Domotique image, la maison connectée passe au contrôle visuel intelligent

Votre maison vous regarde et réagit plus vite que votre doigt sur un interrupteur. Avec la domotique image, caméras, capteurs ToF et algorithmes CNN intégrés décryptent visages, gestes ou anomalies pour verrouiller la porte, baisser les volets ou équilibrer la charge du véhicule, le tout sans quitter le réseau domestique. Sécurité, confort et économies d’énergie passent désormais par un simple regard numérique, et la suite dévoile les coulisses de ce contrôle visuel intelligent.

Domotique image, définition et principes de la vision domestique

La domotique image désigne l’ensemble des fonctions d’une maison connectée qui s’appuient sur la vision par ordinateur pour détecter, reconnaître ou comprendre ce qui se passe dans les pièces. Caméras, capteurs de profondeur ou modules infrarouges alimentent des algorithmes CNN directement intégrés aux objets. Cette analyse locale — ou edge computing — limite la bande passante vers le cloud, réduit la latence et protège mieux les données sensibles. Sécurité, confort mains libres, pilotage énergétique, tout part de la “vue” que prend l’habitat sur ses occupants et sur son environnement.

De la caméra IP à l’IA embarquée edge computing

La première génération de caméras IP se contentait d’un flux vidéo compressé envoyé vers un serveur. Les modèles récents intègrent un NPU capable de traiter jusqu’à 4 K, 30 images par seconde. Selon GfK, 67 % des caméras Wi-Fi vendues en France possèdent déjà cette IA embarquée. Netatmo, Eufy ou Ezviz font figure de pionniers, avec des scénarios domotiques déclenchés en local : fermeture automatique des volets quand une personne inconnue est identifiée ou allumage discret d’un couloir quand l’algorithme repère le pas d’un enfant la nuit. La détection temps réel en local abaisse de 40 % les fausses alertes selon les essais Orange Lab.

Le gain énergétique suit la même logique. Un flux retraité à domicile ne mobilise plus de serveurs distants et évite les notifications inutiles qui réveillent l’utilisateur à tout moment. Entre l’analyse sur puce et le protocole Thread, la caméra devient un nœud à part entière du réseau maison, partageant ses métadonnées avec l’éclairage, le chauffage ou la borne de recharge du véhicule sans monopoliser le Wi-Fi.

Capteurs ToF et holographie, vers un contrôle gestuel fluide

La vision domestique ne se limite pas aux visages. Les capteurs Time-of-Flight (ToF) mesurent la distance entre un émetteur infrarouge et la main de l’usager, offrant une précision inférieure au centimètre. Combinés à une caméra RGB, ils traduisent un geste simple — paume ouverte, rotation du poignet — en commande instantanée. Dans un prototype français testé par CodeAI, la latence observée reste sous les 70 ms, assez bas pour que l’utilisateur n’ait pas la sensation de délai.

L’étape suivante s’appuie sur l’holographie. Un projecteur volumétrique affiche une interface flottante tandis qu’un couple caméra + ToF suit la position des doigts. Pas de gants, pas de bouton physique. Dans un environnement bruyant, 82 % des testeurs disent préférer ce mode gestuel à la voix. L’intégration au standard Matter ouvrira la voie à un pilotage unifié des lumières, du multimédia et même des fonctions V2H du véhicule électrique, le tout sans mot prononcé.

Technologies clés du contrôle visuel intelligent

Reconnaissance faciale et gestion des visages sous RGPD

Reconnaissance faciale rime souvent avec polémique, pourtant les fabricants domotiques français misent sur un traitement edge AI qui laisse le visage de l’utilisateur dans les murs de la maison. Netatmo, Eufy et Ezviz chiffrent les templates biométriques en AES-256 sur la carte SD ou la mémoire interne, sans transit par le cloud, pour répondre aux articles 5 et 32 du RGPD. L’utilisateur peut ajouter ou supprimer un profil en deux clics depuis l’application, preuve d’un consentement « granulaire » exigé par la CNIL.

