffres stratosphériques qui, à l’horizon 2030, évalueraient le secteur de la vidéosurveillance à quelque 89 milliards de dollars, selon les chiffres publiés par le cabinet Markets and Markets Research.

Tendances & Avenir du marché de la vidéosurveillance mondiale | L’IA, véritable levier infini de cette croissance exponentielle à deux chiffres…

L’IA a dépassé et bousculé toutes les prévisions et tendances, s’imposant aujourd’hui comme un maillon indissociable des caméras de vidéosurveillance… Il aura fallu faire preuve de patience pour pouvoir bénéficier de cette fiabilité inespérée concernant l’analyse vidéo, ouvrant de facto la voie à de nouvelles applications inédites comme nous le verrons dans cet article. Les algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond – Deep Learning embarqués au sein des caméras (Edge AI) ont permis d’apporter une grande fiabilité dans la détection active, mais également dans la sécurité prédictive, en décryptant les comportements et les historiques, pouvant ainsi analyser des situations anormales avant qu’elles ne deviennent critiques. Toutefois, cette partie n’est qu’une facette de la vidéoprotection/vidéosurveillance, qui est capable d’assurer avec une certaine dextérité :

1. Détection & reconnaissance bien plus précises pour des application de sécurité

Reconnaissance faciale fiable, même avec variations de lumière, d’angle ou de posture. Identification d’objets spécifiques (analyse des flux routiers et la classification des véhicules, sacs, armes, etc.). Détection d’anomalies comportementales avancées (gestes agressifs, intrusion, attroupement inhabituel…). Notons également de grands progrès en environnement « Magasins/Retail », avec des analyses comportementales très fines s’appuyant sur des facteurs comme le temps passé dans un rayon, le parcours et les zones chaudes côtoyées par la clientèle. La démarque inconnue est également un secteur où l’IA, combinée à la vidéoprotection, a permis d’optimiser ce fléau en proposant des solutions d’analyse comportementale particulièrement poussées, capables d’alerter en temps réel le PC sécurité ou le client, toute suspicion de vol…

2. Réduction massive des fausses alertes dans la détection d’intrusion

Les modèles apprennent à distinguer un vrai risque (intrusion humaine) d’un faux positif (animal, reflet, pluie, mouvement d’ombre…). Résultat : des systèmes plus intelligents, moins sujets aux faux positifs et de facto, apportant enfin le degré de confiance qui manquait cruellement à la vidéosurveillance lui rendant son efficacité. Notons également que les réglages ne nécessitent plus d’être affinés aussi minutieusement qu’auparavant…

3. Analyse en temps réel embarqué au sein des caméras/NVR/Serveur | Edge AI

Grâce à l’Edge AI (analyse directement dans la caméra ou sur un serveur/NVR), les flux sont traités localement, sans cette nécessité de dépendance chronique aux services cloud. Une technologie se montrant utile dans les domaines de la sécurité mais également de l’industrie, avec une grande fiabilité dans des applications de contrôle de qualité automatisé… On pense aux chaînes de production, là où l’IA est capable, une fois entraînée, de repérer avaries et défauts parfois invisibles à l’œil nu. On pense aussi à la traçabilité des déchets avec des acteurs français comme Altaroad, capables d’assurer une gestion des flux de déchets inertes, banals ou spéciaux, tout en assurant un suivi des performances de valorisation du bilan carbone en temps réel…

4. Extraction automatique de données (IA & Machine Learning)

De la Big Data appliquée au terrain : Les algorithmes extraient des métadonnées : nombre de personnes, direction des déplacement, temps de présence, temps d’arrêts comportement, etc. Ces données servent autant à la sécurité qu’à la gestion intelligente des espaces (commerces, transports, Smart Cities…). Je pense à l’éditeur nantais EDICIA, assurant la collecte, le traitement, l’anonymisation et l’analyse de la donnée en temps réel (IA & Machine Learning) avec sa plateforme City Zen… Soulignons cet acteur français visant à généraliser cette tendance de la Smart City qui, dopée à l’IA, apporte une vraie plus-value dans l’amélioration concrète de la qualité de vie des habitants.

