Sécurité privée : comment l’intelligence artificielle transforme profondément le secteur

L’intelligence artificielle est en train de faire basculer la sécurité privée d’une logique de surveillance permanente vers une logique d’anticipation. Jusqu’à récemment, les entreprises protégeaient principalement les commerces, les entrepôts ou les bureaux en déployant des agents, des alarmes et des caméras visionnées depuis un poste de contrôle. Désormais, des logiciels peuvent analyser simultanément des centaines de flux vidéo, repérer un mouvement inhabituel, une intrusion, un départ de feu, un objet abandonné ou un attroupement, puis transmettre une alerte à un opérateur. La France compte environ 300 000 personnes autorisées à exercer une activité de sécurité privée, selon le CNAPS, ce qui donne une idée de l’ampleur du bouleversement en cours.

Le changement le plus important ne réside pourtant pas dans les caméras elles-mêmes, mais dans le croisement des informations. Images, alarmes, badges d’accès, capteurs thermiques, plaques d’immatriculation et historiques d’incidents peuvent désormais alimenter une seule plateforme. L’IA classe les alertes selon leur niveau de gravité et aide les équipes à concentrer leur attention sur les situations les plus sensibles. Dans un entrepôt, elle peut distinguer la présence normale d’un salarié d’une intrusion nocturne. Dans un magasin, elle peut signaler un comportement inhabituel sans attendre qu’un opérateur remarque lui-même la scène. La promesse est considérable : intervenir plus vite tout en réduisant les heures consacrées à observer passivement des écrans.

Une révolution économique autant que technologique

Les grands groupes ne vendent plus seulement des heures de gardiennage, mais des contrats associant agents, télésurveillance, logiciels, maintenance et renseignement sur les menaces. Chez Securitas, les activités technologiques et les solutions de sécurité ont enregistré une croissance réelle de 5 % en 2025, alors que le groupe revendique ouvertement son passage vers des services numériques à plus forte marge. En février 2026, l’entreprise a également annoncé l’acquisition de Liferaft, une plateforme utilisant les informations disponibles en ligne pour détecter des menaces visant les entreprises. La sécurité privée s’étend donc progressivement de la protection des bâtiments à la surveillance des risques numériques et réputationnels.

L’agent humain ne disparaît pas pour autant, mais son métier change. Les rondes systématiques peuvent être partiellement remplacées par des caméras intelligentes, des drones ou des capteurs, tandis que l’intervention physique reste assurée par des professionnels. Cette évolution valorise les opérateurs capables de vérifier une alerte, de comprendre un système informatique et de prendre rapidement une décision. Elle peut aussi accentuer les écarts entre les grands groupes, capables d’investir dans des plateformes coûteuses, et les petites entreprises dépendantes de contrats de gardiennage aux marges réduites. L’IA risque ainsi de concentrer davantage le marché, tout en créant un besoin massif de formation dans une profession déjà confrontée au renouvellement de ses effectifs.

Les Jeux olympiques ont servi de laboratoire

Les Jeux de Paris 2024 ont accéléré l’acceptation de la vidéosurveillance algorithmique. La loi avait autorisé, à titre expérimental, l’analyse automatisée d’images afin de détecter certains événements prédéfinis lors de manifestations particulièrement exposées. Le dispositif ne devait pas identifier directement les personnes, mais signaler des situations comme un mouvement de foule, une intrusion dans une zone interdite ou la présence d’un objet abandonné. Depuis mars 2026, l’expérimentation a été prolongée jusqu’au 31 décembre 2027, selon la version actualisée de l’article 10 de la loi relative aux Jeux olympiques. Cette prolongation confirme que l’exception olympique a ouvert la voie à une installation plus durable de ces technologies.

Le bilan reste cependant beaucoup moins spectaculaire que les promesses commerciales. Le comité chargé d’évaluer l’expérimentation olympique a dressé un constat mitigé, avec des performances variables selon les lieux, les angles des caméras et les événements recherchés. Une foule dense, une mauvaise luminosité ou un simple changement dans l’environnement peuvent provoquer des alertes inutiles. Chaque faux positif mobilise un opérateur et peut détourner l’attention d’un incident réel. Une précision annoncée à 99 % paraît excellente, mais appliquée à des millions de passages, même un taux d’erreur de 0,1 % peut produire un nombre important de signalements injustifiés, comme le rappelle la Commission européenne.

Une efficacité qui exige des garde-fous

La généralisation de ces outils pose également une question démocratique : jusqu’où une entreprise privée peut-elle observer, analyser et catégoriser les comportements dans un lieu ouvert au public ? Les images peuvent révéler les déplacements, les habitudes et les relations entre les individus. Les algorithmes peuvent aussi reproduire les biais présents dans leurs données d’apprentissage ou interpréter comme suspect un comportement parfaitement ordinaire. Le règlement européen sur l’intelligence artificielle interdit notamment la notation sociale, certaines formes de catégorisation biométrique et, sauf exceptions strictes, l’identification biométrique à distance en temps réel dans les espaces publics. Les entreprises restent par ailleurs soumises au RGPD, à l’obligation d’informer les personnes et au principe de proportionnalité.

L’IA ne rend donc pas automatiquement la sécurité plus fiable. Elle la rend plus rapide, plus centralisée et potentiellement moins coûteuse, mais aussi plus dépendante de logiciels dont le fonctionnement peut être difficile à contrôler. La véritable rupture se situe dans le partage des responsabilités : lorsqu’un algorithme manque une intrusion, déclenche une intervention injustifiée ou expose des données personnelles, le donneur d’ordre, l’entreprise de sécurité et le fournisseur du logiciel peuvent se renvoyer la faute. L’avenir du secteur ne sera pas celui de machines remplaçant totalement les agents, mais celui d’une surveillance hybride dans laquelle l’IA détecte, classe et recommande, tandis qu’un professionnel formé doit conserver la décision finale et pouvoir en répondre.