Billets de Banque : un autre regard pour l'IRCGN !

  • Par Contributeur 380991
  • Publié le 12 février 2020, mis à jour le 04 avril 2020

Le jeudi 06 février 2020, une équipe de six personnes de la Division Criminalistique Physique Chimie (DCPC) de l’Institut de Recherche Criminelle de la Gendarmerie Nationale (IRCGN) a été accueillie sur le site de la Banque de France de Chamalières (63).

Si les échanges entre la Banque de France et le département Document de l’IRCGN sont réguliers, cette rencontre avait pour objectif d’aborder une approche plutôt « analytique » des billets de banque.

La première thématique abordée fut l’analyse des encres de maculage, marqueur colorés indélébiles dispersés sur les billets de banque les rendant inutilisables en cas de vols ou tentatives de vols dans les distributeurs automatiques de billets ou lors des convoyages de fonds. Afin de renforcer leur traçabilité, les encres de maculage sont enrichies de produits de marquage codés. En effet, chaque cassette de billet est tracée par un code unique et, de ce fait, un billet maculé retrouvé peut-être relié au fait délictuel via le code mis en évidence. Ainsi, les analyses réalisées vont donc permettre d’apporter des éléments déterminants pour l’enquête.

La deuxième thématique abordée fut l’approche analytique pouvant être mise en œuvre dans le cadre d’infractions liées au trafic de produits stupéfiants. En effet, la recherche et la révélation de traces de produits stupéfiants sur divers supports sont réalisables, notamment les billets de banque saisis en vue de les comparer aux billets en circulation afin de déterminer leur possible association avec ce type d’infraction.

Ainsi, particulièrement bien accueillis, les experts de l’IRCGN ont longuement pu échanger avec leurs homologues de la Banque de France en découvrant la diversité de leurs métiers ainsi que le haut degré d’expérience et de professionnalisme qui leur permet de traiter de très nombreux cas atypiques concernant les billets maculés et/ou mutilés.

De tels échanges sont donc particulièrement bénéfiques car une meilleure connaissance des processus en amont ne peut être que positive pour l’appréhension des données en aval.

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