IA et intelligence artificielle : mise en contexte
L’IA est passée des expériences en laboratoire à des outils du quotidien utilisés par les forces de l’ordre. L’intelligence artificielle aide désormais à analyser la vidéo, signaler des événements et proposer des synthèses écrites. À mesure que la surveillance s’étend, l’IA permet un triage plus rapide des incidents, et elle peut parcourir des heures de séquences pour retrouver de courts extraits pertinents puis les mettre en avant pour examen. Cependant, la technologie commet encore des erreurs, et ces fautes peuvent avoir des conséquences juridiques si elles se retrouvent dans un rapport de police ou un dossier judiciaire.
Les réseaux de caméras de surveillance se sont rapidement développés. Par exemple, les fabricants et exploitants prévoient des analyses plus intelligentes sur les caméras PoE dans un avenir proche, ce qui permet aux organisations d’étendre la surveillance avec moins de personnel. Dans le même temps, une évaluation de 2025 a relevé des erreurs fréquentes dans les résultats de l’IA et a averti que les « hallucinations » restent courantes dans les systèmes en production Rapport international sur la sécurité de l’IA 2025. De plus, des listes d’incidents liés à l’IA documentent des transcriptions étranges et de fausses attributions, comme une erreur de transcription extrême captée par des chercheurs La liste des incidents liés à l’IA. Ces archives publiques poussent les fournisseurs et les responsables municipaux à exiger une supervision plus stricte.
Les statistiques d’adoption varient, mais les pilotes d’outils d’IA en milieu policier donnent des résultats mitigés. Une étude de 2024 n’a par exemple pas constaté de réduction du temps que les agents consacrent à la rédaction de rapports lorsqu’ils utilisent une assistance IA pour transcrire les caméras corporelles La main de personne. Par conséquent, les agences envisageant l’IA doivent peser les gains de productivité promis contre le risque d’introduire des erreurs dans la documentation officielle. De plus, les défenseurs des libertés civiles soulignent des préoccupations concernant les biais et la reconnaissance faciale, et ils exigent des audits et de la transparence. Pour explorer comment la recherche vidéo et le raisonnement améliorent les enquêtes, les lecteurs peuvent consulter nos capacités de recherche médico-légale pour les aéroports, qui reflètent des défis techniques et des solutions similaires recherche médico-légale dans les aéroports.
service de police et police de l’Utah : étude de cas de déploiement
L’essai du logiciel Draft One par la police de l’Utah est devenu un exemple très suivi de l’utilisation de l’IA en police. La police de l’Utah et un service municipal ont mené un pilote pour évaluer si un moteur de génération de brouillons pouvait produire des premières versions exploitables de récits d’incident. Le pilote incluait la police de Heber City et le Heber City Police Department dans les conversations de planification, et le fournisseur a livré une version de test qui génère automatiquement des rapports de police à partir d’enregistrements de caméras corporelles et d’audio de caméras. L’objectif était de réduire le temps que les agents passent à rédiger des rapports tout en préservant l’exactitude et la responsabilité.
Le déploiement a suivi une approche par étapes. D’abord, l’intégration technique a relié les flux des caméras corporelles et le système de gestion des dossiers à l’environnement de test. Ensuite, les agents ont assisté à de courtes sessions pratiques où les formateurs ont démontré l’interface utilisateur alimentée par l’IA et le flux de travail d’édition. La formation a insisté sur le fait que les agents doivent toujours valider l’exactitude du récit avant soumission et doivent s’en tenir aux faits, et que les humains restent responsables des entrées finales. Le pilote a souligné que les agents ne devaient pas utiliser l’IA pour rédiger des rapports sans vérification.
Les observations initiales étaient mitigées. Certains agents ont accepté l’outil comme utile pour les tâches riches en transcriptions et pour pré-remplir les champs administratifs. Pourtant, les données agrégées n’ont montré aucune économie de temps spectaculaire sur le temps total de rédaction des rapports, ce qui correspond aux conclusions de recherches indiquant que l’IA n’accélère pas automatiquement la finalisation des rapports L’intelligence artificielle n’améliore pas la vitesse de rédaction des rapports de police. De plus, les tests d’un logiciel alimenté par l’IA appelé Draft One ont révélé des insertions occasionnellement étranges provenant d’audio de fond et de médias, ce qui a nécessité des corrections manuelles. En conséquence, le pilote a préconisé un renforcement de la relecture humaine et a recommandé une piste d’audit pour chaque rapport généré. L’expérience a souligné l’importance de systèmes expliquant pourquoi ils ont fait une suggestion, et cela fait écho à l’approche VP Agent Suite de raisonnement transparent sur site afin que les salles de contrôle conservent des enregistrements et évitent les dépendances au cloud.