5. Sécurité prédictive – Analyse des signaux faibles et anticipation…

En analysant les comportements et les historiques, en détectant les signaux faibles (attroupements suspects, mouvements incohérents, zones anormalement fréquentées). l’IA peut anticiper des situations anormales avant qu’elles ne deviennent critiques. Tout cela est rendu possible par la généralisation de la vidéosurveillance en tant que service (VSaaS), continuant sa croissance, bien aidée par l’IA et ses processus décisionnels… Les exemples ne manquent pas, et nous pourrions épiloguer de très longues heures sur les sujets liés aux caméras, VMS, systèmes de stockage et analyses vidéo segmentant le marché de la vidéosurveillance… La révolution de l’IA dans le domaine de la vidéo est une fracture similaire à celle de la révolution IP ayant enterré sans états d’âmes la technologie analogique… RIP

L’Edge Computing : Une croissance quasi indécente qui passerait presque inaperçue aux yeux du grand public.

Nous soulignerons pour clore ce chapitre, « l’uberisation de l’Edge Computing » très intimement liée à l’IoT permettant de centraliser l’analyse et le traitement des données, directement en local à contrario du Cloud Computing délocalisant le tout sur des infrastructures dites « sur le nuage ». Un revirement de paradigme réduisant drastiquement la latence et se montrant bien plus adapté aux traitements de nombreuses données devenant, au vu du poids et de la quantité des trames transmises, de plus en plus compliquées à faire transiter vers l’extérieur.

La sécurité n’est pas en reste avec des possibilités d’implémentation de couches sécuritaires nettement plus restrictives face aux environnements Cloud plus « ouverts »… Tel sont les forces de l’Edge Computing qui devrait atteindre de manière indécente, quelques 702 milliards de dollars à l’horizon 2033… Notons également les faiblesses de cette architecture possédant une plus grande surface d’attaque en comparaison à une infrastructure Cloud. Citons à titre d’exemple les attaques par surcharge du serveur local en déni de service (DDoS) occasionnant plus facilement des interruptions de service localisées en comparaison à une architecture Cloud moins perméable à ce type d’attaques.

D’autres inconvénients viennent également se glisser comme le questionnement de tous ces micro-serveurs qui vont constituer de nombreux points de fragilité dans une entreprise ou encore, le questionnement des données transitée (RGPD, chiffrement…). À noter que la révolution de l’Edge Computing est capable de traiter de très gros volumes de données en temps réel avec un temps de latence très faible et est bien évidemment motivée par la généralisation massive de l’IA mais également de la connectivité 5G qui devrait connecter quelques 5 milliards d’usagers d’ici à 2030… Pour finir, soulignons que 75 % des données d’ici 2027 ne transiteront plus par les infrastructures Cloud, et seront donc traitées sur place par les équipements s’appuyant sur l’Edge Computing, apportant une certaine hybridation des données « Edge/Cloud ».

Conclusion : l’IA a métamorphosé la relation informatique & vidéosurveillance… Rendez-vous en 2030 !

Avec une généralisation massive des caméras IP n’étant plus exclusivement cantonnées à la sécurité, le marché de la vidéo est devenu une dynamique à part s’ouvrant à des applications infinies et couvrant de nouveaux secteurs friands de l’analyse en tout genre. L’intégration de l’IA a métamorphosé la relation informatique/vidéosurveillance et nécessite de réévaluer les métiers des courants faibles qui, à mon sens, n’ont plus grand-chose à voir avec le simple tirage de câbles & mise en service des équipements. L’ère de l’Edge Computing est également une révolution qui, en combinaison avec cette fameuse IA, permet de répondre aux besoins nécessitant une faible latence et qui prend tout son sens en association aux connectivités 5G dans de nombreux secteurs comme les villes intelligentes ou les analyses diverses et variées…

Toutefois, cette course à la rapidité subit une croissance calquée plutôt sur la loi de Scaling étant une loi d’échelle s’appuyant sur l’amélioration d’un réseau neuronal en fonction de certains facteurs, plutôt que l’empirique et cultissime loi de Moore qui régit la croissance matérielle et que pourtant, j’aime par-dessus tout… Quelle réflexions et conclusions en tirer de tout cela ? Et surtout QUID du stockage de toutes ces différentes données et multiples flux en 4K qui, malgré les encodages en H.265 et optimisation en temps réel, deviennent lourds et nécessitent pléthore de téraoctets au prorata du nombre d’équipements déployés ? Notons pour clore ce chapitre, que la vidéosurveillance mondiale englobant éditeurs & fabricants est toujours tenue par les mêmes acteurs comme Dahua Technology Co., Hikvision Digital Technology, Hanwha Vision (ex. Samsung), Bosch, Axis, Genetec, Briefcam, Avigilon, Milestone et bien d’autres encore…