Axe n°4 - L'I.A.

Nouvel outil du 21ème siècle, l'Intelligence Artificielle est susceptible d'apporter une plus-value à l'Institution, notamment dans ses relations publiques (chatbot) ou dans des aspects opérationnels de ses missions (reconnaissance d'images) tout comme cette technologie est susceptible de créer des opportunités redoutables pour les criminels (fakenews, deepfake, etc.).

L’intelligence artificielle comprend essentiellement la maîtrise du langage naturel, la représentation des connaissances, le raisonnement, l’apprentissage, la perception du monde physique et l’interaction avec celui-ci. On distingue à ce titre l’intelligence artificielle forte et l’intelligence artificielle faible.

La première fait référence à une machine qui pourrait non seulement produire un travail intelligent mais parvenir jusqu’à la perception de sentiments et à la conscience de soi. À ce jour, si des ordinateurs permettent un nombre de calculs par seconde supérieur à celui du cerveau humain, estimé à 1x1014 calculs par seconde, les solutions pour imiter la pensée humaine ne sont pas encore trouvées. L’intelligence artificielle faible est une approche pragma­tique qui vise simplement à simuler le raisonnement humain dans l’accomplissement de tâches précises et bornées. Elle est la conjonction de disciplines mathématiques (statistique, probabilité, optimisation), d’algorithmie et d’informatique ayant pour finalité l’imitation du raisonnement humain. Dans cette catégorie, les progrès sont très significatifs.L’apprentissage automatique (Machine learning) est la discipline phare de l’intelligence artificielle dite faible. Des modules d’apprentissage interfacés avec des modèles statis­tiques permettent d’accroître la performance des logiciels dans les domaines où l’apprentissage est possible grâce notamment à un grand nombre d’occurrences. De manière simple, l’IA par apprentissage automatique permet de constituer des raccourcis dans le volume gigantesque des calculs statistiques normalement nécessaires. Elle augmente le niveau de performance en améliorant dans l’algorithme les très nombreux seuils pivots qui aiguillent les calculs vers le résultat.

Dans le champ de la sécurité intérieure, nombreux sont les domaines où l’IA, dans sa composante d’apprentissage automatique, est en mesure de prendre en charge des tâches aujourd’hui laborieuses et répéti­tives. La remontée d’alarme en temps réel sur de la surveillance vidéo, le traitement vidéo ou audio de masse, la reconnaissance faciale, la transcription automatique des auditions en sont des exemples concrets qui feront gagner des milliers d’heures de travail aux gendarmes sur le terrain. L’aide à la décision est aussi un axe majeur de recherche et d’in­novation sur lequel la gendarmerie nationale investit. La France a fait de l’intelligence artificielle un axe stratégique : la gendarmerie natio­nale a ainsi pu contribuer directement à la mission confiée par le Premier ministre au député Cédric Villani en vue d’éclairer le gouvernement quant à la construction d’une stratégie nationale.

Focus sur... Alice

ALICE (Automatic Labelling for Image Collections Exploration) est projet de recherche qui a pour but d’automatiser la recherche, le tri et l’identification des images susceptibles de matérialiser un crime ou un délit aggravé. Un processus d’analyse sémantique a été développé par deep learning pour l’identification des images d’armes à feu, de stupéfiants ou de pédopornographies afin d'automatiser leur détection sur les réseaux criminels. Grâce à cet outil, non seulement les gendarmes sont mieux protégés car moins exposés à des images particulièrement troublantes, mais l'enquête gagne également en efficacité puisque l'algorithme est également susceptible de rapprocher des photos et donc des faits.

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