Le stockage local limite la surface d’attaque, mais la loi impose encore un verrou : au-delà de trois mois sans justification de sécurité, les séquences vidéo doivent être effacées. Les marques l’ont intégré via des effacements automatiques programmables. Autre point clé, la fonction « masque invité » floute tout visage non reconnu, utile pour les fêtes ou l’accueil d’un artisan. Cette approche a fait reculer de 40 % les fausses alertes, d’après l’étude GfK citée par LesAlexiens, tout en rassurant les particuliers sur la confidentialité.

Analyse comportementale prédictive pour la sécurité proactive

Une caméra ne se contente plus d’identifier un intrus, elle anticipe. En analysant le rythme de la maisonnée, l’IA repère une fenêtre ouverte plus longtemps qu’à l’habitude ou une présence sur le palier hors créneau horaire. Les modèles embarqués s’appuient sur des séquences courtes, apprises localement, pour générer une alerte quand un comportement s’écarte de la norme. A. Périgaud, ingénieur ENSICAEN, évoque un passage de la détection à la prédiction : « le système protège avant même que l’effraction ne se produise ».

Les usages vont au-delà de la sécurité. Des capteurs ToF couplés à la vision calculent la vitesse de déplacement d’un senior et signalent une chute présumée. Orange Lab a montré 30 % d’économies d’éclairage grâce à l’ajustement en temps réel sur la posture et le parcours des occupants. En clair, la caméra IA devient un chef d’orchestre qui synchronise volets, chauffage ou sirène avant que l’humain ne perçoive l’anomalie.

NPU et CNN, comment le hardware optimise la latence

Le saut qualitatif vient du couple NPU (Neural Processing Unit) et CNN (Convolutional Neural Network). Un réseau YOLOv7 chargé sur un NPU de 4 TOPS analyse un flux 1080p en moins de 40 ms, suffisant pour stopper une intrusion en temps réel. Pour un flux 4K 30 ips, Farnell chiffre le besoin à 65 TOPS, objectif désormais atteint par les puces Google Coral ou Nvidia Orin embarquées dans certains hubs Matter.

La magie se cache dans l’optimisation matérielle : quantification en int8, chargement des poids en mémoire SRAM proche du cœur, et pipeline vidéo dédié pour réduire les copies. Résultat, une caméra Wi-Fi 6 consomme sous 5 W tout en gérant la reconnaissance faciale, la classification d’animaux et la détection de colis. Cette faible latence ouvre la voie au contrôle gestuel holographique présenté par CodeAI, affiché à 70 ms du geste à l’action, seuil où l’utilisateur perçoit l’instantanéité.

Avantages pour sécurité confort et économies d’énergie

Moins de fausses alertes plus de sérénité

Les premières caméras connectées envoyaient une notification au moindre rayon de soleil. Avec la computer vision embarquée, le tri se fait dès le capteur : personnes, animaux, véhicules ou simple mouvement de feuilles. Les relevés GfK cités par Les Alexiens indiquent une baisse moyenne de 40 % des faux déclenchements sur les modèles Netatmo, Ezviz ou Eufy dotés d’edge AI. Résultat, la sonnette ne vibre plus pour rien et l’utilisateur reprend le contrôle de son temps de réaction.

Ces algorithmes apprennent aussi la routine du foyer : horaires de retour d’école, passage du facteur, promenade du chien. Lorsqu’un comportement sort du schéma habituel, l’alerte passe en priorité haute. L’œil numérique devient alors un véritable bouclier proactif, sans la fatigue psychologique générée par des rafales de notifications inutiles.

Éclairage adaptatif et économies d’électricité

La lumière qui suit chaque déplacement n’est plus un concept de science-fiction. Les capteurs ToF ou mini-caméras intégrés aux interrupteurs Thread analysent la présence et l’intensité lumineuse ambiante pour ajuster les ampoules à l’instant T. Orange Lab a mesuré un recul moyen de 30 % sur la consommation dédiée à l’éclairage grâce à cette vision adaptative. Dans un logement moyen, cela correspond à plusieurs dizaines d’euros économisés et, surtout, à une empreinte carbone allégée sans même lever le petit doigt.

