L'avenir de la surveillance concerne les comportements, pas les visages

En 1787, philosophe anglais Jeremy Bentham a eu l'idée d'une prison qui coûterait une fraction du coût des autres prisons contemporaines sans pratiquement aucun crime interne. Sa prison théorique, le panoptique, était incurvée, les cellules faisant face vers l’intérieur du point central de la tour de garde. Les fenêtres de la tour de garde devaient être obscurcies d'un côté. De cette manière, un seul gardien serait en mesure d'observer le comportement de tous les prisonniers. Mais plus important encore, les prisonniers ne sauraient jamais si la garde avait le regard fixé sur eux. Le résultat final, chaque individu dans la prison intériorise le sentiment d'être surveillé tout le temps et se comporte en conséquence.

Cette idée du panoptique est devenue un substitut à la menace d'une surveillance omniprésente, principalement en raison du choix de l'établissement de Bentham - une prison. Mais Bentham ne visait pas à effrayer les gens, mais à fournir un moyen de gérer une ressource rare: l'attention des forces de l'ordre.

Une nouvelle tendance dans la technologie de vidéosurveillance est en train de transformer le panoptique de Bentham en réalité, mais pas comme il l’avait imaginé. Au lieu d'une prison, le nouveau panoptique focaliserait l'attention des forces de l'ordre sur une personne lorsque son comportement sera pertinent pour la tour de garde. Imaginons qu'il soit possible de reconnaître non pas le visage de ceux qui ont déjà commis des crimes, mais les comportements indiquant un crime sur le point de se produire.

Plusieurs fournisseurs et startups participant à ISC West, une récente conférence sur les technologies de sécurité à Las Vegas, ont cherché à servir un marché en croissance pour les équipements et logiciels de surveillance capables de trouver des armes dissimulées, de lire les plaques d'immatriculation et d'autres indicateurs d'identité, et même de décoder le comportement humain.

Une compagnie appelée ZeroEyes de Philadelphie commercialise un système aux services de police qui peuvent détecter lorsqu'une personne entre dans un établissement donné avec une arme à feu. Il s'intègre à n'importe quel nombre de systèmes de surveillance en circuit fermé. Mais les algorithmes d'apprentissage automatique ne sortent pas simplement d'une boîte en sachant reconnaître une arme à feu, pas plus qu'un chien drogué n'arrive de l'éleveur connaissant la différence entre la marijuana et l'origan. Pour enseigner l'algorithme, une équipe de l'entreprise se présente sur place et procède à des simulations d'attaques. Lentement, l'algorithme commence à apprendre à quoi ressemble une arme à feu dans ce cadre spécifique, en fonction de la lumière, des angles et d'autres conditions. Ils travaillent actuellement avec les écoles de la ville de New York et ont un contrat avec la US Customs and Border Patrol, mais ne sont pas encore déployés à la frontière, a déclaré Kenny Gregory, ingénieur en logiciel dans l'entreprise.

La détection automatique des armes à feu est une solution à un problème croissant qui n’a pas de traitement politique clair: réduire les tirs en masse et la violence armée. Certains sondages montrent que 70 pour cent des Américains soutiennent des lois plus strictes sur les armes à feu, ce nombre est beaucoup plus bas, environ 31 pour cent, parmi les conservateurs. Et le débat politique, bien que féroce, est au point mort. Les algorithmes de détection des armes qui alertent le personnel de sécurité lors de l'arrivée d'une personne armée pourraient réduire le nombre de victimes, même si ce n'est probablement pas autant que s'il n'y avait pas de tireur armé.

C'est un indicateur prédictif de la violence potentielle, plutôt qu'un indicateur retardé, tel que la reconnaissance faciale, et porte moins de bagage politique. De plus en plus de villes et de services de police expérimentent la reconnaissance faciale pour détecter la présence de suspects en temps réel. Ils se heurtent à une vive résistance de la part des défenseurs de la vie privée à San Francisco, où certains législateurs cherche à bloquer le déploiement, et ailleurs.