Flock Safety teste une IA qui repère vos associés

Flock Safety teste OS Investigate, un outil d’intelligence artificielle destiné aux services de police. Le système peut identifier des conducteurs et suivre des véhicules grâce à leurs schémas de déplacement, selon WIRED. Flock exploite un réseau de caméras enregistrant les mouvements de véhicules dans plus de 6 000 communautés. L’outil peut rechercher des témoins potentiels selon la fréquence de passage de leurs voitures dans un quartier. Il peut aussi faire apparaître des « associés » parmi les véhicules circulant ensemble. Les plaques peuvent ensuite être rapprochées de noms, adresses, proches et autres données accessibles aux services concernés.

Le logiciel propose 69 requêtes préécrites que les agents peuvent sélectionner, modifier ou soumettre. Les fichiers examinés par WIRED contiennent également 45 outils reliés aux lectures de plaques et aux métadonnées des caméras. Ces outils peuvent consulter des dossiers d’arrestation, des affaires judiciaires, des journaux d’appels d’urgence, des résultats balistiques et des bases commerciales. Ces dernières contiennent notamment des dates de naissance, numéros de téléphone, adresses électroniques, proches et associés. Une recherche peut commencer avec une zone dessinée sur une carte et une description physique. Le système est encore en développement et Flock le teste avec un groupe restreint de partenaires policiers.

OS Investigate élargit les recherches

Les requêtes inversent le fonctionnement historique présenté par Flock Safety. Auparavant, une caméra photographiait une voiture, convertissait sa plaque en texte, puis la comparait à une liste de véhicules recherchés. OS Investigate permettrait de commencer sans plaque, nom ou infraction identifiée. L’agent fournit un lieu, une période et un comportement. Une requête demande par exemple les véhicules les plus présents dans un quartier pendant quatorze jours. Une autre recherche les personnes arrêtées plus de deux fois en deux ans, puis demande une analyse approfondie des trois premiers profils. Flock appelle cette analyse un contrôle d’antécédents regroupant véhicules, dossiers et coordonnées.

Dix-neuf requêtes recherchent des schémas de déplacement plutôt qu’un dossier précis. Quatorze d’entre elles ne demandent ni plaque, ni nom, ni description. Elles peuvent cibler des véhicules ayant visité au moins trois commerces dans une ville en trois jours. D’autres ciblent plusieurs banques en une semaine ou plusieurs stations-service entre minuit et cinq heures. Les recherches peuvent aussi suivre des trajets entre villes, des allers-retours répétés sur quatorze jours ou des passages successifs dans trois zones. Un filtre retire les autobus, semi-remorques, véhicules utilitaires et remorques. Un livreur pourrait donc être exclu, tandis qu’un conducteur ordinaire réalisant un trajet similaire resterait sélectionné.

Flock revendique un outil expérimental

Le classement des associés repose sur la fréquence d’apparition de plaques dans les mêmes caméras. Le code fixe par défaut une fenêtre de deux minutes et un seuil de confiance de 0,75. Un véhicule est signalé s’il apparaît au moins trois fois avec la voiture ciblée. Le système peut retourner jusqu’à 20 véhicules associés à une seule plaque. Avant l’envoi, l’interface peut demander une justification. Le code impose alors une raison, sans exigence apparente sur son contenu ou sa longueur. Lorsqu’un numéro d’affaire est requis, le formulaire vérifie seulement trois caractères. WIRED n’a pas pu établir les contrôles opérés ensuite par les serveurs.

Flock présente OS Investigate comme un produit séparé de sa technologie de lecture automatique des plaques. Son porte-parole Paris Lewbel affirme que l’outil doit aider les enquêteurs à exploiter des informations déjà accessibles à leurs agences. Il précise que les fonctionnalités et les procédures pourraient évoluer fortement avant une commercialisation plus large. Le directeur général Garrett Langley a décrit publiquement un système capable de rechercher les véhicules suivant un camion blindé dans une ville, d’identifier leurs propriétaires et de vérifier leurs dossiers d’arrestation. Flock enregistre désormais 20 milliards de lectures de plaques par mois et sa dernière levée de fonds valorisait l’entreprise à 7,5 milliards de dollars.

Les experts alertent sur la portée constitutionnelle de ces usages. Jay Stanley, analyste de l’ACLU, estime que les déploiements de l’IA par Flock réduisent l’écart entre ce qui est techniquement possible et ce qui est effectivement réalisé. Andrew Guthrie Ferguson, professeur de droit à l’université George Washington, juge inévitable la création d’outils permettant d’interroger les données accumulées. Noel Pichardo, ancien policier de Pawtucket ayant participé à un programme pilote, considère que le système suit littéralement les personnes. Flock fait aussi face à des pressions politiques des deux partis, à des cas d’utilisation abusive par des agents et à des actes de vandalisme contre ses caméras.