Dans les années à venir, l'IA devrait accélérer considérablement l'évolution du renseignement légal, en donnant aux services répressifs la capacité de tirer efficacement parti de données à une échelle sans précédent. Les enquêteurs utiliseront des systèmes intelligents pour analyser des données provenant d'un grand nombre de sources, telles que les données légalement interceptées, les informations de localisation, les renseignements provenant de sources ouvertes et les médias sociaux. L'IA automatise l'analyse, en corrélant les points de données pour reconnaître les modèles et les anomalies qui révèlent le contexte et l'importance.
Au fur et à mesure que la technologie évolue, elle promet d'être un multiplicateur de ressources pour les enquêteurs, en rationalisant le processus de transformation de l'information en éléments de preuve. La prochaine génération d'automatisation basée sur l'IA reposera sur des entités sophistiquées et autodirigées, appelées agents d'IA, qui travailleront de manière autonome à la réalisation d'objectifs spécifiques, en utilisant des fonctions de planification, de perception et de prise de décision semblables à celles de l'homme.
Comme les solutions d'IA générative (GenAI), les agents d'IA s'appuient sur de grands modèles de langage (LLM) pour comprendre et traiter le langage. Alors que l'IA générative se concentre sur la production de résultats tels que du texte, des images ou du code, les agents d'IA interprètent les données dynamiques du monde réel pour diriger eux-mêmes leurs progrès sur les tâches assignées par les enquêteurs. Une compréhension sémantique des données et de leur contexte est utilisée pour décomposer les objectifs en tâches plus petites, puis pour assembler ces tâches en flux de travail et les mener à bien.
Le rôle de soutien des agents d'intelligence artificielle dans les enquêtes
En prenant en charge des tâches fastidieuses et chronophages, les agents d'IA amélioreront l'efficience et l'efficacité des enquêteurs humains, en s'appuyant sur les capacités actuelles. Par exemple, en passant au crible des collections massives de données à la recherche d'informations, les enquêteurs se retrouvent inévitablement dans des impasses qui leur font perdre du temps et des ressources. En recherchant des pistes de manière autonome, les agents d'IA éliminent ces frais généraux et permettent aux enquêteurs humains de réfléchir de manière stratégique.
De même, les agents peuvent hiérarchiser les sources d'images et de vidéos diffusées en continu ou stockées, puis les analyser à la recherche de personnes et d'objets spécifiques. Ils peuvent appliquer des algorithmes d'analyse prédictive pour identifier et étudier les menaces publiques potentielles et les activités criminelles sur la base de données historiques. Les agents d'IA sont bien adaptés à la surveillance du trafic en ligne pour identifier les fraudes, les cyberattaques et d'autres activités. Ils peuvent également poursuivre des objectifs administratifs, tels que l'automatisation de la production de rapports et l'organisation efficace des dossiers. Les agents d'IA utilisent toute une série d'outils et de technologies pour atteindre leurs objectifs, notamment les suivants :
- L'apprentissage automatique améliore de manière algorithmique la précision des systèmes d'intelligence artificielle au fil du temps, afin de mieux comprendre et prédire les comportements criminels et les menaces.
- Le traitement du langage naturel interprète le sens des enregistrements audio, les transcrit pour en faciliter la manipulation et l'interrogation, et analyse ces transcriptions parallèlement à d'autres sources de texte telles que les courriels et les médias sociaux.
- La vision par ordinateur interprète les données visuelles telles que les sources vidéo, les cartes et les images satellites pour des utilisations telles que la reconnaissance automatique des plaques minéralogiques et l'amélioration des images médico-légales.
- La fusion des données et l'analyse des grandes données permettent d'ingérer d'énormes quantités de données provenant de diverses sources structurées et non structurées, de les analyser comme une entité unique et cohérente et d'en tirer des enseignements pour faire avancer les enquêtes.
- La blockchain et la criminalistique numérique garantissent l'intégrité et l'auditabilité des données, en donnant un aperçu de leur provenance et en documentant de manière irréfutable les signes numériques d'une activité criminelle.
Avantages et précautions pour une nouvelle ère technologique
Les agents d'IA permettront d'obtenir de nouvelles efficacités en matière de LEA, ainsi qu'une plus grande portée et une meilleure compréhension des empreintes numériques d'intérêt. Dans le même temps, l'autonomie qui sous-tend ces avantages présente des inconvénients potentiels en éloignant les enquêteurs humains du processus. Le maintien d'un juste équilibre entre la technologie et le jugement humain nécessitera une collaboration permanente entre les décideurs politiques, les technologues et les autorités chargées de l'application de la loi, entre autres. Les garde-fous juridiques qui restent à établir devront préserver les avantages des agents d'IA pour le renseignement légal tout en protégeant la société civile contre les faux pas.