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Draft One et utilisation de l’IA : outils et processus pour la rédaction de rapports
Draft One présentait une interface qui combinait transcription automatique et générateur de récits. Le moteur alimenté par l’IA acceptait l’audio des caméras et les images comme entrées, puis produisait un rapport généré sous forme de brouillon pour qu’un agent le modifie. Ce flux de travail visait à réduire la saisie répétitive tout en préservant le jugement de l’agent. Cependant, la documentation du fournisseur et les consignes du pilote précisaient clairement que le rapport généré nécessitait une validation humaine et que les agents devaient signer l’exactitude du récit avant soumission.
Le flux de travail typique commençait par le téléchargement d’un extrait de caméra corporelle ou d’une séquence de surveillance. Le système transcrivait les paroles, taguait les horodatages et extrayait des indices contextuels. Ensuite, Draft One assemblait un premier brouillon de récit et pré-remplissait les métadonnées de l’incident. Les agents pouvaient alors ouvrir le brouillon, remplir manuellement les informations manquantes, corriger les erreurs et finaliser le rapport de police. La société insistait aussi sur l’intégration avec les exports du système de gestion des dossiers afin que les récits approuvés soient transférés dans les dossiers officiels sans ressaisie. Ce modèle ressemble aux fonctionnalités d’automatisation des agents avancés de salle de contrôle, qui pré-remplissent les formulaires et recommandent des actions tout en laissant les décisions finales aux personnes.
Les cas d’usage de Draft One comprenaient les vols de routine, les collisions routières et les perturbations à faible risque où un premier brouillon de qualité pouvait accélérer le traitement. Néanmoins, le pilote et des observateurs indépendants ont mis en garde contre la dépendance excessive. Les procureurs et avocats de la défense doivent toujours examiner les preuves et les transcriptions. En effet, l’Electronic Frontier Foundation a publié des inquiétudes selon lesquelles la rédaction de récits basée sur l’IA pourrait affaiblir les procédures judiciaires si elle n’est pas contrôlée Les procureurs de l’État de Washington avertissent la police. Par conséquent, les services adoptant Draft One ou des outils similaires doivent mettre en place des politiques exigeant une relecture humaine, documenter les modifications et conserver un historique auditable de l’évolution d’un rapport.
caméra corporelle et transcriptions : de la vidéo au texte
La conversion des images des caméras corporelles en texte précis est au cœur de toute tentative d’automatiser la documentation policière. La chaîne de traitement implique normalement l’extraction audio, la transcription parole-texte, la diarisation des intervenants et l’indexation contextuelle. Ensuite, un système d’IA passe des transcriptions brutes à un brouillon de récit. Cette chaîne en plusieurs étapes peut amplifier de petites erreurs. Par exemple, une mauvaise qualité audio ou des paroles qui se chevauchent peuvent créer des hallucinations dans la transcription. De même, une musique ou un film jouant en arrière-plan d’une caméra corporelle peut se retrouver dans la transcription si le modèle attribue mal un dialogue, ce qui est arrivé dans des incidents documentés.
Pour atténuer les erreurs de transcription, les agences doivent combiner des mesures techniques et la relecture humaine. Les étapes techniques incluent la réduction du bruit, la séparation des locuteurs et le scorage de confiance. De plus, les systèmes doivent marquer les passages à faible confiance et les mettre en évidence pour une relecture manuelle. La conception du flux de travail doit exiger que les agents examinent les transcriptions des caméras et confirment toute assertion automatique avant qu’elle n’apparaisse dans des documents officiels. Les fournisseurs doivent fournir des fonctionnalités permettant de rechercher dans les transcriptions et de lier des phrases aux segments vidéo d’origine, à l’image des outils de recherche médico-légale qui transforment la vidéo en descriptions lisibles par l’humain recherche médico-légale dans les aéroports.
Les erreurs de transcription courantes incluent des mots mal entendus, des étiquettes de locuteurs échangées et l’insertion de contenu audio sans rapport. Par exemple, un rapport généré par l’IA a fameusement suggéré qu’un agent s’était transformé en grenouille parce que le modèle avait transcrit de manière incorrecte un son ou un média non lié. Ce type d’erreur montre comment une transcription non vérifiée peut polluer un rapport généré. Par conséquent, les opérateurs doivent être formés à considérer les transcriptions des caméras comme des brouillons nécessitant une vérification. De plus, les intégrations avec les systèmes de gestion des dossiers doivent préserver l’audio et la vidéo originaux comme sources probantes et ne pas se fier uniquement aux sorties textuelles. Enfin, des fonctions de transparence comme des journaux d’audit exportables aident à fournir du contexte aux examinateurs et soutiennent les avocats de la défense et les procureurs qui peuvent contester la provenance de déclarations dans une affaire.
