Veesion > À propos
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Veesion, le logiciel qui analyse en
continu vos caméras
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Veesion, le logiciel qui analyse en continu vos caméras
Nos engagements
Veesion s’appuie sur une solution technologique qui permet de détecter les comportements suspects pouvant potentiellement porter atteinte aux biens ou aux personnes.
Le vol à l’étalage est un fléau pour les commerçants mais aussi pour le consommateur, le coût du vol se répercutant sur le prix des produits.
Nous avons développé une solution contre le vol à l’étalage, tout en respectant le cadre légal en vigueur (code de la sécurité intérieur et RGPD) et ne réalise pas de traitement de données biométriques.
Mettre cette Intelligence Artificielle à disposition des commerçants nous oblige à assumer pleinement nos responsabilités vis-à-vis des attentes de nos clients, de leurs consommateurs et de l’ensemble de nos parties-prenantes.
Pour nous, notre métier ne peut et ne doit pas s’exercer sans que l’on souscrive aux standards éthiques les plus élevés. Pour cela, plusieurs engagements essentiels guident notre développement et celui de notre technologie, engagements qui sont par ailleurs soumis à une Charte éthique. Le recrutement des collaborateurs de Veesion est ainsi conditionné à la signature de la charte et à leur engagement de s’y conformer totalement.
La mission que nous nous sommes fixée est d’aider les gérants de magasins et commerçants à faire face au fléau du vol à l’étalage qui est une infraction pénale.
Tous les commerces sont concernés : les enseignes de la grande distribution mais également les commerces de proximité. La démarque inconnue représente 6 milliards de perte par an en France, soit entre 1% et 2% du chiffre d’affaires à l’échelle d’un magasin, et est responsable de faillite, de licenciements et de hausse de prix.
Dans le contexte actuel de diminution des marges des commerçants, et de la perte de part de marché croissante de la distribution physique au profit du e-commerce, nous pensons qu’il est d’autant plus important d’aider les commerçants à se doter des bons outils pour lutter contre le vol en magasin.
Ces outils de lutte contre le vol, comme Veesion, permettent de protéger le pouvoir d’achat des Français, le vol en magasin étant en effet aujourd’hui responsable d’une hausse généralisée des prix, qui alimente la détresse sociale.
Tous les commerces sont concernés : les enseignes de la grande distribution mais également les commerces de proximité. La démarque inconnue représente 6 milliards de perte par an en France, soit entre 1% et 2% du chiffre d’affaires à l’échelle d’un magasin, et est responsable de faillite, de licenciements et de hausse de prix.
Dans le contexte actuel de diminution des marges des commerçants, et de la perte de part de marché croissante de la distribution physique au profit du e-commerce, nous pensons qu’il est d’autant plus important d’aider les commerçants à se doter des bons outils pour lutter contre le vol en magasin.
Ces outils de lutte contre le vol, comme Veesion, permettent de protéger le pouvoir d’achat des Français, le vol en magasin étant en effet aujourd’hui responsable d’une hausse généralisée des prix, qui alimente la détresse sociale.
Nous ne traitons aucune donnée biométrique et notre système ne permet pas d’identifier (« il s’agit de Monsieur. X ») ni de reconnaître (« c’est la même personne qui est venue il y a 3 jours ») les individus. Seuls les gestes des individus sont analysés par notre solution et ce, de manière anonymisée, donc sans prendre en compte de caractéristiques biométriques. Si notre système permet de déterminer si un geste particulier a eu lieu dans les 10 dernières secondes, il ne permet aucune identification possible des individus.
Notre solution procède uniquement à un signalement d’attention aux personnels qualifiés en magasin en cas de geste suspect reconnu, ce n’est donc pas la solution qui permet d’identifier un individu mais bien une intervention humaine, comme c’est déjà le cas pour les systèmes de vidéo-protection existant.
Dans la mesure où notre système ne permet pas d’identifier les individus, il ne s’agit pas de données biométriques au sens de l’article 4. 14) du RGPD. Notre traitement de données doit être distingué des systèmes de traitement biométriques dans la mesure où un traitement de données biométriques implique une finalité d’identification ou d’authentification d’une personne de manière unique, ce qui n’est pas notre cas.
Notre solution procède uniquement à un signalement d’attention aux personnels qualifiés en magasin en cas de geste suspect reconnu, ce n’est donc pas la solution qui permet d’identifier un individu mais bien une intervention humaine, comme c’est déjà le cas pour les systèmes de vidéo-protection existant.
Dans la mesure où notre système ne permet pas d’identifier les individus, il ne s’agit pas de données biométriques au sens de l’article 4. 14) du RGPD. Notre traitement de données doit être distingué des systèmes de traitement biométriques dans la mesure où un traitement de données biométriques implique une finalité d’identification ou d’authentification d’une personne de manière unique, ce qui n’est pas notre cas.
