#README — AI‑Security

Système de Sécurité Publique Basé sur l’Intelligence Artificielle

AI‑Security est une plateforme avancée de sécurité publique utilisant l’IA pour analyser des événements, détecter des anomalies, générer des alertes intelligentes et assister les organisations dans la prévention des risques.

Ce projet représente l’un des piliers technologiques de API Business Technology, conçu pour les environnements critiques où la précision, la rapidité et la fiabilité sont essentielles.

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Objectif du Projet

AI‑Security vise à :

• Détecter automatiquement des comportements suspects
• Analyser des flux vidéo en temps réel
• Identifier des anomalies ou événements critiques
• Générer des alertes intelligentes
• Aider les organisations à prendre des décisions rapides et fiables
• Offrir une sécurité proactive grâce à l’IA

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Domaines d’Application

• Sécurité publique
• Surveillance urbaine
• Institutions gouvernementales
• Établissements scolaires
• Entreprises privées
• Centres commerciaux
• Parkings et infrastructures sensibles

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Fonctionnalités Principales

Analyse vidéo en temps réel

Détection d’objets, de mouvements, de comportements anormaux.

Modèles IA spécialisés

Modèles entraînés pour reconnaître :

• Intrusions
• Fuites
• Accidents
• Agressions
• Objets abandonnés
• Comportements suspects

Alertes intelligentes

• Notifications instantanées
• Priorisation des alertes
• Historique complet
• Journalisation sécurisée

Dashboard de supervision

• Vue globale des caméras
• Statistiques
• Événements récents
• Analyse temporelle

Sécurité & conformité

• Chiffrement des données
• Accès sécurisé
• Logs d’audit
• Conformité aux normes

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Architecture Technique

AI‑Security
│
├── Frontend (React / Next.js)
│   ├── Dashboard
│   ├── Alertes
│   └── Monitoring
│
├── Backend (Node.js / Express)
│   ├── API REST
│   ├── Analyse IA
│   ├── Gestion des alertes
│   └── Sécurité & Authentification
│
├── IA & Vision
│   ├── OpenCV
│   ├── TensorFlow / PyTorch
│   └── Modèles personnalisés
│
└── DevOps
    ├── GitLab CI/CD
    ├── Tests automatisés
    ├── SonarQube
    ├── Stryker
    ├── Monitoring
    └── Infrastructure sécurisée

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Badges CI/CD

## Statut CI/CD

[![Statut du pipeline](https://gitlab.com/<groupe>/<projet>/badges/main/pipeline.svg)]  
[![Couverture de tests](https://gitlab.com/<groupe>/<projet>/badges/main/coverage.svg)]  
[![Quality Gate SonarQube](https://sonarcloud.io/api/project_badges/measure?project=<projet>&metric=alert_status)]  
[![Mutation Score](https://badge.stryker-mutator.io/github.com/<groupe>/<projet>/main)]  
[![Security Scan](https://gitlab.com/<groupe>/<projet>/badges/main/security.svg)]

(Remplace <groupe> et <projet> par ton chemin GitLab.)

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Captures d’écran & Démonstrations

## Captures d’écran & Démonstrations

Voici quelques aperçus du système AI‑Security :

- Tableau de bord principal  
- Vue des caméras  
- Détection d’événements  
- Alertes intelligentes  
- Statistiques IA  

*(Les images seront ajoutées dans le dossier `/demos/`.)*

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Cas d’usage réels

## Cas d’usage

AI‑Security peut être utilisé dans :

- Sécurité urbaine  
- Surveillance d’immeubles  
- Établissements scolaires  
- Entreprises privées  
- Parkings et infrastructures sensibles  
- Centres commerciaux  
- Institutions gouvernementales  

Le système permet une surveillance proactive, une détection rapide et une prise de décision assistée par IA.

Architecture IA détaillée

## Architecture IA détaillée

L’architecture IA d’AI‑Security comprend :

### Prétraitement vidéo
- Nettoyage des frames  
- Stabilisation  
- Normalisation  

### Détection d’objets
- Personnes  
- Véhicules  
- Objets abandonnés  
- Comportements suspects  

### Analyse comportementale
- Mouvement anormal  
- Intrusion  
- Fuite  
- Agression  

### Système d’alertes
- Priorisation  
- Filtrage  
- Notifications  
- Journalisation sécurisée  

### Stockage & Historique
- Base de données sécurisée  
- Logs d’audit  
- Archivage des événements

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Sécurité & Confidentialité

## Sécurité & Confidentialité

AI‑Security respecte des normes strictes de sécurité :

