Police fédérale australienne : pourquoi l’IA analyse les téléphones saisis

L’AFP dont il est question ici n’est pas l’Agence France-Presse, mais la police fédérale australienne, l’Australian Federal Police. Le 11 décembre 2024, son responsable de la stratégie technologique, Benjamin Lamont, a défendu le recours à l’intelligence artificielle pour affronter une réalité devenue centrale dans les enquêtes : les preuves ne tiennent plus seulement dans des dossiers papier, mais dans des téléphones, messageries et archives vidéo dont le volume excède largement ce qu’une équipe humaine peut parcourir dans des délais raisonnables.

Lors d’une conférence consacrée à l’IA organisée par Microsoft, il a décrit un défi « au-delà des capacités humaines ». La formule ne renvoie pas à une police qui confierait ses décisions à une machine. Elle traduit plutôt le problème d’échelle auquel font face les enquêteurs : identifier, dans des masses de fichiers saisis légalement, les éléments qui justifient ensuite un examen humain approfondi.

Des enquêtes numériques mesurées en téraoctets

La police fédérale australienne indique qu’une enquête représente en moyenne plus de 40 téraoctets (To) de données à analyser. Un téraoctet correspond à un volume considérable de fichiers : plusieurs appareils modernes peuvent à eux seuls concentrer photos, vidéos, historiques de messagerie, documents et sauvegardes. Lors d’une intervention à domicile, les policiers peuvent aussi découvrir une accumulation de téléphones anciens, chacun susceptible de contenir des informations pertinentes.

L’agence évoque également certaines analyses atteignant 10 pétaoctets (PB). À cette échelle, le défi ne consiste pas uniquement à stocker les données. Il faut les organiser, éviter que des fichiers importants se perdent dans la masse, permettre aux enquêteurs de retrouver les contenus pertinents et préserver la sécurité des éléments recueillis.

Ces chiffres éclairent la position de l’AFP. L’intelligence artificielle n’est pas présentée comme un raccourci pour établir la culpabilité d’une personne, mais comme un moyen de rendre les corpus numériques exploitables. L’idée est de passer d’une montagne de fichiers bruts à des ensembles mieux structurés, afin que les enquêteurs puissent concentrer leur attention sur les éléments nécessitant une appréciation professionnelle.

Que doit faire l’intelligence artificielle dans ces enquêtes ?

L’AFP travaille sur une IA conçue pour ses besoins. Les usages décrits couvrent plusieurs tâches de traitement documentaire et audiovisuel. L’agence souhaite notamment pouvoir traduire des millions de courriels, analyser des milliers d’heures de vidéos et structurer les fichiers collectés lors des saisies. Des outils de Microsoft sont mobilisés dans cette démarche, notamment pour le traitement de 7 000 heures de matériel audiovisuel.

Dans la pratique, structurer des fichiers signifie pouvoir les classer, les regrouper ou les rendre plus faciles à rechercher. Une telle préparation ne remplace pas l’enquête. Elle peut cependant éviter à un agent de devoir ouvrir un à un des volumes considérables de documents ou de contenus vidéo avant de savoir lesquels méritent son attention.

L’AFP développe aussi des outils destinés à détecter les images truquées, un enjeu qui prend de l’ampleur avec les contenus synthétiques et les manipulations numériques. Détecter une image potentiellement modifiée ne suffit toutefois pas à en tirer une conclusion : le résultat doit être vérifié, interprété et replacé dans le contexte du dossier. Les outils automatisés peuvent aider à repérer, mais l’évaluation d’une preuve relève d’une démarche d’enquête plus large.

L’agence étudie enfin l’usage de l’IA générative pour produire des résumés textuels d’images avant leur visualisation par les enquêteurs. L’objectif évoqué est très concret : limiter l’exposition de professionnels à des contenus sensibles ou graphiques, sans négliger l’examen nécessaire des éléments utiles à une procédure.

Pourquoi le volume ne justifie pas tout

L’argument du volume est puissant, mais il ne met pas fin au débat. Les téléphones et les courriels sont aussi des objets très intimes. Ils peuvent contenir des échanges familiaux, des informations de santé, des photographies, des données de localisation ou des informations concernant des personnes qui ne sont pas elles-mêmes visées par une enquête.