Notre technologie repose sur la combinaison de plusieurs briques d’intelligence au sein d’un unique algorithme « end-to-end ». Chaque brique (appelée « composants » ci-dessous) a une fonction définie et communique avec les autres afin de « comprendre » un comportement humain, plus précisément, déterminer l’occurrence d’un geste, associé à un comportement suspect ou normal.
Composant 1: Détection d’humains
Le premier composant détecte la présence des différents individus présents dans le champ de vision. S’il n’y aucun individu, les autres composants ne sont pas activés.
Composant 2: Estimation de pose
La second composant consiste à classifier les pixels de chaque image composant une séquence vidéo sous la forme d’une valeur numérique. Chaque classe correspond à une membre du corps. Par exemple, Classe 1 correspondra au bras gauche (valeur numérique: 1), Classe 2 correspondra au buste (valeur numérique: 2), etc…
Composant 1: Détection d’humains
Le premier composant détecte la présence des différents individus présents dans le champ de vision. S’il n’y aucun individu, les autres composants ne sont pas activés.
Composant 2: Estimation de pose
La second composant consiste à classifier les pixels de chaque image composant une séquence vidéo sous la forme d’une valeur numérique. Chaque classe correspond à une membre du corps. Par exemple, Classe 1 correspondra au bras gauche (valeur numérique: 1), Classe 2 correspondra au buste (valeur numérique: 2), etc…
La technologie Veesion se fonde uniquement sur un traitement algorithmique de la gestuelle. L’entreprise n’utilise ni la reconnaissance faciale, ni le suivi de client, ni l’enregistrement d’identité.
Notre technologie ne permet donc pas la reconnaissance des caractéristiques physiques, physiologiques, la déduction des émotions ou des intentions de personnes. Il s’agit d’un des engagements fondateurs de Veesion. Cet engagement permet de protéger l’identité de tous les consommateurs de nos clients.
Notre technologie ne permet donc pas la reconnaissance des caractéristiques physiques, physiologiques, la déduction des émotions ou des intentions de personnes. Il s’agit d’un des engagements fondateurs de Veesion. Cet engagement permet de protéger l’identité de tous les consommateurs de nos clients.
Veesion ne monétise pas les données de son Intelligence Artificielle.
Ces dernières sont exclusivement utilisées pour détecter les comportements pouvant potentiellement porter atteinte aux biens et aux personnes dans les points de vente physique.
La technologie Veesion ne repose à aucun moment sur des procédés d’identification : elle ne conserve aucune donnée collective ou personnelle permettant la détection et l’identification d’un individu, qu’il s’agisse de reconnaissance des visages, des émotions, des démarches ou des tenues vestimentaires.
La technologie Veesion ne repose à aucun moment sur des procédés d’identification : elle ne conserve aucune donnée collective ou personnelle permettant la détection et l’identification d’un individu, qu’il s’agisse de reconnaissance des visages, des émotions, des démarches ou des tenues vestimentaires.
L’Intelligence Artificielle peut permettre de formidables avancées et constitue déjà dans bien des cas un outil d’aide à la décision précieux pour l’être humain. Veesion reste convaincu que c’est à l’humain que doit rester le dernier mot. Les clients restent ainsi libres de prendre la décision qui leur paraît la plus pertinente en fonction des alertes transmises par l’Intelligence Artificielle.
La technologie ne vise pas à automatiser certaines missions des salariés des magasins : il s’agit d’un véritable outil d’aide à la décision visant à la fois à lutter contre le vol à l’étalage mais permettant également de renforcer la sécurité des consommateurs dans les magasins. À aucun moment la technologie de Veesion ne saurait remplacer la prise de décision humaine.
Aucune décision n’est donc automatisée.
La technologie ne vise pas à automatiser certaines missions des salariés des magasins : il s’agit d’un véritable outil d’aide à la décision visant à la fois à lutter contre le vol à l’étalage mais permettant également de renforcer la sécurité des consommateurs dans les magasins. À aucun moment la technologie de Veesion ne saurait remplacer la prise de décision humaine.
Aucune décision n’est donc automatisée.
Notre technologie analyse les images issues du système de vidéo-protection que possèdent déjà les points de vente et leur personnel de sécurité. La technologie Veesion a la même finalité que ce système : assurer la protection des biens et des personnes.
Dans la mesure où les alertes produites par Veesion sont accessibles aux responsables de la sécurité, aux agents de sécurité ou à la direction du point de vente, notre technologie respecte la vie privée des clients et du personnel.
Dans la mesure où les alertes produites par Veesion sont accessibles aux responsables de la sécurité, aux agents de sécurité ou à la direction du point de vente, notre technologie respecte la vie privée des clients et du personnel.
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