Prototype v0.2 — Testé en conditions réelles · 4 mai 2026
Plateforme · Sécurité institutionnelle · IA on-premise

Détection d'incidents
par IA, 100% on-premise.

ARGUS AI est une couche d'alerte par intelligence artificielle qui se connecte à vos caméras existantes pour générer des alertes en temps réel — sans qu'aucune image ne quitte votre site.

Conçue pour les institutions publiques québécoises : centres de détention (MSP, SCC), centres de réadaptation (CIUSSS/CISSS) et infrastructures critiques. Conforme Loi 25, LPRPDE et hors juridiction du CLOUD Act.

📍 Montréal · Québec ⌬ 100% on-premise ✓ Loi 25 · LPRPDE
01 / PROBLÈME

Des caméras qui filment. Personne pour tout voir.

Les institutions québécoises gèrent des dizaines à des centaines de caméras par site. Aucun humain ne peut tout analyser. Les incidents qui passent inaperçus coûtent des centaines de milliers — parfois des millions — par cas.

Investissement gouvernemental QC en sécurité
35,8M$
Sur 5 ans, concentré sur l'équipement physique. Aucun fournisseur québécois ne propose actuellement de couche IA intégrée aux flux vidéo existants.
Coût estimé d'un décès en détention
500K–2M$
Enquête coroner, pression médiatique, atteinte à la réputation institutionnelle. ARGUS AI réduit l'angle mort qui mène à ces incidents.
Marché adressable Canada estimé
14–34M$
Détention provinciale, fédérale, infrastructures critiques. Estimation basée sur le pricing 120–250K$/an × institutions identifiées.

Institutions ciblées

Type d'institution
Responsable
Nombre
Enjeu principal
Établissements de détention
MSP
18
Contrebande, violence, décès en détention
Centres de détention femmes
MSP
3–4
Automutilation, substances, violence
Centres de réadaptation
CIUSSS/CISSS
Multiples
Sécurité du personnel, incidents
Établissements fédéraux
SCC
43
Tous les enjeux ci-dessus à plus grande échelle
02 / SOLUTION

Une couche d'alerte. Pas un remplacement.

ARGUS AI s'intègre aux infrastructures de sécurité existantes pour réduire les angles morts de surveillance. Le système détecte des situations, pas des personnes. Il alerte des humains, il ne prend aucune décision.

⏵ COTÉ MÉTIER · CE QUE VOIENT VOS ÉQUIPES

Surveillance augmentée

  • Détection automatique d'objets interdits sur flux vidéo existants (téléphones, armes, substances)
  • Alertes priorisées par sévérité — CRITIQUE / ÉLEVÉ / MOYEN / INFO
  • Pop-up sur console de supervision avec capture annotée + horodatage
  • Notification au superviseur de quart dans les 60 secondes (alertes ÉLEVÉ)
  • File de revue en fin de quart pour les alertes moyennes (zéro submersion du personnel)
  • Documentation automatique horodatée pour rapports d'incident
⏵ CÔTÉ TI · COMMENT ÇA S'INTÈGRE

Déploiement on-premise

  • Serveur edge GPU dédié installé dans votre rack — aucun cloud
  • Compatible RTSP / ONVIF — fonctionne avec caméras IP existantes
  • Connecteurs VMS : Genetec, Milestone, Avigilon (intégration API REST)
  • Stockage local chiffré AES-256 · logs JSON signés SHA-256
  • Aucune sortie internet pour les flux vidéo · réseau fermé
  • Désinstallation propre : préavis 30j, certificat de destruction des données
03 / MODULES

Quatre modules. Une seule logique.

Le système est conçu en quatre modules complémentaires, déployés en phases pour valider chaque capacité avant la suivante. Le MVP en production est le module VISION.

⏵ MODULE 01 · DÉTECTION TEMPS RÉEL

VISION

Analyse vidéo temps réel sur flux existants. Détection d'objets interdits, mouvements anormaux, situations à risque. S'intègre aux caméras déjà installées — aucun remplacement matériel requis.

