00:00Avec Anthony Morel, Anthony, après les violences urbaines et alors qu'un acte 2 est annoncé pour samedi,
00:05une question, pourrait-on un jour savoir où et quand les émeutes vont avoir lieu grâce à l'intelligence artificielle
00:11avant même qu'elles ne commencent ?
00:13Ça fait penser un peu au film Minority Report, et plusieurs pays expérimentent déjà des technologies de police prédictive.
00:20Oui c'est ça, dans Minority Report on appelait ça le pré-crime, c'est-à-dire le fait que
00:24les criminels sont arrêtés
00:25avant même d'avoir commis leur forfait.
00:27Alors on n'est pas encore tout à fait là, mais c'est vrai que l'intelligence artificielle commence à
00:31nous en rapprocher
00:31et il y a un certain nombre de pays qui travaillent depuis plusieurs années maintenant sur des technologies dites de
00:36police prédictive.
00:37C'est le cas aux Etats-Unis, c'est le cas en Argentine également, c'est-à-dire l'idée
00:40qu'en analysant des tonnes et des tonnes de données
00:43qui sont éparpillées un peu partout, on va pouvoir anticiper, prédire ce qui va se passer dans les jours ou
00:49même dans les heures qui viennent.
00:50En Argentine, le gouvernement a même créé une unité spécialisée dans l'intelligence artificielle
00:54qui est chargée notamment d'analyser les réseaux sociaux pour tenter d'anticiper les émeutes et les troubles à l
00:59'ordre public.
01:00En gros, le principe de la police prédictive, c'est qu'on va avoir des algorithmes qui vont agréger des
01:05données
01:05qui viennent par exemple d'archives de caméras de vidéosurveillance,
01:09l'historique des crimes dans une zone donnée, dans une rue ou dans un quartier,
01:13les casiers judiciaires des criminels qui ont déjà agi à un endroit donné,
01:16leur publication sur les réseaux sociaux.
01:18On va venir recouper, agréger toutes ces informations-là et à partir de ça,
01:23on a un logiciel qui va indiquer aux policiers les points chauds potentiels
01:28en disant qu'ils risquent de se produire quelque chose à cet endroit-là.
01:31Donc, c'est des petites zones, des carrés de 100 mètres sur 100 mètres
01:34et donc ça permet d'envoyer une voiture de patrouille en disant
01:37« là, il risque de se passer un truc ».
01:39Donc, les policiers arrivent sur une zone indiquée par leur ordinateur
01:42et puis là, ils cueillent les malfaiteurs la main dans le sac.
01:44Ça marche vraiment, là ? Ce serait génial.
01:47Oui, ce serait génial. Ce serait un peu trop beau d'avoir des flagrants délits comme ça.
01:51L'idéal, ce serait ça. La réalité, c'est que…
01:53Bon, là, c'est la fiction, là.
01:54C'est une fiction. C'est pour l'instant, en tout cas, de la fiction.
01:57Et d'ailleurs, ces logiciels, il y a un logiciel qui s'appelle PredPol, par exemple,
01:59qui est utilisé aux États-Unis par la police, qui ont un peu été critiqués
02:02parce que la promesse technologique était celle-là.
02:05On s'est rendu compte qu'ils arrivaient assez peu à faire des flagrants délits d'une manière générale.
02:10Et ce qui est vrai aussi, c'est que pour les émeutes,
02:12puisque c'est le cas qui nous intéresse, c'est encore plus complexe
02:14parce qu'autant des vols de voitures, des cambriolages,
02:17c'est des phénomènes qui ont une forme de régularité statistique
02:20à l'échelle d'un quartier, par exemple.
02:21Donc, on peut les modéliser d'un point de vue de l'IA.
02:24Autant les émeutes, les dynamiques sont beaucoup plus imprévisibles.
02:26Ça peut se propager d'un quartier à un autre quasiment en temps réel.
02:29C'est très difficile à modéliser pour une intelligence artificielle.
02:32En revanche, là où l'IA va être très intéressante,
02:35c'est pour faire de l'analyse de réseaux sociaux en masse,
02:38pour détecter, par exemple, des appels à se rassembler,
02:41la viralité de certaines vidéos,
02:43le volume de messages qui appellent à piller telle ou telle enseigne.
02:46Et en recoupant, encore une fois, toutes ces informations,
02:49on a des algorithmes qui vont être capables
02:51de déterminer, là encore, où et quand vont avoir lieu,
02:55ou risquent d'avoir lieu, en tout cas, les prochains pillages, par exemple.
02:58Ça pourrait aussi avoir un effet dissuasif,
03:00parce qu'on peut envoyer des effectifs de police
03:02là où il est le plus susceptible de se produire quelque chose.
03:05Et normalement, quand vous voyez un gros groupe de policiers,
03:07ça n'a pas toujours été le cas, c'est-à-dire ce week-end,
03:09mais quand vous voyez beaucoup, beaucoup de policiers,
03:10ça peut dissuader certains de passer à l'acte.
03:12Alors, sans même parler de leur efficacité,
03:14l'utilisation de ces outils fait déjà polémique.
03:17Oui, parce qu'évidemment, il y a un côté un peu flicage.
03:19Il y a des associations de défense de la vie privée
03:21qui crient à la surveillance de masse.
03:23C'est vrai qu'on parle d'algorithmes qui sont des boîtes noires assez opaques.
03:25On ne sait pas exactement comment elles fonctionnent.
03:27En fait, on revient à la question philosophique assez classique
03:30de l'équilibre entre les libertés individuelles et la sécurité.
03:33Jusqu'où est-ce qu'on peut aller pour prévenir un danger
03:36dont on sait qu'il est imminent,
03:37mais qui ne s'est pas encore matérialisé ?
03:40Mais ces technologies, elles restent quand même très intéressantes
03:42si elles peuvent aider à éviter des pillages et des agressions.
03:45Sachant qu'encore une fois, il s'agit surtout de reprendre des données
03:48qui sont éparpillées un peu partout
03:50et dont aucun humain ne pourrait exploiter la valeur à lui tout seul.
03:54Mais l'intelligence artificielle, elle, est capable de le faire
03:56pour nous donner des indications
03:57et permettre de mieux anticiper les crimes et délits.
04:00Oui, c'est ça, c'est une aide supplémentaire.
04:02C'est exactement ça.
04:02Pas uniquement un service.
04:03Et ce n'est pas la magie, évidemment.
04:05On ne peut pas dire,
04:05là, à 14h59, dans telle rue, il va y avoir telle chose.
04:09Ce n'est pas possible.
04:09On ne peut pas encore prédire tout à fait ça.
04:11Merci beaucoup, Anthony Morel.
04:12On vous retrouve à 8h15.
