Les robots autonomes apportent surtout plus de régularité dans les rondes, des alertes mieux contextualisées et une levée de doute plus rapide. L’intelligence artificielle aide à détecter et qualifier les événements, tandis que les agents gardent la maîtrise de l’analyse, de la décision et de l’intervention.
Un robot autonome de sécurité équipé d’intelligence artificielle et d’algorithmes de perception peut apporter une capacité supplémentaire de déplacement, d’observation et de collecte de données. Son intérêt ne repose toutefois pas uniquement sur son autonomie ou sur les performances de ses capteurs. Pour les responsables sécurité, la question centrale reste celle des gains opérationnels obtenus sur le terrain.
Avec le GR100, les logiciels de navigation RB-Nav permettent d’exécuter des missions et des rondes prédéfinies, tandis que les algorithmes de perception RB-Sens analysent les données collectées afin d’identifier et de qualifier certains événements. Les informations sont ensuite remontées aux opérateurs, notamment via le RBOC (Running Brains Operations Center), pour faciliter leur analyse et la levée de doute.
Cette association entre robotique autonome, intelligence artificielle et expertise humaine agit sur cinq dimensions majeures de la sécurité : la reproductibilité des rondes, la contextualisation des alertes, la rapidité de la levée de doute, la répartition des missions entre robot et agents et l’exploitation des données pour améliorer les dispositifs de surveillance.
Le GR100 exécute des missions construites autour de parcours, de points de passage et de cibles d’inspection définis.
Cette reproductibilité permet de :
Le robot constitue ainsi un support pour standardiser certaines opérations répétitives de surveillance et de collecte d’informations.
Ce fonctionnement est illustré par le retour de Louis Gauthier, chef de projets innovation du Groupe ADP : « Il patrouille 24 h/24, dissuadant ainsi les intrusions et détectant toute anomalie. »
La continuité de la ronde ne signifie pas que le robot interprète seul l’ensemble des situations. Elle permet de maintenir une capacité régulière de déplacement, d’observation et de remontée d’informations sur les zones couvertes.
Une alerte exploitable ne se limite pas à signaler la présence d’un événement.
Elle doit fournir aux équipes les informations nécessaires à son analyse :
Cette contextualisation réduit le temps consacré à rechercher l’origine de l’alerte et facilite son traitement.
Patrick Antoszewski, responsable de site chez Securitas, décrit directement cette articulation entre détection et réaction humaine : « Le robot envoie immédiatement une alerte en cas de détection, ce qui permet à l’agent de sécurité de réagir. »
Le gain ne réside donc pas uniquement dans la vitesse de transmission. Il dépend également de la précision des données jointes à l’alerte et de leur cohérence avec les procédures appliquées sur le site.
Les opérateurs peuvent être amenés à superviser simultanément plusieurs sources : vidéosurveillance, contrôle d’accès, alarmes techniques, appels, signalements terrain et comptes rendus de ronde.
Dans ce contexte, l’alerte transmise par le robot doit permettre d’orienter rapidement la levée de doute.
À partir des informations disponibles dans le RBOC, l’opérateur peut déterminer si l’événement correspond :
L’intelligence artificielle prépare et qualifie l’information. L’interprétation du contexte, la levée de doute et la décision opérationnelle restent du ressort des professionnels de la sécurité.
Laurent Iltis, responsable sécurité et sûreté du GIE Osiris, formule clairement cette répartition des rôles : « Mais la décision restera humaine. […] Le GR100 est une vraie aide à la décision. »
Cette distinction constitue un point central dans l’intégration de l’intelligence artificielle à la sécurité privée. Le système détecte, classe et transmet. L’opérateur confronte l’alerte aux autres informations disponibles, applique les procédures et décide de l’action à engager.
La répétition de notifications peu pertinentes peut dégrader la lisibilité de la supervision et contribuer à l’hypovigilance.
L’ajustement des modèles de deep learning, des seuils et des règles de qualification vise à réduire les faux positifs et à mieux hiérarchiser les informations remontées.
La complémentarité humain-robot ne repose pas sur une substitution globale des agents par un système autonome.
Le GR100 peut prendre en charge des missions répétitives et formalisées : parcours programmés, observation de points de contrôle, collecte de données et remontée d’alertes. Les agents conservent les missions exigeant une appréciation du contexte, une interaction humaine, une décision ou une intervention physique.
Laurent Iltis, responsable sécurité du GIE Osiris, évoque ainsi une complémentarité humain-robot, dans laquelle le GR100 renforce la surveillance terrestre tout en maintenant les équipes de sécurité internes.
Cette répartition permet aux opérateurs de concentrer leur attention sur :
Les données collectées par le GR100 peuvent également être utilisées pour analyser l’organisation de la surveillance.
Elles permettent, par exemple, d’étudier :
Ces informations apportent aux responsables sécurité des éléments objectifs pour adapter les itinéraires, les horaires, les scénarios de surveillance et les procédures de levée de doute.
Dans la sécurité privée, l’intelligence artificielle sert avant tout à mieux exploiter les informations recueillies sur le terrain. Elle aide à détecter plus rapidement un événement, à le qualifier et à transmettre aux opérateurs les éléments nécessaires à la levée de doute.
Cet apport devient particulièrement utile face à des menaces plus nombreuses et plus évolutives. Sur les sites industriels, stratégiques, militaires ou critiques, les périmètres extérieurs et les installations isolées restent difficiles à surveiller en continu. La robotique autonome permet d’étendre la couverture de ces zones, de répéter les rondes selon un protocole défini et de faire remonter les anomalies avec leur localisation et leur contexte.
Le GR100 répond à cette logique. Conçu et fabriqué en France, il s’appuie sur des technologies développées et maîtrisées par notre équipe Running Brains Robotics. Dans le contexte géopolitique actuel, cette souveraineté technologique représente un enjeu concret : elle concerne la maîtrise des logiciels, des données, de la maintenance et des évolutions du système.
L’intelligence artificielle apporte ainsi un niveau d’analyse supplémentaire aux dispositifs de sécurité existants. Elle améliore la continuité de surveillance et la qualité des alertes, tandis que les professionnels conservent la responsabilité de l’interprétation et de la décision.
*RBOC : Running Brains Operations Center.
CMO chez Running Brains Robotics
Stagiaire éditorial chez Running Brains Robotics
