Système de contrôle d'accès par reconnaissance faciale en temps réel, développé en Python. Les visages captés par la caméra sont détectés puis convertis en empreintes numériques par des modèles de deep learning (FaceNet, MobileNetV2) et identifiés par un classificateur SVM. Toute personne inconnue déclenche la capture de son image et l'envoi automatique d'une alerte par email. Une interface web Streamlit affiche le flux vidéo, l'historique des accès et les statistiques, avec stockage sécurisé sous SQLite. Précision de 95 à 100 % selon la configuration.