Comment la police néerlandaise utilise l'IA pour démêler les cas froids

Si la police hollandaise décidait aujourd'hui de résoudre tous les cas froids dans leurs archives, il suffirait de lire les quelque 30 millions de feuilles de papier qui leur prendraient environ un siècle.

À moins d'inventions d'extension de vie révolutionnaire, la plupart des auteurs et probablement les détectives eux-mêmes, seraient morts au moment où ils se déplaceraient pour enquêter sur eux.

Ce n'est pas idéal, c'est le moins qu'on puisse dire.

Une affaire froide, selon la définition que la police m'a donnée, est tout cas depuis 1988 qui est passible d'une peine d'emprisonnement de plus de douze ans et qui n'a pas été résolu depuis au moins trois ans.

«Environ mille des mille cinq cents cas de froid identifiés sont des meurtres, ce qui signifie que l'auteur là-bas – mais plus important encore, que les parents sont laissés dans l'incertitude sur ce qui s'est passé ", me dit Roel Wolfert.

Wolfert est un spécialiste du digital qui fait partie de l'équipe fondatrice de Q, une division de la police néerlandaise qui expérimente de nouvelles approches à de vieux problèmes

Q, qui n'est pas nécessairement nommé d'après le fournisseur de gadgets de James Bond. , J'ai demandé), a été commencé en 2016. "Le Q ne représente vraiment rien", me dit le fondateur Jeroen Hammer. Leur travail, d'un autre côté, le fait.

La division a commencé comme un mouvement ascendant au sein de la force policière pour stimuler l'innovation, et compte maintenant quelque 800 agents enthousiastes provenant de différentes parties de la police. «Nous voulions voir comment nous pourrions faire les choses différemment», explique Hammer

Cold Case Calendar

Leur premier succès est venu sous la forme d'une application qui a aidé les officiers à normaliser l'interrogation des témoins et les victimes autour des scènes de crime. L'équipe a rapidement suivi cela avec un projet qu'ils ont surnommé le «Cold Case Calendar».

«Cela nous a vraiment mis sur la carte», me dit Hammer. "Au cours de notre formation, nous avons été autorisés à faire un stage avec une force de police à l'étranger. J'ai passé du temps au FBI aux États-Unis, où j'ai visité différentes équipes de cas froids. »

Au cours d'une de ces visites, il a été emmené dans un pénitencier où les détenus recevaient des cartes avec des descriptions de cas froids. L'espoir était que les détenus parlent entre eux, reconnaissent les cas sur les cartes et contactent la police avec des pistes.

"Je pensais que c'était une idée brillante", dit Hammer. Il a donc présenté l'idée aux Pays-Bas, sous une forme légèrement différente. «Mes supérieurs n'étaient pas à l'aise avec l'idée que des détenus jouent aux cartes avec des visages de victimes, alors nous avons plutôt utilisé un calendrier.»

«Nous savons, mais la recherche scientifique montre aussi que beaucoup de cas froids sont résolus. la fin grâce aux déclarations des témoins, "Wolfert intervient." Surtout s'il n'y a pas de lien entre une victime et un agresseur, il est extrêmement difficile de les trouver. "

Sauf si quelqu'un connaît ce lien. "La chance que les gens en prison parlent entre eux et partagent des informations sur les crimes passés, est assez grande."

Le calendrier a été un succès retentissant. Après un pilote à petite échelle, il a été expédié aux pénitenciers à travers les Pays-Bas et a conduit à 78 conseils, ce qui a permis de progresser dans 7 cas.

Mais ce n'est qu'un aspect de l'histoire. "40% des cas de rhume rouvert sont parce que nous avons eu des conseils de témoins qui ne s'étaient pas présentés plus tôt. Les autres sont presque tous résolus grâce aux nouvelles techniques médico-légales », poursuit Hammer.

"Nous recevons beaucoup de cas froids qui ne pouvaient être résolus à l'époque, mais maintenant, à cause de choses comme la réplication de l'ADN, ils le peuvent." Souvent, le profil ADN se trouve quelque part dans une banque de données policière. le suspect peut être réexaminé.

Picking at random

Il y a cependant un gros problème, flagrant, avec cette méthode – ils n'ont aucune idée par où commencer. Les cas froids sont souvent constitués de milliers de pages non classées, et "de l'extérieur, il n'y a aucun moyen de dire ce que vous trouverez à l'intérieur."

"Pour l'instant, nous ne savons pas à l'avance "Wolfert dit. " Lorsque nous n'avons pas de pourboires de la part d'un témoin ou d'une correspondance ADN, nous essayons de classer par ordre de priorité les cas de rhume les plus prometteurs. Mais nous n'avons pas beaucoup d'autres outils que les souvenirs des policiers – parfois retraités – qui peuvent nous dire qu'il pourrait y avoir une chance qu'il y ait des preuves manquées. Parfois, on a l'impression de choisir un cas froid aussi aléatoire. »

Une fois qu'un cas est choisi, un détective judiciaire lit toute l'affaire en examinant toutes les preuves recueillies. Il ou elle vérifie quand cette preuve a été examinée pour la dernière fois, et si c'était avant des années importantes comme 1997, quand la police hollandaise a ouvert sa base de données ADN centrale.