L’ajustement ne se limite pas à l’on-off. Température de couleur plus froide pour rester concentré, teinte chaude pour se détendre en fin de journée, extinction progressive quand la pièce se vide… tout se joue au niveau du firmware et du réseau maison connectée. Ce pilotage fin décroche des gains difficiles à atteindre par de simples capteurs de présence IR, car la domotique image observe réellement la scène et non un mouvement vague.

Assistance seniors et maintien à domicile sécurisé

La vision artificielle ouvre une nouvelle page pour la Silver economy. Les caméras intelligentes détectent une posture anormale, un lever nocturne prolongé ou une absence d’activité inhabituelle. Plutôt que d’alerter directement le SAMU, le système prévient d’abord le proche aidant via notification personnalisée. Cette gradation limite les déclenchements inutiles tout en sécurisant le quotidien.

La reconnaissance gestuelle simplifie la vie des personnes à mobilité réduite. Lever la main suffit pour allumer la lumière ou fermer les volets, même si la voix se fait faible dans un environnement bruyant. Un test mené par le laboratoire CodeAI montre que 82 % des volontaires préfèrent ce contrôle par gestes à la commande vocale. Combinée à l’analyse de trajectoire en temps réel, la domotique visuelle devient un véritable assistant discret, prolongeant l’autonomie sans stigmatiser l’utilisateur par une panoplie de capteurs invasifs.

Limites confidentialité et cadre légal en France

Traitement local vs cloud, où vont vos données vidéos

Le choix entre une caméra **edge AI** ou un service vidéo **cloud** détermine le trajet complet de vos images. Dans une architecture locale, la puce NPU intégrée analyse le flux directement sur la carte microSD, un NAS ou un hub domestique. Les visages sont convertis en empreintes numériques puis stockés chiffrés (AES-256 chez Netatmo, Eufy ou Ezviz), si bien que seul un événement résumé — personne identifiée, animal, colis — quitte le réseau Wi-Fi ou Thread. Aucune image brute n’emprunte Internet, le risque d’interception tombe alors au niveau de votre box et des mises à jour firmware.

Le mode cloud envoie l’intégralité du flux vers des serveurs distants souvent hébergés dans des fermes américaines ou irlandaises. Avantage côté utilisateur, la maintenance se fait à distance et l’historique peut dépasser trente jours. Inconvénients, la dépendance à la latence du réseau, un impact carbone plus élevé et surtout une exposition juridique à des législations comme le Cloud Act. GfK rappelle que **67 % des caméras Wi-Fi vendues en France** intègrent déjà une forme d’analyse locale, un signe que la confidentialité pèse désormais autant que la définition 4K sur la fiche produit.

Pour trancher, posez trois questions simples : où sont stockés mes clips, qui peut techniquement y accéder, quelle sera la procédure si je change de marque demain ? Un export lisible, une option de chiffrement bout-en-bout et une transparence sur la localisation des serveurs restent les trois critères clefs avant achat.

Point CNIL et biométrie, obligations pour les particuliers

Le cadre français s’appuie sur le **RGPD** et la loi Informatique et Libertés. Filmer l’intérieur de son logement pour un usage purement personnel ne requiert ni déclaration ni autorisation, à condition de ne pas capturer la voie publique ou le jardin du voisin. La donne change dès que la caméra applique une **reconnaissance faciale** : le visage devient une donnée biométrique dite « sensibile » au sens de l’article 9 RGPD. La CNIL tolère cet usage en cercle familial si les gabarits faciaux restent stockés localement et ne sont pas partagés avec un cloud hors Union européenne.

Quatre obligations s’imposent dès que d’autres personnes entrent régulièrement dans le champ (nounou, aide à domicile, livreur dans un hall) :

• afficher un pictogramme informant qu’un dispositif de vidéoprotection est actif,
• limiter la conservation des images à trente jours maximum,
• protéger l’accès par mot de passe robuste et, idéalement, double authentification,
• documenter toute fuite ou piratage auprès de la CNIL sous 72 heures.

