L'analyse visuelle alimentée par l'IA, qui permet d'identifier des objets et leur contexte dans les vidéos et les images, transforme un processus manuel et source d'erreurs en une source dynamique d'informations opérationnelles. La reconnaissance d'objets automatise les tâches répétitives telles que la recherche d'images de stupéfiants ou d'armes, l'identification d'objets suspects qui semblent hors de propos, ou le signalement d'objets dissimulés afin de mettre en évidence des preuves visuelles, ce qui contribue à renforcer les capacités d'enquête grâce à la technologie plutôt qu'en effectifs. Elle détecte également des détails significatifs qui pourraient échapper à un observateur humain. Ces capacités font partie de la solution d'IA multifonctionnelle intégrée à la plateforme SS8 Intellego XT pour transformer d’énormes ensembles de données structurées et non structurées en renseignements exploitables à grande échelle, y compris en temps réel.
Les anciennes méthodes reposaient sur le traitement par lots,basée sur des règles fragiles et des définitions de caractéristiques rigides, et elles peinaient à traiter tout ce qui sortait de leurs paramètres d'entraînement étroits. Les objets partiellement masqués ou photographiés dans de mauvaises conditions d'éclairage pouvaient échapper à la détection, tandis que les faux positifs obligeaient les analystes à passer du temps à valider ou à écarter les alertes. Les modèles d’apprentissage profond interprètent les scènes complexes avec beaucoup plus de nuances, grâce à des millions d’exemples de référence qui les aident à reconnaître les objets sous différents angles, dans des conditions d’éclairage variées et lorsqu’ils sont partiellement dissimulés.
L'interprétation contextuelle permet de repérer automatiquement les objets suspects, tels qu'un colis laissé sans surveillance près d'un.de grande valeur lors d’un événement politique, et les signaler avec une grande précision et rapidité. Les modèles d’IA traitent les flux en direct, identifient les objets pertinents et génèrent des alertes afin d’alléger la charge de travail des équipes humaines et d’accélérer les délais d’enquête. Les analystes sont assistés par des systèmes qui filtrent le bruit et mettent en évidence ce qui compte, ce qui leur permet d’interpréter et d’émettre des hypothèses avec une plus grande efficacité.
IA‑Maîtrise des données visuelles grâce à l'IA
Les enquêtes portent souvent sur des dizaines de milliers d'images, de nombreuses heures de vidéo et des recoupementsd'provenant d’un large éventail d’autres sources. L’IA visuelle rend l’examen de ces données possible, aidant les analystes à hiérarchiser ce qui nécessite une intervention humaine et à mettre en évidence des liens qui, sans cela, resteraient cachés.
IA‑La détection d'anomalies basée sur l'IA met en évidence les objets qui apparaissent de manière inattendue, les éléments récurrents liés à plusieurs scènes ou les motifs visuels qui correspondent à des comportements connus. Elle peut renforcer les profils d'identité en détectant des objets tels qu'un sac à dos, une cicatrice ou un tatouage spécifiques dans des sources disparates, en reliant entre elles les données provenant de caméras publiques, de publications sur les réseaux sociaux et d'appareils saisis. Les modèles d'IA entraînés sur des caractéristiques uniques peuvent suivre des individus à travers de vastes ensembles de données, même lorsque la reconnaissance faciale traditionnelle n'est pas disponible ou inappropriée.
L'IA visuelle permet également de traiter de grandes–réexamen à grande échelle des preuves historiques, y compris dans les cas où celles-ci n’auraient peut-être jamais été pleinement analysées en raison de contraintes de ressources. La reconnaissance d’objets peut révéler des schémas ou des associations cachés, comme l’apparition d’un véhicule d’intérêt actuel à proximité de scènes de crime historiques sur d’anciennes images de vidéosurveillance. Ces informations pourraient redéfinir les hypothèses d’enquête, identifier des complices négligés ou mettre au jour des..