Scénario type · Couloir de bloc cellulaire 14h32 — Un téléphone cellulaire apparaît dans le champ d'une caméra de couloir. ARGUS détecte l'objet en 38ms avec une confiance de 91%. Alerte ÉLEVÉ déclenchée. Le superviseur reçoit notification + capture annotée + horodatage. Décision d'intervention humaine — pas d'action automatique.
  • DétecteObjets de contrebande · Armes · Substances · Attroupements · Mouvements anormaux
  • Stack techniqueYOLOv8 · OpenCV 4.9 · CUDA 12 · TensorRT · Inférence GPU edge on-premise
  • Performance actuelle (test 4 mai)Téléphone 90%+ confiance validé · Latence ~42ms par frame
  • IntégrationRTSP · ONVIF · API REST · Compatible Genetec, Milestone, Avigilon
VISION · LIVE PREVIEW
STREAMING
CELL_PHONE 0.91 KNIFE 0.62 ⏵ REC · 30fps · 1920x1080 CAM-01 ZONE-A FRAME 00874
DETECT cell_phone · CONF 0.91 · ALERT issued in 38ms
⏵ MODULE 02 · ANALYSE COMPORTEMENTALE

PRÉDICTIF

Détection de schémas comportementaux à risque pour prévention d'incidents. Aucune variable proxy de race, d'ethnicité ou d'origine. Seuls les comportements observables sont analysés.

Scénario type · Cour intérieure 11h47 — 4 silhouettes convergent en zone sensible et restent stationnaires 2 minutes. ARGUS détecte le pattern d'attroupement anormal. Alerte ÉLEVÉ. Notification au superviseur avec localisation précise. Aucune identification individuelle — seules les bounding boxes anonymisées sont conservées.
  • DétecteAttroupements anormaux · Trajectoires erratiques · Stationnements prolongés en zones sensibles
  • Ne fait pasAucun score individuel · Aucune réidentification · Aucun profilage démographique
  • ValidationTests de disparité statistique avant déploiement · Résultats documentés et auditables
  • StatutPhase 2 · Développement post-données beta institutionnelles
PATTERN ANALYSIS
PHASE 2
ZONE A · CIRCULATION ZONE B · COMMUNE ZONE SENSIBLE ⚠ ATTROUPEMENT · 4 ENTITÉS durée: 00:02:14 · zone sensible
⏵ MODULE 03 · PROTECTION PERSONNEL

BOUCLIER

Documentation automatique des interventions. Alertes de danger. Boîte noire auditable style aviation — priorité à la vie pendant l'événement, transparence totale après.

Scénario type · Intervention en cellule 02h14 — Un agent intervient seul. ARGUS détecte l'événement, enclenche enregistrement haute résolution + log JSON signé. Si bagarre ou immobilisation prolongée détectée → alerte CRITIQUE au poste de contrôle. L'agent est documenté pour sa protection — pas surveillé pour sa performance.
  • ProtègeLe personnel d'intervention · Pas de surveillance individuelle · Pas de score de performance
  • DocumenteFormat JSON horodaté · Hash d'intégrité SHA-256 · 90 jours rétention recommandée
  • Accès logsOrdonnance judiciaire · Auditeur externe · Direction avec protocole documenté
  • ChiffrementAES-256 au repos · TLS 1.3 en transit · Architecture zero-trust
AUDIT LOG · DERNIER ÉVÉNEMENT
PHASE 2
{
  "event_id": "evt_8f3a9c2e1b",
  "timestamp": "2026-05-11T14:32:18Z",
  "severity": "CRITIQUE",
  "trigger": "object_detection.weapon",
  "camera": "CAM-04",
  "zone": "BLOC-B-COULOIR",
  "confidence": 0.87,
  "alert_sent_ms": 42,
  "operator_notified": true,
  "hash": "sha256:a9f4...d4e8",
  "signed": true
}
Chiffré AES-256 · Hash signé · Auditable par tiers indépendant
⏵ MODULE 04 · TABLEAU DE BORD UNIFIÉ

COMMAND

Tableau de bord décisionnel pour la direction. Reporting institutionnel automatisé. Vue agrégée par institution, par zone, par type d'alerte — jamais par individu.

Scénario type · Rapport mensuel direction 1er du mois — La direction reçoit automatiquement un rapport PDF : 1247 alertes le mois passé, dont 73 CRITIQUES, 312 ÉLEVÉ, 862 MOYEN. Répartition par zone, par plage horaire. Taux de faux positifs : 2.1%. Aucune donnée individuelle. Export CSV pour analyse interne.
  • ReportingTableaux de bord quotidiens · Rapports mensuels · Export PDF / CSV
  • Alertes triéesCRITIQUE · ÉLEVÉ · MOYEN · INFO — protocole humain dans la boucle
  • Métriques agrégéesPar zone, par type d'événement, par plage horaire — jamais par individu
  • StatutPhase 3 · Post-validation des modules 1 et 2 en terrain institutionnel
DASHBOARD MOCKUP
PHASE 3
ALERTES 24H 47 CRITIQUES 3 FAUX POSITIFS 2.1% ALERTES / HEURE 00h 12h 24h
04 / ARCHITECTURE

100% on-premise. Zéro cloud externe.