Ce processus prend quelques semaines, après quoi le détective décide si l'affaire devrait être réexaminée ou si elle doit être mise en suspens en attendant le développement technologique.

Heureusement, c'est là que Q entre.

«Les cas froids sont un terrain fertile pour l'innovation car il n'y a rien à perdre» . «Il n'y a pas de grosses erreurs à faire, tout ce que nous pouvons faire, c'est peut-être aider à résoudre.»

«Paradoxalement, plus le cas est ancien, plus grande est la chance de le résoudre avec une technologie plus récente. "Ceci, bien sûr, dépend du moment où l'affaire a été ouverte, et si la preuve a été conservée.

Ainsi, lui et son équipe ont commencé à expérimenter et à se lancer rapidement dans le buzzword des technologies buzzwordy: l'apprentissage automatique.

"Nous enseignons à la machine à faire un dépistage médico-légal," me dit Hammer, non sans un soupçon de fierté. "L'objectif est que l'IA puisse lire les cas froids que nous sommes en train de numériser, et décider lesquels contiennent des preuves prometteuses qui pourraient conduire à résoudre l'affaire."

L'IA classerait alors les cas par solvabilité, donnant aux détectives judiciaires une vision plus claire de l'endroit où concentrer leurs ressources limitées. C'est une aubaine énorme, en particulier pour les unités régionales qui ont moins de personnel pour enquêter sur des cas d'il y a longtemps.

Hammer et Wolfert ont des plans ambitieux pour l'avenir. "Nous pensons que nous pourrions numériser tous les cas de rhume dans une année, et avoir une liste complète des cas prioritaires dans deux ans", me disent-ils.

Pour l'instant, la machine se concentre uniquement sur la recherche de preuves ADN possibles dans les cas, mais Hammer est confiant qu'il peut être utilisé pour reconnaître d'autres preuves médico-légales. "Et à la fin, nous pourrions même être en mesure d'ajouter des données non-médico-légales", ajoute Wolfert, presque avec nostalgie.

"Nous pourrions ajouter dans les sciences sociales et les réseaux, les déclarations des témoins, et toutes sortes d'autres preuves non médico-légales", dit-il. Dans le meilleur des cas, ils croient que le système pourrait même être utile pour les «cas chauds».

«Dans les soi-disant« heures d'or »juste après qu'un crime ait eu lieu, le système pourrait être en mesure de signaler ce qui conduit à poursuivre en premier lieu sur des cas similaires. Cela pourrait finir par signifier beaucoup pour la façon dont nous allons sur les enquêtes. "

La technique est si nouvelle, l'équipe est également à la recherche d'une contribution extérieure. Au cours de la prochaine année, ils organiseront des ateliers pour les développeurs externes afin de leur donner une idée des données avec lesquelles ils travaillent et, espérons-le, de trouver de nouvelles façons de les analyser

«Meilleur cas, nous aurions centralisé base de données où la police peut voir toutes les données collectées, mais aussi une API pour les partenaires externes qui veulent participer à l'enquête », dit Hammer, tout en reconnaissant que cela devrait être fait dans le respect de la vie privée des victimes et des suspects.

"Pour l'instant il y a très peu de gens qui font cela, et personne avec des cas froids, autant que je sache," me dit Hammer. "Il ya en fait des policiers qui ont un rappel annuel dans leur calendrier Outlook pour appeler l'institut médico-légal national pour leur demander s'ils ont de nouvelles façons d'analyser les preuves."

Leur système pourrait aider les détectives à éviter cela. -prioriser les cas qui ont une meilleure chance d'être résolus grâce aux nouvelles technologies

Les humains ont encore besoin

Une autre attente est qu'un système d'auto-apprentissage comme celui-ci apprendra à repérer d'autres modèles. "Nous avons environ un millier de meurtres non résolus, mais je ne pense pas qu'il y ait mille meurtriers. Je suis confiant qu'il y a des connexions que nous n'avons pas pu voir avec nos yeux nus. "

" Si vous y pensez vraiment, le travail de détective est juste un algorithme; vous suivez certaines étapes qui mèneront à un résultat – l'équilibre entre l'aléatoire, les préjugés et les vraies connexions », m'a dit Wolfert alors que je partais. "Mais quelle que soit la qualité de l'IA, les détectives humains seront toujours en tête."

Le crime est devenu numérique, mais la police néerlandaise a plus que jamais besoin de techniciens. Aimeriez-vous combattre le crime avec du code? Puis trouvez votre futur emploi ici .

Ce message vous est présenté par la police néerlandaise .

Publié 23 mai 2018 – 06:12 UTC