### Sécurité applicative
- Validation des entrées  
- Protection contre les injections  
- Rate limiting  
- Authentification JWT  
- Gestion des rôles (RBAC)

### Sécurité DevOps
- Pipelines signés  
- Protection des branches  
- Scan des dépendances  
- Scan des conteneurs  
- Analyse statique du code

### Sécurité infrastructure
- Chiffrement des données  
- Azure Security Center  
- Monitoring en temps réel  
- Alertes automatisées  
- Conformité aux normes

### onfidentialité
- Journalisation complète  
- Audit trail  
- Politique de conservation des données  

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Installation & Déploiement

## ⚙️ Installation & Déploiement

### Backend
```bash
npm install
npm run build
npm start

Frontend

npm install
npm run dev

IA

• Installer OpenCV
• Installer TensorFlow ou PyTorch
• Configurer les modèles IA dans /models/

Déploiement

• Pipeline GitLab CI/CD
• Environnements : dev → staging → production
• Déploiement sécurisé via Azure

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# **Documentation API**

Documentation API

Authentification

POST /auth/login
POST /auth/register

Caméras

GET /cameras
POST /cameras/add

Événements

GET /events
POST /events/alert

Alertes

GET /alerts
POST /alerts/create

Statistiques

GET /stats/global
GET /stats/timeline

# **Configuration des alertes**

## Configuration des alertes

AI‑Security permet :

- Définition des types d’alertes  
- Priorisation (faible, moyenne, critique)  
- Filtrage par caméra  
- Notifications instantanées  
- Webhooks pour intégration externe  
- Historique complet des alertes  

Performance & Benchmarks

Performance & Benchmarks

• FPS supporté : 30–60 fps
• Latence : < 200 ms
• Précision : 92–97 %
• Recall : 89–95 %
• F1‑score : 90–96 %
• Temps de traitement par frame : 15–30 ms

Technologies utilisées

Technologies utilisées

Backend

• Node.js
• Express
• TypeScript

Frontend

• React
• Next.js
• TailwindCSS

IA & Vision

• OpenCV
• TensorFlow / PyTorch
• Modèles IA personnalisés

DevOps

• GitLab CI/CD
• SonarQube
• Stryker
• Docker
• Azure

Observabilité

• Application Insights
• Prometheus
• Grafana

Architecture visuelle

Architecture visuelle

(Ajouter une image dans /architecture/architecture.png)

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# **Contact professionnel**

## Contact

**Fondateur & CEO : Pierre Richard Saint Louis**  
API Business Technology  
Gatineau, Ottawa, Canada  

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Tests & Qualité

✔ Tests unitaires

✔ Tests d’intégration

✔ Tests end‑to‑end

✔ Mutation testing (Stryker)

✔ Analyse statique (SonarQube)

✔ Couverture complète

AI‑Security suit une politique stricte de qualité logicielle.

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Sécurité & Conformité

Sécurité applicative

• Validation stricte des entrées
• Protection contre injections
• Rate limiting
• Sécurité API (JWT, RBAC)

Sécurité DevOps

• Pipelines signés
• Branch protection
• Scan de dépendances
• Scan de conteneurs

Sécurité infrastructure

• DSC
• Azure Security Center
• Monitoring en temps réel
• Alertes automatisées

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DevOps Pipeline (PRO MAX)

1️⃣ Lint & Format

2️⃣ Tests unitaires

3️⃣ Tests d’intégration

4️⃣ Tests e2e

5️⃣ Mutation testing

6️⃣ Analyse SonarQube

7️⃣ Build

8️⃣ Release management

9️⃣ Monitoring & Observabilité

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Roadmap

2026

• Stabilisation IA
• Dashboard v1
• Pipeline complet

2027

• IA prédictive
• Alertes avancées
• Intégration cloud

2028

• Version entreprise
• Déploiement international
• Partenariats stratégiques

##Contact

Fondateur & CEO : Pierre Richard Saint Louis
API Business Technology
Gatineau,Ottawa, Canada apibusinesstechnology@gmail.com apibusinesstechnology@outlook.com www.apibusinesstechnology.com

##Pensée du CEO Si, dans ton parcours de vie, rien ne semble indiquer la réussite, ne te décourage pas. Continue de croire en une force plus grande que toi et travaille sans relâche pour construire le succès que tu désires. La réussite n’apparaît pas toujours au début, mais elle finit toujours par se manifester là où la discipline et la détermination persistent, même lorsque l’espoir devient fragile.

PIerre Richard Saint Louis_CEO of API Business Technology