Le traitement s'effectue intégralement sur site. Aucun flux vidéo ne quitte l'institution. Architecture zero-trust, chiffrement AES-256, conforme Loi 25 et hors juridiction du CLOUD Act américain.

⌬ PÉRIMÈTRE INSTITUTION · ON-PREMISE CAMÉRAS RTSP / ONVIF SOURCE 01 CAPTEURS IoT / SCADA SOURCE 02 SGI / DACOR API REST SOURCE 03 SERVEUR EDGE · GPU YOLOv8 · CUDA 12 OpenCV · TensorRT INFÉRENCE TEMPS RÉEL ~42ms par frame stack 100% local · sans réseau externe STOCKAGE LOCAL Chiffré AES-256 Logs JSON · SHA-256 ~2-5 Go / caméra / 24h ORCHESTRATEUR ALERTES CRITIQUE → poste contrôle ÉLEVÉ → superviseur 60s MOYEN → file revue INFO → log silencieux HUMAIN OPÉRATEUR VALIDATION DÉCISION FINALE ⊘ AUCUN FLUX VIDÉO SORTANT Hors juridiction CLOUD Act · Loi 25 · LPRPDE CLOUD EXTERNE EXCLU

Prérequis de déploiement

Matériel serveur edge
CPUXeon / EPYC 8+ cores
GPUNVIDIA RTX 4070+ / A4000+
RAM32 Go min · 64 Go recommandé
StockageNVMe 2 To min (logs+frames)
OSUbuntu Server 22.04 LTS
FormatRack 2U / VM / bare-metal
Réseau & intégration
Bande passante1 Gbps min entre cams ↔ edge
Latence intra-site< 10ms
VLANSegmentation requise
Sortie internetAucune pour flux vidéo
Protocoles camérasRTSP · ONVIF · H.264/H.265
Intégration VMSGenetec · Milestone · Avigilon
Sécurité & conformité
Chiffrement reposAES-256
Chiffrement transitTLS 1.3
AuthZero-trust · MFA · LDAP/AD
LogsJSON signés SHA-256
Rétention90 jours recommandé
ConformitéLoi 25 · LPRPDE · Charte
⊕ SOUVERAINETÉ
Aucun fournisseur cloud soumis au CLOUD Act américain. Aucune donnée ne quitte le périmètre canadien.
⊕ AUDITABILITÉ
Logs JSON horodatés, hash d'intégrité SHA-256. Accès par ordonnance judiciaire ou auditeur externe.
⊕ SORTIE PROPRE
Préavis 30 jours. Suppression complète. Certificat de destruction fourni. Aucune donnée conservée.
05 / RÉSULTATS

Test prototype · 4 mai 2026

Module VISION v0.2 testé en conditions réelles via flux webcam. YOLOv8m, seuil de confiance 55%. Résultats documentés ci-dessous — méthodologie, succès, limites et plan d'amélioration.

Performance par objet testé
Conditions de test contrôlé · n=1 prototype
Téléphone cellulaire90%+
Détection fiable et immédiate sous tous les angles
Couteau de cuisinePartiel
Manche détecté · lame variable selon l'angle · fine-tuning requis
Cannabis0%
Absent du dataset COCO généraliste · modèle spécialisé nécessaire
Cibles post fine-tuning (à valider en beta)
Objectifs documentés au dossier — pas des garanties
Téléphone95%+
Couteau / lame85–90%
Substances80%+
Armes artisanales75–85%
Drones90%+

Méthodologie & métadonnées

Date4 mai 2026
ModuleVISION v0.2
ModèleYOLOv8m
Paramètres25.9M
Seuil confiance0.55
Source vidéoWebcam · 1080p / 30fps
Latence moy.~42ms / frame
StackOpenCV · CUDA 12 · GPU
Échantillon3 objets · multi-angles
✓ Faisabilité technique confirmée
✓ Infrastructure validée
✓ Limites identifiées et résolubles par fine-tuning sur données institutionnelles
⚠ HONNÊTETÉ INTELLECTUELLE

Ces résultats viennent d'un seul test prototype contrôlé. Ce n'est pas une preuve commerciale. Aucun déploiement institutionnel n'a encore eu lieu. La phase beta est le prérequis indispensable pour passer du prototype au produit déployable. Nous ne cachons rien.

06 / ÉTHIQUE

Cinq piliers non négociables

Conformité Loi 25, LPRPDE, Charte canadienne et québécoise des droits, Règles Nelson Mandela. Un avis juridique formel d'un avocat en droit des technologies est en cours d'obtention.