Filmer la voie publique, même partiellement, relève du Code de la sécurité intérieure ; il faudrait alors déposer un dossier en préfecture, procédure rarement accordée aux particuliers. Les contrevenants s’exposent à une amende pouvant atteindre 5 % du chiffre d’affaires mondial d’un opérateur… et à la suppression forcée des données pour un simple foyer. Mieux vaut donc cadrer l’objectif vers l’intérieur, activer l’option « détection personne » sans stockage facial dans le cloud et vérifier chaque mise à jour logicielle pour rester dans les clous.

Choisir son équipement domotique image

Critères résolution NPU protocoles Thread ou Wi-Fi

Résolution et traitement d’image : une caméra 1080p reste suffisante pour un appartement, mais le 2K apporte un zoom numérique plus lisible et réduit le risque de fausses alertes. Le 4K ne devient pertinent qu’en extérieur sur de longues distances. Le HDR et un capteur grand angle (120-160°) évitent les silhouettes brûlées face fenêtre. Côté processeur, visez un NPU d’au moins 4 TOPS pour de l’analyse temps réel en 2K, 8 TOPS pour un flux 4K fluide. Plus l’inférence se fait en local, moins la latence et la bande passante grimpent.

Protocoles de communication : le Wi-Fi 6 ou 6E garde l’avantage pour la vidéo continue, à condition de disposer d’un bon routeur maillé et de prioriser la QoS pour la caméra. Thread, nouveau venu du standard Matter, offre une portée maillée et une faible consommation intéressante pour les capteurs de présence ou d’ouverture qui complètent la vision. De plus en plus de modèles hybrides combinent Wi-Fi pour le flux et Thread pour les commandes rapides afin de rester opérationnels même en cas de saturation du réseau.

Interopérabilité : vérifiez la compatibilité Matter, HomeKit Secure Video ou Alexa pour éviter les passerelles tierces. Un chiffrage AES-256 en local et la possibilité de stocker sur carte microSD ou NAS limitent l’exposition cloud.

Panorama des marques Netatmo Eufy Ezviz Aqara

• Netatmo : fabrication française, analyse faciale en local, intégration native HomeKit et, depuis peu, compatibilité Thread. Firmware ouvert aux mises à jour long terme et option sirène intégrée.
• Eufy : filiale du groupe Anker, orientation 2K/4K, NPU embarqué et stockage sur SSD interne chiffré. Appli claire, mais le protocole reste principalement Wi-Fi, Thread prévu sur la future gamme SoloCam.
• Ezviz : catalogue large, du dôme PTZ motorisé à la sonnette vidéo. Les modèles “C8” misent sur l’IA de suivi automatique et l’éclairage dissuasif. Cloud optionnel, microSD jusqu’à 512 Go.
• Aqara : forte intégration dans un écosystème de capteurs Zigbee puis Thread, hub M3 annoncé avec NPU 7 TOPS. Les caméras G3/G4 reconnaissent visages, gestes et codes QR pour armer ou désarmer l’alarme.

Fourchettes de prix et budgets d’installation

Tarifs des équipements seuls : les caméras intérieures IA démarrent autour de 60 €, montent à 180 € pour une 2K avec NPU local et atteignent 300 € en 4K HDR motorisée. Les sonnettes vidéo varient entre 100 € et 250 €, selon qu’elles soient alimentées par batterie ou filaire.

Coût d’un système complet : pour un pavillon de 100 m², comptez trois caméras (deux intérieures, une extérieure), un hub Thread/Matter et quelques capteurs d’ouverture. Budget matériel moyen : 550 € à 900 €. Un installateur domotique facture généralement 250 € à 400 € pour le câblage, le paramétrage réseau et la configuration RGPD. Le ticket d’entrée clé en main s’établit donc entre 800 € et 1300 €.

Dépenses récurrentes : l’abonnement cloud, facultatif si l’enregistrement reste local, oscille entre 3 € et 10 € par mois pour 30 jours d’historique. Côté énergie, une caméra Wi-Fi 2K consomme 4 W en moyenne, soit moins de 7 € par an au tarif réglementé.