Les cas d'utilisation de l'IA agentique permettront aux analystes d'envoyer des essaims d'enquêteurs numériques pour suivre les pistes en temps réel, en explorant davantage d'avenues sans diviser l'attention et les ressources. Contrairement aux enquêteurs humains, la capacité des agents d'IA à agir presque instantanément sur de nouvelles données à n'importe quelle échelle permet d'examiner en profondeur un nombre illimité de sources de données. Les décisions prises par des systèmes bien définis sont fondées sur des données objectives, ce qui réduit les effets de l'erreur humaine, de la partialité et des préjugés. Ils font avancer les dossiers en fonctionnant 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, pour une surveillance continue et une alerte sur les événements intéressants, tout en décidant des mesures à prendre et en les poursuivant sans nécessiter de ressources de la part de l'enquêteur.
Pour que ces capacités soient viables, un certain nombre de problèmes pratiques et éthiques doivent être résolus. Les agents auront besoin d'une compréhension approfondie du contexte pour porter des jugements nuancés sans intervention humaine, et des garde-fous doivent être mis en place pour éviter les excès et les conséquences négatives d'une interprétation erronée. L'intervention humaine limitée et la surveillance des systèmes autonomes soulèvent des problèmes potentiels en matière de responsabilité et de prise de décision éthique. Les systèmes autonomes doivent également être bien protégés contre les attaques adverses qui pourraient entraîner une mauvaise interprétation des preuves ou une mauvaise orientation des enquêtes.
Les agents d'intelligence artificielle occuperont certainement une place importante dans les futures enquêtes basées sur l'intelligence artificielle. Le SS8 s'engage à la fois à faire progresser la technologie et à plaider en faveur de cadres juridiques qui garantissent le respect des procédures, la confidentialité des données et la protection.
À propos du Dr. Cemal Dikmen
En tant que directeur de la technologie et de la sécurité de SS8, Cemal joue un rôle essentiel dans l'orientation stratégique, le développement et la croissance future de l'entreprise. Expert renommé et leader d'opinion dans le domaine de la conformité juridique et de l'analyse des communications, il est fréquemment intervenu lors de diverses conférences sectorielles au cours des dix dernières années. Cemal est titulaire d'une licence, d'une maîtrise et d'un doctorat en génie électrique. Pour en savoir plus sur Cemal, consultez son profil LinkedIn en cliquant sur ici.
À propos de Syed Hussain
Syed a plus de 20 ans d'expérience dans les domaines de la cybersécurité, de l'interception et de l'intelligence des données, avec des rôles de direction dans l'ingénierie et la gestion des produits. En tant que vice-président de la gestion des produits d'intelligence légale de SS8, il apporte une expertise technique approfondie dans les domaines de la sécurité nationale, de l'application de la loi et des fournisseurs de services. Il a dirigé l'architecture et la conception de l'interception basée sur le cloud pour la signalisation, les métadonnées et le contenu dans la 5G et le Mobile Edge Computing. Syed représente le SS8 dans les organismes de normalisation de l'ETSI et du 3GPP, contribuant à diverses normes et spécifications d'interface. Il est titulaire d'une licence en sciences et ingénierie informatiques. Pour en savoir plus sur Syed, consultez son profil LinkedIn.
À propos de SS8 Networks
En tant que leader dans le domaine de l'intelligence légale et de la localisation, SS8 s'engage à rendre les sociétés plus sûres. Notre mission est d'extraire, d'analyser et de visualiser les informations critiques, en fournissant des informations en temps réel qui aident à sauver des vies. Avec 25 ans d'expertise, SS8 est un partenaire de confiance des plus grandes agences gouvernementales et des plus grands fournisseurs de communication, restant constamment à la pointe de l'innovation.
Le portefeuille de surveillance et d'analyse de données Intellego® XT est optimisé pour les organismes d'application de la loi afin de capturer, d'analyser et de visualiser des ensembles de données complexes pour obtenir des renseignements d'enquête en temps réel.
LocationWise offre la plus grande précision de localisation de réseau vérifiée au monde, fournissant des informations de localisation actives et passives aux services d'urgence, aux forces de l'ordre et aux opérateurs de réseaux mobiles.
La plateforme de médiation Xcipio® répond aux exigences de l'interception légale dans n'importe quel type de réseau et offre la possibilité de transcoder (convertir) entre les versions de transfert d'interception légale et les familles standard.
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