RapidCase illustre ainsi le modèle opérationnel défendu par Samsung : l’assistance de l’IA intervient au plus près de l’action, au moment où les informations sont recueillies, plutôt qu’à une étape ultérieure dans un service administratif.

Une nuance reste essentielle : RapidCase est toujours une preuve de concept. Cet exemple montre donc ce que pourrait permettre le flux de travail, et non qu’il est déjà déployé à grande échelle dans les opérations de sécurité publique.

Knox donne aux équipes informatiques la main sur les usages de l’IA

Dans les organisations qui manipulent des données sensibles, proposer une fonction d’IA ne suffit pas. Il faut aussi définir les règles applicables à ces données. Le Knox Service Plugin de Samsung permet aux administrateurs de restreindre les fonctions de Galaxy AI qui dépendent d’un traitement dans le cloud, ou de désactiver certaines fonctions de Galaxy AI afin de respecter les politiques de l’organisation.

Cette approche offre un choix plus précis qu’un simple bouton marche-arrêt. Une organisation peut déterminer quelles fonctions sont acceptables, lesquelles nécessitent une connexion au cloud et lesquelles doivent rester indisponibles sur les appareils administrés. Samsung présente également Galaxy AI pour les grandes entreprises comme une solution dont les usages peuvent être configurés par les équipes informatiques en fonction des politiques internes.

Pour les équipes chargées de la sécurité, l’intérêt pratique se situe au niveau de la gestion des appareils. La politique d’utilisation de l’IA peut être intégrée à la configuration d’un parc géré, plutôt que de reposer uniquement sur la décision de chaque salarié ou agent.

Le traitement sur l’appareil peut limiter la dépendance au cloud

Galaxy AI combine le traitement sur l’appareil et le traitement dans le cloud. La documentation destinée aux entreprises fournit des contrôles permettant de restreindre les fonctions qui dépendent du cloud. Pour les activités qui traitent des données sensibles ou se déroulent dans des zones où la connectivité est limitée, cette distinction est importante : les tâches pouvant être exécutées localement ne suivent pas nécessairement le même parcours de données que celles qui requièrent un service externe.

Cela ne signifie pas que toutes les fonctions de Galaxy AI sont exécutées localement, ni que l’organisation peut se dispenser de sa propre analyse en matière de protection des données. En revanche, les équipes de déploiement peuvent évaluer les fonctionnalités selon leurs exigences de traitement et appliquer des règles différentes à chacune d’elles.

L’appareil fait partie intégrante du système d’IA

Dans les environnements de première ligne, le terminal n’est pas un simple support logiciel. Les agents et les intervenants peuvent devoir travailler loin d’un bureau, recueillir des éléments en temps réel et poursuivre leur mission dans des conditions difficiles. L’approche de Samsung relie donc le flux de travail de l’IA au matériel Galaxy, à l’administration des appareils et à l’écosystème logiciel d’entreprise.

Lors de la présentation Milipol TechX 2026, Samsung Singapore a montré RapidCase aux côtés de partenaires comme HTX, Viasat, Versaterm, Airbus et HeadwallVR. Les démonstrations portaient notamment sur la mobilité des équipes de terrain, la résilience des opérations, la gestion des flottes et du matériel, les flux de traitement des preuves et les expériences immersives destinées aux centres de commandement.

Cet écosystème compte, car un appareil sécurisé ne suffit pas à constituer un processus opérationnel complet. La connectivité, la collecte des preuves, les communications, la formation et les outils de coordination doivent fonctionner ensemble pour que l’IA soit réellement utile en dehors des bureaux.

L’IA en périphérie concerne aussi la formation et le bien-être

Le travail de HTX avec Fortifyedge illustre un autre usage destiné aux équipes de terrain. La plateforme s’appuie sur des formateurs virtuels, des systèmes de formation adaptatifs et des avatars d’IA réalistes pour accompagner des entraînements en réalité mixte avec des utilisateurs de la Home Team. HTX décrit également une preuve de concept pouvant être hébergée sur une montre connectée équipée de capteurs capables de recueillir des données physiologiques et comportementales auprès des agents.