Guide d’installation et bonnes pratiques maison connectée

Positionner caméras et capteurs pour une couverture optimale

Hauteur et angle. Fixer les caméras intérieures à 2 mètres environ, légèrement inclinées vers le sol, offre un cône de vision d’environ 120° qui couvre portes, fenêtres et zones de passage sans laisser d’angle mort. À l’extérieur, placer les optiques au-dessus du niveau des mains, hors de portée d’un arracheur, tout en préservant le champ sur l’allée ou le portail. Les capteurs ToF dédiés au contrôle gestuel fonctionnent mieux entre 0,5 et 3 mètres : éviter les surfaces vitrées qui renvoient la lumière infrarouge.

Lumière et contre-jour. Les algorithmes CNN embarqués tolèrent un éclairage varié, mais un contre-jour brutal fait grimper les faux négatifs. Orienter la caméra perpendiculairement aux fenêtres ou activer le HDR si disponible. Pour les scènes nocturnes, préférer une caméra avec LED IR 940 nm ou un projecteur discret déclenché par détection de présence pour ne pas aveugler le capteur.

Maillage et protocole. Une caméra Wi-Fi 6 consomme 25 à 30 Mbit/s en 1080p/AI. Si le débit ou la portée est faible, Thread ou un réseau mesh Wi-Fi étend la couverture sans répéteur. Pour les capteurs autonomes sur batterie, le Thread réduit la consommation et évite le câblage.

Checklist rapide

• Zone sensible : entrée principale, terrasse, garage
• Zone de confort : salon, couloir, chambre enfant
• Hauteur mini/maxi : 1,8 m intérieure, 2,5 m extérieure
• Distance capteur ToF-utilisateur : 1 m pour un interrupteur gestuel, 3 m pour un assistant holographique
• Éviter proximité micro-ondes, box DECT, moteurs qui brouillent le 2,4 GHz

Paramétrer Matter HomeKit Alexa Google sans friction

Avant l’appairage, mettre à jour le firmware de chaque caméra ou capteur pour activer le profil Matter. Ouvrir l’application du fabricant, flasher le QR code Matter, puis ajouter le dispositif dans Apple Maison, Alexa ou Google Home via “Ajouter un nouvel accessoire”. La clé de chiffrement est transmise localement sur Thread ou Wi-Fi, sans cloud tiers.

Scénarios croisés. Une fois les appareils intégrés, créer des automatismes multi-plateformes : par exemple, reconnaissance faciale « famille » désarme l’alarme HomeKit et allume les Hue via Google Home, ou geste de la main détecté par un capteur ToF Aqara qui ferme les volets contrôlés par Alexa. Le pont Matter supprime les passerelles dupliquées, réduit la latence et centralise les droits d’accès.

Bonne pratique de sécurité : attribuer un compte utilisateur par membre du foyer, activer l’authentification à deux facteurs sur chaque écosystème et restreindre les autorisations “caméra” aux pièces indispensables. Sur iOS, cocher “Vidéo sécurisée HomeKit” pour chiffrer les flux sur iCloud, sur Alexa activer “Chiffrement local” dans le menu confidentialité.

Maintenance mises à jour et cybersécurité au quotidien

Plan de maintenance

1. Vérifier les mises à jour firmware une fois par trimestre, ou activer la mise à jour automatique si le fabricant la signe en OTA chiffré (AES-256, signature RSA).
2. Changer le mot de passe administrateur dès l’installation, puis tous les douze mois ou après toute fuite de données signalée.
3. Programmer un redémarrage hebdomadaire des caméras via prise connectée pour libérer la mémoire tampon et appliquer les patchs.

Hygiène réseau. Isoler les équipements vidéo sur un VLAN “IoT”, désactiver l’accès SSH/Telnet ouvert par défaut sur certains modèles, et filtrer les flux sortants vers des pays hors UE. Un onduleur protège le NVR et le routeur contre les coupures qui corrompent les enregistrements.

Surveillance continue. Activer les journaux d’événements et l’alerte ANSSI-CERT depuis la box domotique pour être notifié d’une faille critique. Un test d’intrusion simple consiste à scanner les ports depuis un smartphone en 4G : aucun ne doit répondre en dehors du 443 chiffré.

