Les générations successives de technologies continuent de permettre la découverte, l'assemblage et l'analyse d'informations qui jouent un rôle clé dans toutes les enquêtes des forces de l'ordre. La numérisation a permis de conserver et de partager des dossiers et des enregistrements, et l'analyse a ajouté de nouvelles capacités pour passer au crible d'énormes quantités de données afin d'en déduire des schémas et des relations. Au fur et à mesure que les réseaux de communication et le renseignement légal ont progressé, les services répressifs ont eu accès à des masses de données de plus en plus importantes pour enquêter sur des individus, des organisations et des événements. Cependant, à mesure que les données deviennent plus volumineuses et plus variées, il devient de plus en plus difficile de les synthétiser en un ensemble cohérent qui puisse révéler des informations permettant d'élucider des crimes et d'engager des poursuites.
La réalité augmentée (RA) commence à aider les enquêteurs à mieux utiliser ces multiples couches d'informations. Dans la pratique, la réalité augmentée consiste à superposer des informations numériques à la perception visuelle du monde par l'utilisateur. Cette superposition de données pourrait indiquer le casier judiciaire ou les affiliations d'un individu pendant une surveillance, par exemple, ou identifier des éléments d'intérêt dans une vue de caméra en temps réel. Les données interceptées relatives aux communications ou à l'emplacement physique d'une personne d'intérêt peuvent fournir aux enquêteurs une compréhension plus sophistiquée qui améliore l'efficacité et les chances de succès d'une enquête.
Améliorer les résultats de la collecte de preuves
L'interprétation d'une scène de crime dépend de l'expertise et de l'expérience des enquêteurs. Bien que rien ne puisse remplacer l'expérience professionnelle de ces équipes, il est utile de maximiser les données dont elles disposent de manière efficace. La RA peut fournir des capacités supplémentaires aux agents présents sur une scène de crime, notamment en traçant automatiquement les positions et les distances entre les éléments intéressants, en reconstituant l'incident ou en identifiant les éléments critiques, tels que les armes ou la contrebande, qui doivent être conservés à des fins de preuve ou d'enquête.
Dans le même temps, les systèmes de RA pourraient faire appel à des sources de données supplémentaires en temps réel pour faciliter l'enquête. Il est possible de fournir des informations de base sur les personnes d'intérêt présentes sur les lieux, que les agents peuvent être amenés à interroger. L'emplacement de la personne pendant et juste avant l'heure du crime pourrait être montré à l'agent par le biais d'une carte affichée sur un casque de réalité augmentée. Les publications d'une personne sur les médias sociaux pourraient être affichées sur la même carte, indiquant la géolocalisation où elles ont été publiées. Cette information pourrait être utilisée pour corroborer l'histoire d'une personne. Ces informations, associées à d'autres données, telles que des vidéos de surveillance associées à des services de reconnaissance faciale ou à la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (RAPI), pourraient contribuer à compléter le tableau. Les sources de données potentielles impliquées dans cette approche sont illimitées. Les relevés de téléphone portable, les transpondeurs de paiement de péage et les relevés de permis de conduire ne sont qu'un petit échantillon des données qui peuvent augmenter le nombre de preuves sans effort explicite de la part des enquêteurs. Un moteur de RA peut même s'appuyer sur de nouvelles sources de données telles que des réseaux de capteurs qui analysent l'environnement à la recherche de diverses traces de signature, comme du sang, des drogues, des explosifs ou des matières nucléaires. Les plateformes de RA pourraient même aider à analyser le sang et à déterminer l'ADN.
Le moteur AR présente toutes ces données pertinentes pour l'enquête sous une forme visuelle et interactive qui les met à la portée des membres de l'équipe. Par exemple, il pourrait être possible de regarder une éclaboussure de sang découverte sur une scène de crime à travers des lunettes de réalité augmentée ou la caméra d'un smartphone et de comparer les résultats ADN à une base de données. Les balles récupérées pourraient être scannées par le téléphone ou l'oreillette alors qu'elles se trouvent encore sur la scène de crime afin d'en vérifier la balistique et, là encore, de comparer les résultats à une base de données. Ces mécanismes robustes d'accès, d'assemblage et de présentation des données peuvent aider les forces de l'ordre à rassembler un ensemble de preuves plus convaincantes pour obtenir des mandats d'interception légale et, en fin de compte, à résoudre les affaires plus rapidement.