01

Aveugle par design

Aucune variable proxy de race, ethnicité ou origine. Tests de disparité statistique avant chaque déploiement, résultats documentés et auditables.

02

Contre-pouvoir

IA détecte → humain valide → auditeur vérifie. Aucune action automatique. La décision finale appartient toujours à un agent humain.

03

Boîte noire auditable

Enregistreur de décisions style aviation. Priorité à la vie pendant l'événement, transparence totale après. Hash signé, chiffrement AES-256.

04

Protection documentaire

Le système documente des situations, pas des personnes. Zéro métrique individuelle sur le personnel. Aucun score de performance.

05

Souveraineté des données

100% on-premise. Hors juridiction CLOUD Act. Conformité Loi 25, LPRPDE, Charte canadienne. Aucune donnée vers cloud externe.

Ce qu'ARGUS AI ne fait PAS

PAS de reconnaissance faciale.
PAS de collecte de données biométriques.
AUCUNE décision automatique sur des individus.
NE REMPLACE aucun agent ou protocole existant.
NE SURVEILLE PAS le personnel (aucune métrique individuelle).
NE TRANSFÈRE aucune donnée vers un cloud externe.
NE GARANTIT PAS une détection parfaite — outil complémentaire.
N'ANALYSE PAS les communications (appels, messages).
NE PRODUIT PAS de score de risque individuel.
07 / SECTEURS

Pour qui · Et comment

L'échelle de progression — on ne saute pas de zéro à un établissement de détention majeur. Construction étape par étape : environnements privés → institutions à moindre risque → détention.

PHASE BETA

Centres de réadaptation

CIUSSS / CISSS · Sécurité du personnel d'intervention, prévention d'incidents.

UNE JOURNÉE TYPE

Un intervenant entre seul en chambre d'isolement. ARGUS détecte l'événement, enclenche enregistrement. Si bagarre ou immobilisation prolongée → alerte au superviseur de quart en 60s. Documentation automatique pour protection légale de l'intervenant.

PHASE BETA

Détention femmes

MSP · 3–4 établissements · Automutilation, substances, sécurité personnel.

UNE JOURNÉE TYPE

Stationnement prolongé en zone sensible détecté. Alerte ÉLEVÉ au poste de contrôle avec capture annotée. L'agent décide de l'intervention. Toute alerte est documentée — aucune donnée individuelle conservée, seulement les bounding boxes anonymisées.

SCALE PHASE

Détention provinciale

MSP · 18 établissements · Contrebande, violence, décès en détention.

UNE JOURNÉE TYPE

14h32 — Téléphone détecté dans couloir de bloc. Confiance 91%. Alerte ÉLEVÉ au superviseur de quart. Capture + horodatage + zone enregistrés. Intervention humaine décidée selon protocole MSP existant. ARGUS renforce, ne remplace pas.

EXPANSION

Établissements fédéraux

SCC · 43 établissements · Tous les enjeux à plus grande échelle.

UNE JOURNÉE TYPE

Détection de drone au-dessus de la cour intérieure. Alerte CRITIQUE immédiate. Tracking trajectoire. Logs signés pour rapport d'incident automatique. Intégration API REST avec systèmes MSP/SCC existants (DACOR, SGI).

DIVERSIFICATION

Infrastructures critiques

Ports, centrales, data centers · Sécurité périmètre, intrusions, drones.

UNE JOURNÉE TYPE

03h47 — Intrusion détectée sur périmètre clôturé d'un poste électrique. Alerte CRITIQUE à la sécurité 24/7. Capture annotée + coordonnées de la zone. Notification simultanée à l'équipe d'intervention par API VMS.

LONG TERME

Privé / Industriel

Cabinets, entrepôts, centres logistiques · Validation terrain pré-institutionnel.

UNE JOURNÉE TYPE

Stationnement non autorisé détecté dans une zone de quai. Alerte MOYEN ajoutée à la file de revue de fin de quart. Vue agrégée par site dans le tableau de bord COMMAND pour la direction logistique.

08 / CONCURRENCE

Le seul acteur québécois on-premise

Le marché est dominé par des acteurs américains. Au Québec, Genetec est leader en gestion vidéo mais ne propose pas de couche IA spécialisée pour le contexte institutionnel. ARGUS AI occupe une niche distincte.

CritèrePalantir / AxonGenetecARGUS AI
Couche IA détectionOui (US)NonOui (QC)
Données on-premiseCloud USPossible100% on-premise
Support français natifNonPartielOui
Coût piloteMillions USDVariableAdapté QC
Hors CLOUD ActNonVariableOui
Cadre Loi 25 par défautNonAdaptableNatif
⚠ RISQUE CONCURRENTIEL ASSUMÉ

Si ARGUS AI réussit, les géants peuvent entrer sur le marché. La barrière se construit par : données propriétaires fine-tunées, intégration profonde avec les systèmes MSP (DACOR, SGI), relations institutionnelles de long terme, et le français comme avantage natif.