Avec ces trois piliers – placement précis, intégration Matter fluide et entretien rigoureux – la maison connectée reste réactive, économe et surtout fiable sur la durée.

Cas d’usage terrain et retours d’expérience

Maison témoin, énergie réduite de trente pour cent

Pilotée par l’entreprise de promotion Lyonnaise Construxia, une villa témoin de 120 m² à Saint-Priest sert depuis dix-huit mois de laboratoire à la domotique image. Avant la rénovation, les compteurs Linky affichaient 9 200 kWh par an. Après l’installation de huit caméras edge AI, de trois capteurs ToF au plafond et d’un algorithme d’analyse de présence, la consommation annuelle est tombée à 6 400 kWh, soit 30 % d’économie confirmée par l’huissier mandaté pour la certification Promotelec.

Le gain provient surtout de l’éclairage et du chauffage. Les projecteurs LED ne s’activent que quand un visage familier pénètre dans la pièce et se coupent dès qu’aucun mouvement n’est détecté pendant quatre minutes. Côté chauffage, la caméra du salon mesure la posture : assis sur le canapé, la température cible reste à 20 °C, debout en activité, elle descend à 18,5 °C. L’IA intégrée dans la NPU Netatmo limite la latence à 80 ms et évite 40 % de déclenchements inutiles par des animaux domestiques. L’investissement matériel de 4 800 € a un retour sur cinq ans selon les relevés EDF.

Interview d’un installateur domotique électricien

Stéphane Vinet, gérant de SV Énergie et membre du réseau Consuel, totalise plus de 200 chantiers connectés. Son constat : « Depuis que les caméras intègrent un NPU, je passe moins de temps à régler la sensibilité. Le client veut un contrôle visuel intelligent qui fonctionne dès la première nuit. Avec les modèles Thread / Matter, je configure l’ensemble depuis la tablette et le réseau maillé assure la portée sans répéteurs supplémentaires. »

L’installateur pointe trois freins encore fréquents : la méconnaissance du RGPD, la peur de la vidéosurveillance permanente et le prix de l’onduleur indispensable pour sécuriser l’enregistrement local. « Je rappelle toujours que le traitement reste dans la maison, qu’aucune image ne part sur le cloud, et je propose une carte micro-SD chiffrée AES-256. Une démonstration en live réduit la méfiance. » Côté coûts, il chiffre une installation complète, caméra, ToF et centrale Matter, entre 2 800 € et 6 000 €, pose comprise.

Sur l’avenir, Stéphane parie sur la commande gestuelle pour les personnes à mobilité réduite et le V2H visuel : « La voiture électrique garée dans le garage sera reconnue, l’IA lancera la charge quand le tarif basculera aux heures creuses. La caméra devient le chef d’orchestre silencieux de l’énergie domestique. »

Tendances à venir pour la vision dans la smart home

Commande gestuelle sans caméra visible, prochaine étape

La vague suivante du contrôle gestuel cache tout le hardware dans les murs ou les luminaires. Des capteurs time-of-flight, des radars 60 GHz et de minuscules caméras pin-hole lisent les mouvements de la main sans objectif apparent. Le prototype français d’assistant holographique présenté par CodeAI tourne déjà sous 70 ms de latence, soit la barre psychologique où le geste paraît naturel. Les premiers interrupteurs Thread compatibles Matter intègrent la même puce NPU 4 TOPS que l’on trouve sur certaines caméras, avec un modèle MediaPipe Hands allégé pour reconnaître cinq positions clés (balayage, pincement, rotation, clic aérien, maintien). Plus de microphone qui ne comprend rien dans le brouhaha, 82 % des testeurs préfèrent cette interface silencieuse dans un salon animé.

Les fabricants misent sur l’edge-AI pour conserver l’apprentissage des gestes en local, point essentiel face au RGPD. La mémoire embarquée embarque un chiffrement AES-256 identique à celui des caméras Netatmo, l’utilisateur supprime ou ajoute un profil gestuel comme il efface une empreinte digitale sur un smartphone. L’intégration dans Matter permettra au même geste d’abaisser les volets Zigbee, de lancer une playlist AirPlay ou de couper le chauffage électrique, sans ouvrir la moindre application. Legrand annonce déjà une plaque murale “invisible” capable d’apprendre la signature gestuelle de chaque membre du foyer, réduisant le risque de déclenchement accidentel.