Fusion de données pour l'intelligence situationnelle d'investigation
L'utilisation de la réalité augmentée dans le cadre de l'enquête peut offrir aux forces de l'ordre des capacités allant au-delà du traitement des données, à partir desquelles elles peuvent tirer des conclusions. Les solutions de RA peuvent également jouer un rôle plus actif, par exemple en connectant des experts à distance dans des domaines tels que la criminalistique ou les explosifs à la scène, ce qui leur permet d'explorer avec les yeux d'un agent enquêteur, d'annoter des vidéos, de fournir des conseils à distance et de contribuer d'une autre manière à l'enquête. Ils pourraient se connecter au laboratoire pour montrer aux techniciens ce qu'ils voient. Un casque et un gant de réalité augmentée peuvent même permettre aux enquêteurs de réexaminer des éléments de la scène, tels que des éclaboussures de sang, des douilles ou l'emplacement d'une arme, après avoir quitté les lieux.
Cette analyse ne doit pas nécessairement se limiter à un délit ou à une situation particulière ; elle peut également permettre d'acquérir une compréhension plus large des événements et de faire la lumière sur une affaire qui, autrement, serait restée cachée. Par exemple, la reconnaissance des formes est un autre mécanisme courant qui permet à la RA d'apporter des éclaircissements. L'analyse machine à machine des preuves photographiques dans les bases de données sources peut montrer le même motif de papier peint, de marbre ou de tissu dans plusieurs affaires, révélant un lien entre elles qui serait autrement passé inaperçu. Ces informations pourraient être ajoutées à l'expérience des enquêteurs en matière de réalité augmentée, ce qui leur donnerait un aperçu en temps réel.
Dans ce contexte, la réalité augmentée peut être utilisée pour contribuer à une affaire en cours en reliant les informations obtenues par le biais de renseignements légaux à une scène de crime ou à d'autres aspects d'une enquête. Le dispositif de RA fournit aux enquêteurs des informations qui seraient autrement cachées ou déconnectées, et il peut également contribuer à constituer la base d'un mandat de perquisition en vue d'une interception légale supplémentaire. La technologie de RA elle-même peut fonctionner comme un moteur de fusion de données et tirer des conclusions à partir des informations disponibles, ce qui permet d'économiser des heures de comparaison manuelle et minutieuse par des opérateurs humains, ou même de traiter des travaux à une échelle qui serait impossible à gérer par des humains. La RA a donc le potentiel de dépasser le simple niveau de la collecte et de la présentation d'informations en déchargeant les équipes d'enquêteurs de certaines tâches et en assemblant les données interceptées avec le reste du dossier d'enquête afin de générer des renseignements légaux situationnels.
Conclusion
SS8 est à la pointe non seulement de la fourniture de renseignements légaux solides à partir de sources disparates, mais aussi de la fusion des renseignements provenant d'interceptions légales avec l'univers plus large des données pertinentes afin d'améliorer les résultats de l'application de la loi. S'appuyant sur plus de vingt ans d'expérience, les outils et solutions SS8 intègrent des technologies de pointe telles que la réalité augmentée. Composante émergente de la boîte à outils mise à la disposition des LEA, la RA permet de mener des enquêtes fondées sur des données qui rassemblent des corpus de données disparates et éloignés les uns des autres et les rassemblent sous une forme cohérente et accessible aux agents, ce qui les aide à travailler plus efficacement sur les dossiers. Pour en savoir plus sur la manière dont votre organisation peut tirer parti des technologies émergentes dans le cadre de vos enquêtes policières, contactez SS8 dès aujourd'hui.
À propos du Dr Keith Bhatia
En tant que PDG de SS8, Keith combine ses vastes connaissances techniques et commerciales pour faire avancer l'avenir de l'intelligence légale. Au cours de son mandat, il a positionné SS8 en tant que leader dans un monde connecté par la 5G et façonné par une numérisation et une automatisation croissantes. Keith est passionné par la façon dont la technologie peut avoir un impact positif sur notre monde.
À propos de M. Syed Hussain
M. Hussain a travaillé pendant 20 ans dans l'industrie des télécommunications et apporte une expertise technique importante à son rôle de responsable de la gestion des produits d'interception légale pour SS8. M. Hussain représente SS8 dans les organismes de normalisation de l'ETSI et du 3GPP, ainsi que lors de sommets technologiques.
À propos de SS8
SS8 fournit des plateformes de renseignement légal. Elle travaille en étroite collaboration avec les principales agences de renseignement, les fournisseurs de communication, les organismes chargés de l'application de la loi et les organismes de normalisation. Sa technologie intègre les méthodologies évoquées dans ce blog et les portefeuilles de produits Xcipio® et Intellego® sont utilisés dans le monde entier pour la capture, l'analyse et la fourniture de données dans le cadre d'enquêtes criminelles.
