Espagne : la police s'appuie sur l'intelligence artificielle pour débusquer les fausses déclarations de vol
Espagne : la police s'appuie sur l'intelligence artificielle pour débusquer les fausses déclarations de vol,
VeriPol dispose d'un taux de précision de 83%
Il n’existe aucun moyen infaillible de savoir si quelqu'un est en train d’écrire des mensonges. Aussi, des scientifiques se sont attaqués à cette problématique et ont mis au point un outil qui semble remarquablement précis pour juger des mensonges écrits. Grâce à l'apprentissage automatique et à l'analyse de texte, ils ont pu identifier les faux rapports de vol avec une précision telle que l'outil est maintenant déployé dans les postes de police de toute l'Espagne.
VeriPol a été développé par des informaticiens de l’Université de Cardiff et de l’Université Charles III de Madrid. Il est spécialement conçu pour étudier les rapports de vols qualifiés. Dans leur article, publié dans la revue Knowledge-Based Systems plus tôt cette année, les informaticiens décrivent comment ils ont formé un modèle d’apprentissage automatique à partir de plus de 1 000 rapports de vol de police émanant de la police nationale espagnole, y compris ceux qui étaient connus pour être des faux.
Pris ensemble, ceux-ci ressemblent à des caractéristiques de bon sens que les humains pourraient reconnaître. Mais l'intelligence artificielle s'est révélée plus efficace pour analyser les rapports et identifier les modèles sans émotion, du moins en comparaison avec les données historiques: en règle générale, seulement 12,14 faux rapports sont détectés par la police en une semaine au mois de juin à Malaga et 3,33 à Murcie.
Pourtant, une étude pilote menée à Murcie et à Malaga en juin 2017 a révélé que, une fois que VeriPol avait identifié un rapport comme présentant une probabilité élevée d'être faux, 83% de ces cas avaient été clôturés à la suite d'un nouvel interrogatoire des demandeurs. Au total, 64 faux rapports ont été détectés en une semaine.
Un outil plus efficace ?
En somme, grâce à une combinaison d'analyse automatique de texte et de techniques d'apprentissage automatique avancées, l'outil mis au point par les experts de Madrid et de Cardiff a été en mesure d'identifier avec succès des rapports de fraude avec un taux de précision de plus de 80%.
« Notre étude nous a donné un aperçu fascinant de la façon dont les gens mentent à la police et un outil qui peut être utilisé pour dissuader les gens de le faire à l'avenir », a indiqué le docteur Camacho-Collados.
« Les policiers espagnols utilisent maintenant VeriPol et l’intègrent dans leurs pratiques de travail. En fin de compte, nous espérons qu'en montrant que la détection automatique est possible, cela dissuadera les gens de mentir à la police en premier lieu. »
Cet outil a maintenant été déployé dans toute l'Espagne pour aider à soutenir les policiers et indiquer les cas où des enquêtes supplémentaires sont nécessaires.
L'outil est spécifique aux rapports de vol qualifié et peut reconnaître les schémas qui accompagnent fréquemment les fausses déclarations, tels que les types d'éléments rapportés comme volés, des détails peu prononcés sur les incidents et les descriptions d'un auteur.
Une aide pour la police
L'équipe de recherche a estimé que cet outil permettrait aux policiers d'économiser du temps et des efforts en complétant les techniques d'enquête traditionnelles, tout en dissuadant initialement les personnes de déposer de fausses déclarations.
Dans de nombreuses régions du monde, le dépôt de fausses déclarations de police est un crime qui peut entraîner de lourdes conséquences à l’instar des peines de prison et de lourdes amendes.
Les fausses déclarations contaminent non seulement les bases de données de la police et nuisent aux résultats des enquêtes pénales, mais elles gaspillent également une quantité importante de ressources publiques qui pourraient être consacrées à la poursuite d'autres crimes.
Pourtant, les fausses déclarations sont très courantes, en particulier dans les cas de délits mineurs tels que le vol qualifié.
VeriPol repose en partie sur un processus appelé traitement du langage naturel, une branche de l'intelligence artificielle qui aide les ordinateurs à comprendre, interpréter et manipuler le langage humain. Par exemple, l'outil informatique utilise des algorithmes pour identifier et quantifier diverses caractéristiques du texte, telles que les adjectifs, les acronymes, les verbes, les noms, les signes de ponctuation, les chiffres et les chiffres.
D’anciens rapports de police, qui se sont avérés factices, ont permi à VeriPol d’apprendre des schémas spécifiques. Une étude initiale de plus de 1 000 rapports de police émanant de la police nationale espagnole a montré que VeriPol était « extrêmement efficace pour faire la distinction entre des rapports de vols factices et de vrais vols », avec un taux de réussite de plus de 80%.
VeriPol a identifié un certain nombre de thèmes communs parmi les rapports de faux vol qualifié, notamment: des déclarations plus courtes qui étaient davantage axées sur les biens volés que l'incident; un manque de précision sur l'incident lui-même; des détails limités de l'attaquant; et un manque de témoins ou d'autres preuves tangibles, comme le fait que la victime n’ait pas contacter un officier de police ou un médecin immédiatement après l'incident.
Bien sûr, cela ne signifie pas que l’outil est parfait. « Par exemple, notre modèle a commencé à identifier comme étant de fausses déclarations celles qui faisaient état d'incidents survenus par derrière ou d’agresseurs qui portaient des casques », a souligné le co-auteur de l'étude, le docteur Jose Camacho-Collados, de l'Université de Cardiff. Pas de chance donc pour ceux qui ont vraiment été agressés de dos ou par des agresseurs portant un casque.
Source : Knowledge-Based Systems, déclaration université Cardiff
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