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L’intelligence artificielle aurait-elle permis d’éviter le saccage de l’Arc de Triomphe par les Gilets jaunes, en novembre dernier?  Certains travaux de recherche récents permettent d’envisager une révolution dans la gestion des manifestations.

Lors de la manifestation des Gilets jaunes du samedi 20 avril (Ph: GT/L’Essor).

Couplée à des travaux de linguistiques ou de sciences sociales, l’exploitation de grandes quantités de données pourrait en effet donner un temps d’avance aux forces de l’ordre. Savoir où une manifestation va avoir lieu, prévoir comment les manifestants vont réagir à différents scénarios ou encore détecter qu’une foule va devenir hostiles… Autant de pistes explorées par les gendarmes.

Un officier de Gendarmerie, le lieutenant-colonel Rémy Nollet, se penche en ce moment sur ces nouvelles possibilités. Ce polytechnicien affecté à la mission numérique de la Gendarmerie est également, cette année, auditeur du cycle supérieur d’intelligence artificielle du Centre des hautes études du ministère de l’Intérieur (Chemi). Avec Benjamin Barralon, ingénieur à la préfecture de Police de Paris, Rémy Nollet a choisi de travailler sur la gestion prédictive de l’ordre public.

Anticipation des mouvements sociaux

Parmi les premiers travaux de recherche qu’ils ont identifié figure le projet Intact. Financé par le ministère de l’Intérieur, il rassemble des ingénieurs de l’Institut de recherche en informatique (Irit) de Toulouse et des linguistes de l’Ecole normale supérieure. Leur travail autour du traitement automatisé du langage naturel vise à analyser un grand nombre de publications sur les réseaux sociaux dans un contexte de crise.

“Aujourd’hui, on est capable de collecter des millions de publication que l’on peut relier à un événement par les hashtags”, explique Rémy Nollet. “Mais le travail de l’analyste a nécessairement besoin d’être aidé”, ajoute l’officier qui s’exprimait, lundi 9 septembre, durant le forum européen sur l’intelligence artificielle, organisé par le Chemi.

L’intelligence artificielle intervient alors pour trier les publications. Elle commence par détecter celle qui ne sont pas pertinentes avant de classer les autres et de recenser, par exemple, les appels à participer à une manifestation violente.

“On en est encore au stade de la recherche presque fondamentale”, précise Rémy Nollet. “Mais on voit que cette branche de l’intelligence artificielle va être, dans les années qui viennent, un atout considérable pour les services de renseignement pour l’anticipation des crises”.

Simulation en temps réel

Deuxième axe de recherche intéressant pour les forces de l’ordre : l’intelligence artificielle prédictive. Cette dernière pourrait assister le chef opérationnel dans sa conduite de la manœuvre. La société Onhys utilise ainsi des travaux de recherche en sciences sociales pour déterminer le comportement d’un individu et, in fine, celui de la foule à laquelle il appartient.

Manifestation à Paris (Ph:M.GUYOT/ESSOR)

“La maturité technologique est là pour des grands rassemblements festifs ou culturels”, précise le lieutenant-colonel Rémy Nollet. “Le travail de recherche continue pour simuler le comportement d’une foule revendicative sur une manifestation”.

A terme, l’intelligence artificielle permettrait donc d’anticiper, en temps réel, la réaction d’une foule à la présence d’un escadron à un endroit donné. Ou selon son équipement, casqué ou non par exemple.

Détection des anomalies

Dernier axe de recherche envisagé par les deux auditeurs : la détection des anomalies grâce à la vidéo intelligente. La candidate idéale pour ce type de dispositifs? La préfecture de Police de Paris. Elle dispose en effet de de 3.400 caméras en propre ainsi que de 37.000 autres via ses partenaires (RATP, SNCF…).

Une caméra de vidéosurveillance (Ph:M.GUYOT/ESSOR)

Le système envisagé attirerait automatiquement l’attention des opérateurs sur un colis abandonné ou une personne chutant au sol. Pour la gestion de l’ordre public, cette technologie pourrait, dans le futur, détecter les caractéristiques d’une foule. Par exemple, le fait qu’elle est constituée d’un grand nombre de personne masquées ou avec un objet à la main. “Nous n’en sommes pas encore là”, reconnaît cependant Rémy Nollet qui estime néanmoins cette piste prometteuse.

Autre possibilité envisagée pour anticiper les pics de violence des manifestations : l’analyse des données de téléphonie mobile en temps réel.

“Dans les mouvements revendicatifs les plus violents, on a des groupes très organisés. Ils fonctionnent via messagerie cryptée, comme Telegram ou Whatsapp. Des données, même anonymisées, qui arrivent sur un grand nombre de personnes sur un même point à un même instant peuvent indiquer que l’on va se regrouper pour attaquer les forces de l’ordre. Cela mérite d’être travaillé et analysé avec des expérimentations pour voir si l’on arrive à mieux prédire les points chauds durant les manifestations”, ajoute Rémy Nollet.

Intelligence artificielle v/s libertés individuelles

L’utilisation concrète de ces travaux de recherche se heurtent cependant à ce que l’officier appelle “l’acceptabilité externe”. Soit le fait que la population admette l’utilisation de ces technologies. “Tout ce qui se fait à l’étranger n’est pas transposable en France”, reconnaît Rémy Nollet. “C’est pour cela qu’il est intéressant de travailler sur des données anonymisées”.

Des précautions louables. Mais le spectre d’un Big brother à la française plane quand même sur ces projets. La Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil) s’y intéressera sans aucun doute.

Matthieu Guyot