Cet exemple élargit la discussion sur l’IA en périphérie au-delà de la rédaction de rapports d’incident. L’IA peut aussi contribuer à la préparation des équipes et au suivi du personnel, en plus du traitement immédiat des informations recueillies sur le terrain. Ces usages concernent toutefois des données personnelles particulièrement sensibles et exigent donc des règles claires en matière de gouvernance, de consentement et de conservation.

Ce que le modèle de Samsung implique pour les entreprises

Le travail mené par Samsung et HTX fait ressortir une grille de lecture utile pour les organisations qui évaluent l’IA dans des environnements critiques :

• Choisir le lieu de traitement approprié. Identifier les tâches qui peuvent être exécutées sur l’appareil et celles qui nécessitent des services cloud.
• Rendre les règles applicables. Utiliser les outils d’administration des appareils pour restreindre ou désactiver les fonctions qui ne répondent pas aux exigences de l’organisation.
• Concevoir l’IA autour du travail de terrain. Recueillir les informations là où l’intervention a lieu, au lieu d’ajouter l’IA uniquement après leur arrivée dans un service central.
• Interpréter correctement les preuves de concept. RapidCase démontre un flux de travail potentiel, mais n’est pas présenté comme un déploiement généralisé en production.
• Associer des partenaires spécialisés. La connectivité, la gestion des preuves, la formation et les outils de centre de commandement peuvent déterminer si un appareil équipé d’IA devient réellement une plateforme opérationnelle.

Samsung positionne ainsi l’IA d’entreprise comme une plateforme administrée en périphérie : les appareils Galaxy constituent le point d’accès, Knox fournit les contrôles de politique, le traitement local peut réduire la dépendance au cloud pour les tâches appropriées et des partenaires ajoutent des flux de travail adaptés à chaque domaine.

La démonstration la plus solide n’est donc pas l’affirmation selon laquelle toutes les opérations sensibles seraient déjà prêtes à être automatisées. C’est une proposition plus mesurée : les organisations peuvent introduire l’IA progressivement, en intégrant dès le départ les choix de traitement et de gouvernance dans leur déploiement.

RapidCase illustre ainsi le modèle opérationnel défendu par Samsung : l’assistance de l’IA intervient au plus près de l’action, au moment où les informations sont recueillies, plutôt qu’à une étape ultérieure dans un service administratif.

Une nuance reste essentielle : RapidCase est toujours une preuve de concept. Cet exemple montre donc ce que pourrait permettre le flux de travail, et non qu’il est déjà déployé à grande échelle dans les opérations de sécurité publique.

Knox donne aux équipes informatiques la main sur les usages de l’IA

Dans les organisations qui manipulent des données sensibles, proposer une fonction d’IA ne suffit pas. Il faut aussi définir les règles applicables à ces données. Le Knox Service Plugin de Samsung permet aux administrateurs de restreindre les fonctions de Galaxy AI qui dépendent d’un traitement dans le cloud, ou de désactiver certaines fonctions de Galaxy AI afin de respecter les politiques de l’organisation.

Cette approche offre un choix plus précis qu’un simple bouton marche-arrêt. Une organisation peut déterminer quelles fonctions sont acceptables, lesquelles nécessitent une connexion au cloud et lesquelles doivent rester indisponibles sur les appareils administrés. Samsung présente également Galaxy AI pour les grandes entreprises comme une solution dont les usages peuvent être configurés par les équipes informatiques en fonction des politiques internes.

Pour les équipes chargées de la sécurité, l’intérêt pratique se situe au niveau de la gestion des appareils. La politique d’utilisation de l’IA peut être intégrée à la configuration d’un parc géré, plutôt que de reposer uniquement sur la décision de chaque salarié ou agent.

Le traitement sur l’appareil peut limiter la dépendance au cloud

Galaxy AI combine le traitement sur l’appareil et le traitement dans le cloud. La documentation destinée aux entreprises fournit des contrôles permettant de restreindre les fonctions qui dépendent du cloud. Pour les activités qui traitent des données sensibles ou se déroulent dans des zones où la connectivité est limitée, cette distinction est importante : les tâches pouvant être exécutées localement ne suivent pas nécessairement le même parcours de données que celles qui requièrent un service externe.