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rapports policiers générés par l’IA et rapport de police : évaluer l’exactitude et la fiabilité
Comparer les rapports de police générés par l’IA aux récits traditionnels rédigés par des agents révèle des compromis clairs. D’un côté, l’IA peut pré-remplir des sections routinières et extraire des faits évidents, ce qui réduit la saisie répétitive. De l’autre, les sorties de l’IA représentent parfois mal les intentions, confondent les événements ou injectent du contenu non lié. Des études quantitatives ont montré que l’assistance par l’IA ne réduit pas de manière fiable le temps que les agents passent à rédiger des rapports, même lorsque le système transcrit l’audio des caméras corporelles La main de personne. De plus, un rapport international sur la sécurité a souligné la prévalence des erreurs dans de nombreux systèmes d’IA en production, appelant à une supervision humaine et à une validation robuste Rapport international sur la sécurité de l’IA 2025.
Des mauvaises interprétations notables soulignent le risque. Un cas est survenu lorsqu’un film jouant en arrière-plan d’un extrait de caméra corporelle a fourni des répliques à une transcription automatique, et ces répliques sont apparues dans un récit de brouillon. De même, un pilote précoce a produit un premier brouillon comprenant des tournures improbables et nécessitant une lourde révision. Ces incidents mettent en lumière le besoin de contrôles qui obligent l’agent à vérifier les faits avant la création du rapport final. Par exemple, l’application pourrait signaler tout passage que le modèle note en dessous d’un seuil de confiance et exiger une confirmation manuelle pour ces lignes. Une telle politique aide à préserver la qualité des rapports et empêche la génération de rapports IA qui déforment les événements.
Les métriques sont utiles. Les services doivent suivre le nombre de modifications par rapport généré, le temps de finalisation et le taux de corrections d’erreurs. Ils doivent aussi surveiller si l’introduction de l’IA change la distribution des erreurs qui parviennent aux procureurs. Une revue extérieure par des défenseurs de la vie privée et l’Electronic Frontier Foundation a tiré la sonnette d’alarme sur des déploiements précoces et préconisé la retenue Electronic Frontier Foundation. Les services qui choisissent d’adopter ces systèmes devraient publier leurs conclusions, appliquer des audits et mener des essais contrôlés avec des objectifs mesurables de qualité des rapports. Enfin, des fournisseurs comme la société Axon ont fait l’objet d’un examen pour des fonctionnalités interagissant avec les caméras corporelles, et tout achat devrait inclure des droits contractuels pour inspecter les modèles et les journaux.
transformé en grenouille : hallucinations de l’IA policière et risques d’erreur
Les hallucinations de l’IA se produisent lorsqu’un modèle affirme des faits non étayés par des preuves. En matière policière, les hallucinations se traduisent par des affirmations fausses à l’intérieur des rapports, comme une description improbable tirée d’un audio non lié. Les fameux incidents « transformé en grenouille » et similaires, où un agent aurait été décrit comme devenu une grenouille, révèlent comment des médias ludiques ou hors sujet peuvent contaminer un récit automatisé. Dans un cas bien documenté, un rapport de police généré par l’IA incluait une telle absurdité parce que le modèle avait mal interprété l’audio de fond et inséré un contenu fictionnel dans le texte. Ce résultat souligne un problème plus large : les modèles ne comprennent pas la vérité ; ils prédisent des séquences plausibles de mots.
L’atténuation des risques commence par des contrôles de processus. Premièrement, exiger que chaque rapport généré soit relu et qu’un agent signe le rapport final rédigé par un agent, et non laissé comme écrit par l’IA. Deuxièmement, demander que le système mette en évidence les passages à faible confiance et les relie aux vidéos et transcriptions originales afin qu’un humain puisse vérifier la source. Troisièmement, préserver les médias originaux comme preuves conjointement au rapport généré ; ne pas laisser le rapport généré remplacer la source. Les services doivent également tenir une piste d’audit montrant quand le système d’IA a suggéré du texte, qui l’a modifié et qui a approuvé le rapport généré.
Les bonnes pratiques incluent aussi des réglages par défaut conservateurs. Par exemple, configurer le système d’IA pour éviter le langage spéculatif, s’en tenir aux faits et refuser d’affirmer des intentions ou des motifs. Former les agents à l’utilisation sécurisée de l’outil et créer des politiques interdisant de se fier aux sorties génératives pour des décisions d’inculpation sans corroboration. De plus, impliquer des parties prenantes telles que les avocats de la défense et les procureurs tôt dans la conception des politiques afin que les procédures judiciaires reconnaissent comment les rapports ont été créés. Enfin, poursuivre des améliorations techniques : une intégration plus étroite avec des contrôles contextuels de type VP Agent Reasoning, des modèles sur site et des flags de fonctionnalité empêchant le logiciel de la caméra et l’IA de finaliser automatiquement les récits. Ces mesures humaines et techniques combinées réduisent les risques qu’un rapport affirme quelque chose d’absurde ou qu’un rapport généré atteigne les archives comme final sans approbation humaine claire.