Véhicule électrique V2H piloté par image et IA domestique

Le V2H (vehicle-to-home) va profiter de la vision pour simplifier la bidirectionnalité de l’énergie. Une caméra installée au garage identifie la voiture, lit le QR code constructeur gravé près du port CCS puis confirme visuellement la bonne insertion du connecteur, déclenchant la charge ou la décharge sans badge ni application. Couplée à l’intelligence domestique, la caméra établit un profil énergétique : si le conducteur rentre avec 40 % de batterie à 19 h, la maison soutire 6 kWh pour le pic de cuisson, puis recharge pendant la nuit avec le tarif le plus bas. La reconnaissance de plaque évite qu’un véhicule invité ne cède son énergie par erreur, tandis que l’IA surveille la courbe de température du câble pour couper avant surchauffe.

Avec 1 million de voitures électriques en circulation en France et une capacité moyenne de 60 kWh, le potentiel d’autoconsommation mobile dépasse la batterie murale classique. Les modules de vision embarquant un NPU 65 TOPS, inspirés des plateformes Jetson Nano ou Coral, gèrent simultanément la détection du véhicule et la prévision de la demande domestique grâce à un modèle Tiny-YOLO. Les équipementiers électriques parlent déjà d’un hub unique, capable de dialoguer en ISO 15118 avec la voiture, en KNX ou Thread avec la maison et de publier un bilan énergétique consolidé dans l’app fournisseur. Lorsque la caméra repère un coffre encore ouvert, le flux s’interrompt, évitant tout démarrage de charge tant que la sécurité n’est pas visuellement validée.

FAQ domotique image et contrôle visuel intelligent

Voici les réponses rapides aux questions que reviennent le plus souvent quand on passe d’une maison simplement connectée à une maison qui voit et comprend son environnement.

• La reconnaissance faciale est-elle autorisée chez un particulier ? Oui, à condition de ne pas filmer l’espace public ni les visiteurs sans leur accord. Les visages restent des données biométriques : activez la fonction « stockage local » et gardez les clichés dans la caméra ou le NAS domestique pour rester conforme au RGPD.
• Edge AI ou cloud AI : quelle différence concrète ? L’edge traite l’image sur la puce NPU intégrée, donc pas de flux vers un serveur externe, moins de latence, plus de confidentialité. Le cloud ajoute de la puissance pour des algorithmes lourds mais dépend de la connexion internet.
• Comment réduire les fausses alertes ? Choisir une caméra certifiée détection personne, animal et véhicule, régler la zone de détection, et maintenir le firmware à jour. Les modèles « edge » de Netatmo ou Eufy annoncent jusqu’à 40 % d’alertes en moins.
• Quel impact sur la consommation électrique ? Une caméra Wi-Fi IA consomme entre 3 et 6 W en veille, 8 à 10 W en enregistrement continu. En activant l’analyse de présence, l’éclairage adaptatif peut compenser en économisant jusqu’à 30 % sur la facture lumière.
• Wi-Fi 6E, Thread, ou Zigbee : lequel prendre pour la vidéo ? Le flux vidéo passe par le Wi-Fi 6 ou 6E pour la bande passante, Thread et Zigbee transportent plutôt les commandes. La plupart des hubs Matter combinent les deux horizons réseaux.
• Mes données sont-elles partagées avec les fabricants ? Par défaut, les clips d’alerte partent souvent dans le cloud du constructeur. Décochez l’option ou basculez sur un stockage local chiffré AES-256 si la marque le propose.
• Puis-je lier ces caméras à HomeKit, Google Home, Alexa ou Matter ? Oui, les modèles Matter Ready exposent déjà les flux comme « Secure Video » pour HomeKit, ou comme carte « camera.person » sous Google Home. Vérifiez le logo Matter ou la mention ONVIF.
• Quel budget prévoir pour une installation complète ? Comptez 120 € pour une caméra d’appoint basique, autour de 300 € pour une caméra 4K IA, et 800 à 1 200 € pour un pack de trois caméras, un hub Thread et l’intégration domotique.
• Je suis locataire, comment installer sans percer ? Optez pour les caméras sur socle magnétique ou autocollant, alimentez-les en USB et sauvegardez sur micro-SD. Une clause au bail reste nécessaire si l’appareil filme une zone commune.
• Quelle maintenance prévoir ? Mise à jour firmware trimestrielle, nettoyage optique mensuel, contrôle batterie ou alimentation POE une fois par an. Vérifiez aussi les logs pour repérer les tentatives d’intrusion réseau.
• Le contrôle gestuel est-il fiable au quotidien ? Les capteurs time-of-flight affichent une latence inférieure à 70 ms. En environnement bruyant, 80 % des testeurs le préfèrent à la commande vocale, surtout pour l’éclairage et les volets.
• Faut-il une connexion internet permanente ? Non pour la détection locale et l’automatisation interne, oui pour la visualisation à distance. Avec un NAS ou un routeur 4G de secours, la maison reste autonome même en cas de coupure.