09 / FAQ

Questions fréquentes B2B

Installation, matériel, délais, cybersécurité, maintenance — les questions que les équipes TI et sécurité posent en premier.

Pour un site pilote avec 8–20 caméras, le déploiement complet (installation matérielle, configuration logicielle, calibrage initial, formation opérateurs) se fait en 4 à 8 semaines. Une partie significative dépend de la disponibilité de votre équipe TI pour les accès réseau et VLAN. Un audit de site est requis avant tout chiffrage précis.

Un serveur edge GPU dédié par site (rack 2U ou bare-metal) : CPU Xeon/EPYC 8 cœurs minimum, GPU NVIDIA RTX 4070+ ou A4000+, 32 Go RAM (64 Go recommandé), NVMe 2 To minimum. Ubuntu Server 22.04 LTS. Le serveur peut être fourni par ARGUS AI ou approvisionné via votre cycle d'achat habituel. Voir la section Architecture pour les spécifications complètes.

Oui. ARGUS AI consomme les flux RTSP / ONVIF en H.264/H.265, ce qui couvre la quasi-totalité des caméras IP modernes. Aucun remplacement matériel requis. Pour les caméras analogiques anciennes, un encodeur intermédiaire est nécessaire — c'est rare en 2026 mais nous le validons à l'audit de site.

Le système trie les alertes par niveau de sévérité (CRITIQUE / ÉLEVÉ / MOYEN / INFO). Les alertes basses sont mises en file de revue plutôt que notifiées immédiatement, ce qui évite la submersion. Chaque faux positif documenté pendant la phase beta nourrit le fine-tuning du modèle. Le test du 4 mai a montré ~2.1% de faux positifs en conditions contrôlées — cible post-beta : < 5% en production.

Aucune donnée vidéo. Aucune image. Tout reste sur votre serveur edge. La seule sortie possible — et uniquement si vous l'autorisez — est l'envoi de métadonnées anonymisées (compteurs d'alertes, statuts système) via le réseau gouvernemental sécurisé (RITM) pour la supervision multi-sites. Vous gardez le contrôle complet de cette option.

Architecture zero-trust : authentification multifacteur, intégration LDAP/Active Directory, segmentation VLAN obligatoire, chiffrement AES-256 au repos, TLS 1.3 en transit. Logs signés SHA-256 pour audit. Le serveur est livré durci selon les benchmarks CIS niveau 2. Mises à jour de sécurité fournies via canal signé — vous validez chaque mise à jour avant déploiement.

Maintenance corrective (correctifs critiques) : SLA 24h en production, incluse dans le contrat. Mises à jour mineures : trimestrielles, validées par votre équipe TI avant déploiement. Mises à jour des modèles IA : semestrielles, après validation des disparités statistiques. Vous gardez le contrôle de chaque mise à jour appliquée à votre site.

Inclus dans le déploiement initial : formation en français de 4–8 heures pour les opérateurs (interface alerte, validation, gestion de file), 2 heures pour la direction (tableau de bord, rapports). Documentation utilisateur fournie en FR. Sessions de rafraîchissement semestrielles incluses la première année.

Préavis de 30 jours. Suppression complète de toutes les données sur le serveur on-premise. Certificat de destruction fourni. Récupération du matériel ARGUS AI dans les 15 jours. Aucune donnée conservée par ARGUS AI après désinstallation. Nous documentons tout pour audit externe si demandé.

Pricing cible : 120K$–250K$/an par institution selon le nombre de caméras et la complexité d'intégration. Inclut : licence logicielle, maintenance, mises à jour, formation initiale, support. Le matériel serveur peut être inclus ou approvisionné séparément. Phase pilote : modalités à négocier au cas par cas — nous favorisons des conditions adaptées pour les premiers déploiements institutionnels.

10 / CONTACT

Discutons d'un pilote.

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À qui s'adresse ce contact

Direction sécurité, RSSI, CIO, responsables TI, directions d'institutions ciblées, partenaires intégrateurs (Genetec, Milestone, Avigilon), juristes en droit des technologies.

Engagement de réponse : nous vous recontactons sous 1 jour ouvrable avec un premier retour qualifié, ou une demande de précisions, ou une proposition de plage horaire pour un appel.
Montréal, Québec, Canada
NDA disponible sur demande
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