FAQ
Qu’est-ce que le reporting d’incidents généré par l’IA ?
Le reporting d’incidents généré par l’IA utilise l’IA pour analyser la vidéo et l’audio des systèmes de surveillance et produire des brouillons de récits destinés à la relecture humaine. Les brouillons sont générés par un système d’IA et doivent être vérifiés par rapport à la vidéo et aux transcriptions de la caméra avant de devenir officiels.
L’IA peut-elle remplacer les agents lorsqu’ils rédigent des rapports de police ?
Non. L’IA peut aider à pré-remplir des champs et transcrire l’audio, mais les services exigent qu’un humain signe le rapport de police final. Les politiques imposent généralement qu’un rapport destiné aux procédures juridiques soit rédigé par un agent et vérifié, plutôt que laissé uniquement comme rédigé par l’IA.
En quoi consistait le pilote de la police de l’Utah avec Draft One ?
Le pilote testait la capacité de Draft One à transcrire et rédiger des récits à partir d’images de caméras corporelles et d’audio de caméras, dans le but de réduire le temps que les agents passent à rédiger des rapports. Les essais initiaux ont montré des résultats mitigés sur les gains de temps et ont soulevé des questions sur la qualité des rapports et le besoin de corrections manuelles ; les tests d’un logiciel alimenté par l’IA appelé Draft One ont mis au jour plusieurs erreurs surprenantes.
Existe-t-il des erreurs documentées avec les systèmes de rédaction assistée par l’IA ?
Oui. Des listes d’incidents publiques et des enquêtes récentes décrivent des hallucinations, des erreurs de transcription et des cas où des médias d’arrière-plan ont influencé un rapport généré. Un exemple public impliquait un agent « transformé en grenouille » dans un brouillon en raison d’une erreur de transcription, et d’autres rapports ont mentionné des dialogues de films en arrière-plan créant du texte faux La liste des incidents liés à l’IA.
Comment les services gèrent-ils les erreurs de transcription ?
Les services exigent que les agents examinent les transcriptions des caméras et remplissent manuellement les informations manquantes si nécessaire. Le scorage de confiance et la signalisation des passages à faible confiance aident à diriger l’attention humaine, et les intégrations avec les exports des systèmes de gestion des dossiers préservent les médias sources pour les audits.
Quelle supervision est recommandée lorsque les agences utilisent l’IA ?
Adopter des journaux d’audit, exiger la signature humaine du récit final, réaliser des audits réguliers et publier les résultats. Le Rapport international sur la sécurité de l’IA exhorte à la prudence car les erreurs sont courantes et insiste sur une forte supervision humaine Rapport international sur la sécurité de l’IA 2025.
Les outils d’IA améliorent-ils la vitesse de rédaction des rapports ?
Les preuves à ce jour suggèrent qu’ils ne réduisent pas de manière fiable le temps que les agents consacrent à la rédaction des rapports. Des études ont trouvé peu ou pas de réduction du temps total, notamment lorsque les humains doivent corriger des hallucinations et transcrire un audio peu clair La main de personne.
Y a-t-il des préoccupations juridiques concernant les récits rédigés par l’IA ?
Oui. Les procureurs et avocats de la défense attendent des dossiers précis et auditables. Des déclarations récentes de procureurs ont mis en garde contre l’utilisation de l’IA générative pour rédiger des récits sans garde-fous, et des groupes de protection de la vie privée ont demandé des restrictions sur le contenu policier généré automatiquement Electronic Frontier Foundation.
Comment des sociétés comme visionplatform.ai peuvent-elles aider ?
visionplatform.ai se concentre sur la conversion des détections en descriptions contextuelles et auditable à l’intérieur de la salle de contrôle. Ses fonctionnalités VP Agent Search et VP Agent Reasoning aident les opérateurs à vérifier les alarmes, rechercher la vidéo et pré-remplir les rapports d’incident tout en gardant les vidéos et modèles sur site pour soutenir les audits et réduire le risque lié au cloud. Pour des capacités connexes, les lecteurs peuvent consulter nos exemples de détection d’intrusion et d’ANPR, qui montrent comment des descriptions vidéo structurées soutiennent les enquêtes détection d’intrusion dans les aéroports et ANPR/LPR dans les aéroports.
Que doivent exiger les services des fournisseurs ?
Exiger des journaux transparents, l’auditabilité, la possibilité d’exporter les transcriptions des caméras et des droits contractuels d’inspecter les modèles d’IA. Insister aussi sur des fonctionnalités empêchant les systèmes de finaliser automatiquement les récits et obligeant une relecture humaine pour tout passage signalé comme étant à faible confiance.