Checklist express avant de se lancer

Un dernier coup d’œil avant de passer à l’achat ou d’appeler l’installateur, histoire d’éviter l’oubli qui coûte cher ou la fausse bonne idée :

• Besoins clairs : protection périmétrique, confort gestuel, suivi des parents âgés ? Cochez vos usages prioritaires, c’est le seul moyen de choisir la bonne caméra ou le bon capteur.
• Budget global : additionnez matériel, hub, stockage local chiffré, éventuelle alimentation PoE, puis gardez 15 % pour la main-d’œuvre ou les accessoires (supports, câbles, micro-SD haute endurance).
• Compatibilité protocole : Wi-Fi maillé pour la vidéo, Thread ou Zigbee pour les capteurs légers. Vérifiez la passerelle Matter si vous prévoyez d’ouvrir la domotique à d’autres marques.
• Vie privée : activation du traitement local, mot de passe unique sur chaque caméra, double authentification sur l’appli, sauvegarde des visages chiffrée ou désactivée si vous n’en avez pas l’utilité.
• Qualité réseau : débit montant réel, couverture 5 GHz, possibilité de VLAN pour isoler les flux vidéo. Une caméra 4K en H.265 réclame au moins 2,5 Mb/s constants.
• Emplacements : hauteur atterrissage 2,2 m pour limiter les angles morts, champ de vision 130° minimum à l’entrée, capteur ToF placé face aux allées et venues, pas dans le contre-jour.
• Alimentation sécurisée : batterie de secours ou micro-onduleur sur la box et le hub pour garder la détection active pendant une coupure.
• Mises à jour OTA : fréquence annoncée par le fabricant, durée de support, correctifs de sécurité, possibilité de rollback en cas de bug.
• Conformité légale : panneau d’information visible si la caméra filme l’extérieur, option masquage de zone pour la voie publique, sauvegarde des enregistrements limitée dans le temps.
• Évolutivité : NPU minimum 4 TOPS pour capter les prochaines fonctionnalités IA, port micro-SD ou SSD pour agrandir le stockage, API locale ouverte pour un futur pont avec la voiture ou la pompe à chaleur.

Si chaque case est cochée, l’installation démarre sur de bonnes bases et les scénarios visuels garderont la maison efficace, sûre et respectueuse de la vie privée.

La domotique image fait passer la maison du statut d’objet connecté à celui d’espace vivant qui voit, comprend et réagit, offrant sécurité proactive, confort mains libres et gain énergétique mesurable. Le vrai enjeu devient alors la maîtrise des flux vidéo et la clarté du choix edge ou cloud pour que la performance se double d’une confiance sans faille. Combien de temps avant que ce regard numérique pilote aussi la recharge bidirectionnelle des véhicules et des interfaces gestuelles invisibles, jusqu’à fondre l’habitat et la mobilité dans un même écosystème énergétique ? Les premiers foyers tracent déjà la route, à chacun maintenant de décider quand franchir le pas vers cette vision augmentée du quotidien.