IA‑protège également les analystes des effets psychologiques durables liés au traumatisme causé par une exposition répétée à des scènes de violence, d’exploitation ou de matériel pédopornographique (CSAM). Les algorithmes informatiques peuvent effectuer le tri, la classification et le filtrage, réduisant ainsi l’exposition des équipes humaines. Cette approche s’inscrit dans le cadre de la collaboration en cours de SS8 avec l’Internet Watch Foundation (IWF), avec l’Internet Watch Foundation (IWF), soulignant comment l’interprétation visuelle automatisée peut réduire les risques pour les analystes tout en augmentant l’impact opérationnel.
La contribution de l'IA visuelle à l'intelligence géographique
L'IA visuelle ajoute au réseau une couche complémentaire d'inférence environnementale—, la télémétrie des appareils et les métadonnées qui alimentent l'intelligence géographique. L'analyse de caractéristiques telles que l'éclairage, la végétation, l'architecture, la signalisation et les vêtements peut fournir des informations sur l'origine d'une source visuelle. Par exemple, l'angle de la lumière du soleil sur une photo peut aider à déterminer l'heure approximative de la journée et l'orientation cardinale. Les types de végétation et les styles vestimentaires peuvent indiquer une zone climatique ou une saison spécifique. Les matériaux de construction, la forme des fenêtres ou le mobilier urbain peuvent fournir de précieux indices géospatiaux.
Les modèles d'IA entraînés sur de vastes bibliothèques d'images permettent ce type d'analyse, qui couvre tout, des motifs de papier peint et de la disposition du mobilier utilisés par certaines chaînes hôtelières jusqu'à l'architecture et aux éléments naturels tels que les chaînes de montagnes, les côtes ou les motifs de végétation. Des collections sélectionnées et normalisées d'images accessibles au public provenant des réseaux sociaux, des sites de voyage, des plateformes cartographiques et d'autres sources en ligne permettent d'entraîner des modèles capables de reconnaître l'hyper-au niveau du quartierau niveau de la rue. À mesure que ces bibliothèques s’enrichissent et se multiplient, la. À mesure que ces bibliothèques s’enrichissent et se multiplient, la précision et la fiabilité des informations de géolocalisation visuelle qu’elles fournissent ne cessent de s’améliorer.
En complément de l'ensemble plus vaste de données de renseignement légal à la disposition des enquêteurs, ces analyses visuelles constituent une base solide pour l'IA.. À l'avenir, les capacités émergentes de l'IA renforceront encore la capacité de reconnaissance d'objets et d'interprétation visuelle pour compléter l'intelligence de localisation. La biométrie, telle que la reconnaissance faciale, lorsqu’elle est utilisée de manière appropriée et dans le respect des cadres juridiques, viendra compléter la reconnaissance d’objets en reliant les individus à des lieux, des événements et des réseaux. Les niveaux supplémentaires d’interprétation et de contexte générés par les outils et les capacités de l’IA contribueront à un modèle d’analyse intégré et multimodal qui unifie les données visuelles et géospatiales afin de produire des résultats plus rapides et plus précis pour les enquêteurs.
À propos de Rory Quann
Rory Quann est a Senior Solutions Ingénieur spécialisé dans les solutions gouvernementales de bout en bout à SS8 Networks et apporte avec lui plus de 14 années d'expérience dans le secteur de l'interception légale et de l'analyse de données. Avant de rejoindre SS8 en 2013, Rory a travaillé pour BAE System Applied Intelligence, où il s'est concentré sur les déploiements gouvernementaux à grande échelle de solutions de renseignement. Rory a occupé de nombreux postes dans le domaine du renseignement légal, allant d'ingénieur de déploiement à consultant système, en passant par ingénieur commercial chargé des déploiements passifs à l'échelle nationale. Rory est ingénieur certifié Microsoft MCSA et ingénieur de déploiement certifié EMC. Pour en savoir plus sur Rory, consultez son profil LinkedIn ici.
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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