Cela ne signifie pas que toutes les fonctions de Galaxy AI sont exécutées localement, ni que l’organisation peut se dispenser de sa propre analyse en matière de protection des données. En revanche, les équipes de déploiement peuvent évaluer les fonctionnalités selon leurs exigences de traitement et appliquer des règles différentes à chacune d’elles.

L’appareil fait partie intégrante du système d’IA

Dans les environnements de première ligne, le terminal n’est pas un simple support logiciel. Les agents et les intervenants peuvent devoir travailler loin d’un bureau, recueillir des éléments en temps réel et poursuivre leur mission dans des conditions difficiles. L’approche de Samsung relie donc le flux de travail de l’IA au matériel Galaxy, à l’administration des appareils et à l’écosystème logiciel d’entreprise.

Lors de la présentation Milipol TechX 2026, Samsung Singapore a montré RapidCase aux côtés de partenaires comme HTX, Viasat, Versaterm, Airbus et HeadwallVR. Les démonstrations portaient notamment sur la mobilité des équipes de terrain, la résilience des opérations, la gestion des flottes et du matériel, les flux de traitement des preuves et les expériences immersives destinées aux centres de commandement.

Cet écosystème compte, car un appareil sécurisé ne suffit pas à constituer un processus opérationnel complet. La connectivité, la collecte des preuves, les communications, la formation et les outils de coordination doivent fonctionner ensemble pour que l’IA soit réellement utile en dehors des bureaux.

L’IA en périphérie concerne aussi la formation et le bien-être

Le travail de HTX avec Fortifyedge illustre un autre usage destiné aux équipes de terrain. La plateforme s’appuie sur des formateurs virtuels, des systèmes de formation adaptatifs et des avatars d’IA réalistes pour accompagner des entraînements en réalité mixte avec des utilisateurs de la Home Team. HTX décrit également une preuve de concept pouvant être hébergée sur une montre connectée équipée de capteurs capables de recueillir des données physiologiques et comportementales auprès des agents.

Cet exemple élargit la discussion sur l’IA en périphérie au-delà de la rédaction de rapports d’incident. L’IA peut aussi contribuer à la préparation des équipes et au suivi du personnel, en plus du traitement immédiat des informations recueillies sur le terrain. Ces usages concernent toutefois des données personnelles particulièrement sensibles et exigent donc des règles claires en matière de gouvernance, de consentement et de conservation.

Ce que le modèle de Samsung implique pour les entreprises

Le travail mené par Samsung et HTX fait ressortir une grille de lecture utile pour les organisations qui évaluent l’IA dans des environnements critiques :

• Choisir le lieu de traitement approprié. Identifier les tâches qui peuvent être exécutées sur l’appareil et celles qui nécessitent des services cloud.
• Rendre les règles applicables. Utiliser les outils d’administration des appareils pour restreindre ou désactiver les fonctions qui ne répondent pas aux exigences de l’organisation.
• Concevoir l’IA autour du travail de terrain. Recueillir les informations là où l’intervention a lieu, au lieu d’ajouter l’IA uniquement après leur arrivée dans un service central.
• Interpréter correctement les preuves de concept. RapidCase démontre un flux de travail potentiel, mais n’est pas présenté comme un déploiement généralisé en production.
• Associer des partenaires spécialisés. La connectivité, la gestion des preuves, la formation et les outils de centre de commandement peuvent déterminer si un appareil équipé d’IA devient réellement une plateforme opérationnelle.

Samsung positionne ainsi l’IA d’entreprise comme une plateforme administrée en périphérie : les appareils Galaxy constituent le point d’accès, Knox fournit les contrôles de politique, le traitement local peut réduire la dépendance au cloud pour les tâches appropriées et des partenaires ajoutent des flux de travail adaptés à chaque domaine.

La démonstration la plus solide n’est donc pas l’affirmation selon laquelle toutes les opérations sensibles seraient déjà prêtes à être automatisées. C’est une proposition plus mesurée : les organisations peuvent introduire l’IA progressivement, en intégrant dès le départ les choix de traitement et de gouvernance dans leur déploiement.