Tendances clés de la sécurité publique en 2024
Plus de données signifient plus d’intelligence – si elles sont utilisées de manière éthique

Les données ne sont pas une fin en soi : elles sont un outil pour aider les gens. Autrement dit, c’est l’agrégation de données à des fins commerciales spécifiques qui créent des perspectives, par exemple, en fournissant les bonnes informations aux bonnes personnes au bon moment. Étant donné leur importance dans notre vie quotidienne, les organisations de police, de sécurité et de justice doivent exceller dans l’accès, l’utilisation et la gestion des données, et équilibrer les libertés civiles avec les besoins de prévention et de détection des crimes. Les avantages d’une meilleure utilisation des données sont clairs – permettant aux policiers d’être plus efficaces en patrouille – atteignant plus rapidement les citoyens en crise, aidant les piétons là où ils en ont besoin, ou attrapant des criminels grâce à de meilleures techniques d’imagerie et de vidéosurveillance.

Mais il existe également de grands défis : des barrières organisationnelles (systèmes informatiques vieillissants et cloisonnés, manque de financement, et pas assez de personnes possédant les compétences nécessaires) ; des défis structurels (l’échelle, la complexité et l’interconnectivité des données, la manière dont elles sont détenues et partagées, et le mandat et la juridiction des agences d’application de la loi dans le monde virtuel) ; et des préoccupations éthiques concernant les données disponibles, la manière dont elles sont intégrées et utilisées, et jusqu’où nous pouvons et devons aller pour arrêter les criminels et les terroristes. Ces limitations ont empêché la plupart des technologies de données les plus révolutionnaires d’être accessibles à la plupart des départements de police, de sécurité et de justice. Pendant ce temps, les entreprises privées – et les cybercriminels – prennent de l’avance avec l’utilisation des données. Alors que la police est justement contrainte dans l’accès légal, l’utilisation et le partage des données pour éviter une surveillance inutile et une atteinte aux libertés civiles, les criminels ne sont pas si limités. Nous ne pouvons pas nous permettre que cet écart se creuse davantage. La compréhension, la confiance et l’adhésion du public seront clés pour utiliser les données afin d’atteindre les objectifs de police et de justice, et pour répondre aux besoins des citoyens, lorsqu’ils se présentent, jour et nuit.

2024 sera une année charnière pour les organisations de police, de sécurité et de justice si les défis peuvent être abordés et les opportunités réalisées. Il doit y avoir un changement fondamental dans la manière dont les organisations de police, de sécurité et de justice pensent et utilisent les données. Nous avons identifié plusieurs domaines clés pour le débat :

Sécurité et sûreté dans le monde virtuel

Les mondes virtuels représentent un nouveau territoire pour les organisations de police et de justice. Le cyberespace est fondamentalement ouvert et peut être anonyme : il n’y a aucune garantie concernant l’identité, la personnalité (compte tenu de la présence généralisée de bots automatisés), ou l’intention. Il peut être flou de déterminer si un crime a été commis ou non, tout comme les juridictions. Les dangers potentiels du métavers émergent (mondes virtuels interconnectés et permanents) incluent le harcèlement, les abus, le grooming, le vol d’identité, la fraude, l’extorsion, les logiciels malveillants et le piratage. Les groupes de crime organisé sérieux et les adversaires soutenus par des États exploitent Internet à l’échelle mondiale, cachés derrière des couches d’anonymat, rendant l’attribution pratiquement impossible. Dans cet environnement, comment pouvons-nous protéger les gens du mal ? Une solution pourrait consister à ce que les accords internationaux de maintien de l’ordre partagent le fardeau de la sécurité dans le cyberespace et conviennent de seuils d’intervention.

Les lacs de données deviennent l’océan

L’un des problèmes des données est qu’il y en a tout simplement trop. Même l’enquête criminelle la plus simple est susceptible d’avoir un élément numérique – et un seul téléphone mobile peut contenir des gigaoctets de données potentiellement pertinentes (images, textes, messages, emails, recherches internet), et l’accès à plus dans le stockage en nuage. À une échelle agrégée, les données aideront la police à comprendre les tendances criminelles, à prédire les futurs points chauds du crime et à fournir des stratégies pour prévenir le crime. Mais il devient de plus en plus difficile de gérer toutes ces données de manière efficace, de lier les sources de données ensemble, et de trouver les informations pertinentes et utiles, au bon moment – surtout pas au rythme d’une enquête criminelle. Et il peut être encore plus difficile de transférer des informations numériques entre organisations – par exemple de la police aux tribunaux – afin de rationaliser le système judiciaire. Il y a des problèmes de divulgation, de rédaction et d’expertise ainsi que des barrières techniques. Le Capgemini Research Institute a trouvé que les écosystèmes de données dans le secteur public améliorent la sécurité publique, mais des préoccupations spéciales se posent pour les données concernant la police, la sécurité et la justice. Les outils IA aideront également avec cela, s’ils peuvent être dignes de confiance à un seuil probant. Il n’y a pas de réponses faciles.