Plus un outil automatisé permet de parcourir rapidement des contenus, plus les règles encadrant son utilisation doivent être précises. Les questions fondamentales sont alors les suivantes : quelles données l’outil peut-il examiner ? Dans quelles procédures ? Qui contrôle les résultats ? Combien de temps les informations sont-elles conservées ? Et comment une personne peut-elle contester une décision lorsque des systèmes techniques ont contribué à orienter une enquête ?

L’AFP souligne vouloir conserver un humain dans le processus décisionnel. Cette distinction est essentielle. Une IA peut accélérer la recherche, proposer une synthèse ou signaler un élément à vérifier. Elle ne devrait pas transformer une probabilité statistique, une traduction approximative ou un classement automatique en décision irrévocable sans contrôle professionnel.

La promesse de protection face au risque de surveillance accrue

L’agence affirme travailler dans un environnement totalement déconnecté afin de protéger les données recueillies au cours des enquêtes. Cet élément répond à une préoccupation majeure : les contenus saisis peuvent être extrêmement sensibles, tant pour les victimes que pour les personnes concernées ou les enquêteurs eux-mêmes. Leur traitement appelle donc des mesures de confidentialité robustes.

L’AFP a également mis en place un comité chargé de l’éthique technologique. Son rôle est d’évaluer en continu l’emploi de nouvelles technologies et de renforcer les processus internes. Cette gouvernance ne résout pas, à elle seule, toutes les interrogations. Elle constitue néanmoins une reconnaissance importante : l’introduction d’une technologie efficace ne peut pas être considérée comme neutre, particulièrement dans le champ régalien.

La transparence est l’autre engagement mis en avant par les responsables. Informer le public de l’existence de tels outils, de leur finalité et des garde-fous annoncés est nécessaire à un débat démocratique. Pour être utile, cette transparence doit permettre de comprendre non seulement ce que fait l’outil, mais aussi ses limites, les contrôles appliqués et la place exacte de l’humain dans la chaîne de décision.

Le précédent Clearview AI pèse sur le débat

Les assurances de l’AFP interviennent dans un contexte où l’usage policier de l’IA a déjà suscité des critiques. Son recours à certaines technologies, dont Clearview AI, a été controversé. Cette entreprise est connue pour ses outils de reconnaissance faciale, une technologie particulièrement sensible parce qu’elle peut permettre d’identifier ou de rechercher des personnes à grande échelle à partir de leur visage.

Benjamin Lamont a reconnu que l’AFP n’avait « pas toujours bien agi » dans ce domaine. Cet aveu donne une portée particulière au discours sur l’éthique et la transparence. Il rappelle qu’un outil peut sembler répondre à une nécessité opérationnelle tout en posant des questions sérieuses sur sa proportionnalité, son contrôle et son acceptabilité sociale.

La reconnaissance faciale et l’analyse des données saisies ne sont pas exactement le même usage. La première cherche généralement à établir une correspondance entre un visage et une identité. La seconde vise ici à organiser et à explorer des informations détenues dans le cadre d’une enquête. Elles partagent toutefois un point commun : dans les deux cas, la puissance de calcul accroît considérablement la capacité des autorités à traiter des données personnelles. C’est précisément pourquoi la supervision ne peut pas être une formalité.

Ce qu’il faut surveiller dans les prochains usages

En décembre 2024, la trajectoire dessinée par la police fédérale australienne est celle d’une IA d’assistance, intégrée à des procédures d’enquête confrontées à des volumes de données toujours plus importants. Les bénéfices attendus sont clairs : retrouver plus vite les contenus utiles, traduire des masses de courriels, traiter des heures de vidéos et réduire l’exposition des enquêteurs à des images difficiles.

La crédibilité de cette approche dépendra néanmoins de la manière dont les principes annoncés seront appliqués. Le maintien d’un contrôle humain devra être réel, et non symbolique. Les résultats automatisés devront pouvoir être vérifiés. Les données devront être protégées. Enfin, les personnes et institutions chargées de contrôler ces pratiques devront disposer d’informations suffisantes pour examiner les effets concrets de ces technologies.

Le défi décrit par l’AFP dépasse donc la seule performance technique. Oui, les capacités humaines sont limitées face à des dizaines de téraoctets ou à des milliers d’heures de vidéos. Mais l’enjeu public consiste à s’assurer que l’augmentation des capacités d’analyse de la police ne se fasse pas au prix d’un recul des garanties individuelles. C’est dans cet équilibre entre efficacité des enquêtes, protection des victimes et respect des droits que se jouera l’acceptabilité de l’IA policière.