Accès asymétrique aux données

Des données sont constamment générées par nous tous presque à chaque moment où nous interagissons avec les médias numériques, utilisons les transports publics, entrons dans un bâtiment public, ou marchons dans une rue couverte par des caméras de surveillance. La plupart des données qui pourraient être utiles pour la sécurité publique ne sont pas entre les mains des organisations de police ou de sécurité mais se trouvent ailleurs. Beaucoup de données sont détenues par des entreprises privées, souvent basées à l’étranger, sous des conditions générales que peu de gens ne lisent jamais. À certains égards, les gens contrôlent leurs propres données – comme ce qui est sur leurs téléphones mobiles et leurs sonnettes intelligentes – et peuvent choisir de partager ces informations localement avec des groupes de prévention de la criminalité de voisinage, dans des réseaux sociaux informels, ou à travers les médias sociaux. L’information ‘open source’ ‘dans la nature’ peut être une source utile de renseignement : un nouveau secteur commercial a même émergé pour rassembler et analyser les informations open source. Alors que les agences d’application de la loi n’ont aucun intérêt pour la surveillance générale – ce qui serait illégal et disproportionné – elles doivent trouver des moyens d’accéder mieux et d’utiliser les données disponibles pour des objectifs spécifiques de police et de justice, peut-être à travers un meilleur partenariat avec le secteur privé.

Opportunités révolutionnaires pour les organisations de police, de sécurité et de justice en 2024

L’utilisation optimisée des données engendrera d’énormes avantages pour la sécurité et la sûreté publiques de plusieurs manières. Nous avons identifié quelques domaines clés qui transformeront la police dans l’année à venir :

Justice mobile

Un accès complet à leurs logiciels et outils de police via des appareils mobiles et des véhicules intelligents permettra aux agents de police de se détacher de leurs bureaux pour être plus visibles et efficaces. Les capacités de détection intelligente, intégrées de manière transparente dans l’écosystème informatique, contribueront à la police prédictive et à la cartographie des crimes, aidant ainsi la police à rester connectée, même en déplacement, et à les diriger là où ils sont le plus nécessaires. À l’avenir, les capteurs en réseau permettront à la police de collecter des empreintes digitales numériques sur les lieux (et peut-être de réaliser une reconnaissance faciale) et de les comparer instantanément à une base de données de suspects, d’identifier des individus par rapport à des condamnations antérieures, et peut-être d’entreprendre immédiatement des analyses forensiques numériques sur des smartphones pour les aider à prendre des décisions sur place. Associer des agents de police à des mini-drones leur fournissant des vidéos en direct dans certaines opérations les aidera à intervenir.

Intégration automatisée des données

D’énormes quantités de données sont générées par les caméras de vidéosurveillance (souvent pas principalement pour les enquêtes de la police, mais pour dissuader les voleurs à l’étalage et les comportements antisociaux, ou pour faire respecter les restrictions de circulation), mais obtenir, apparier et analyser les données pertinentes pour une enquête criminelle prend du temps. Trouver des moyens d’automatiser l’analyse d’image et de sélectionner les informations pertinentes réduirait ce fardeau sur le temps de la police. Cela aide également à organiser les données, par exemple via la méthode POLE. Les systèmes automatisés de reconnaissance faciale pourraient à l’avenir être utilisés pour surveiller les personnes violant les conditions de leur caution ou les ordonnances restrictives, repérer des terroristes potentiels, ou signaler des fauteurs de troubles connus dans des lieux bondés, comme pour prévenir la violence dans les stades de football. Pour les événements à venir comme les Jeux Olympiques à Paris en 2024 ou le Championnat d’Europe de Football en Allemagne en 2026, ces technologies sauveront probablement des vies.

Une priorité pour les organisations de police, de sécurité et de justice dans les années à venir sera de créer des systèmes de données qui facilitent le flux transparent des données à travers les organisations. Par exemple, les données recueillies par les caméras des stades pourraient être mises à disposition non seulement de la police, mais aussi des tribunaux. Encore une fois, la clé est de rendre les données accessibles pour les personnes qui en ont besoin.

L’IA change le monde (ou pas ?)

Nous avons assisté à des développements rapides dans les outils d’IA tels que ChatGPT utilisant de grands modèles de langage pour fournir des interfaces faciles à utiliser : Gartner prédit qu’en 2026, plus d’un tiers des rapports d’urgence seront initiés par des dispositifs IoT ou des assistants IA. Utilisés de manière appropriée, les outils d’IA seront transformateurs pour les organisations de police et de justice. Les outils alimentés par l’IA peuvent aider la police à naviguer dans l’océan de données en analysant rapidement de grands ensembles de données tels que les casiers judiciaires, les profils sur les réseaux sociaux et les images de surveillance. Ils aideront la police à anticiper les tendances criminelles et à optimiser l’utilisation des ressources, en déployant les agents avec le plus grand effet.

L’IA peut créer des outils automatisés pour libérer du temps de police et aider les agents de police à prendre les bonnes décisions en leur donnant les bonnes informations au bon moment. Mais, il existe de réelles préoccupations concernant les problèmes de biais, de confiance et de potentiel d’abus : les outils d’IA s’appuient sur des ensembles de données qui peuvent eux-mêmes être partiels, biaisés ou faux – certains criminels peuvent chercher à “empoisonner le puits de données” avec de faux points de données, tandis que les militants de la vie privée cherchent des moyens d’exclure ou de modifier les données utilisées par l’IA. Les incertitudes sur ce qui peut ou doit être fait peuvent empêcher les agences de police et de justice de récolter les bénéfices de la technologie à moins qu’un accord clair et des orientations ainsi que des outils et normes ‘approuvés’ ne soient établis. Avec l’Acte IA de l’UE à l’horizon, il est temps de commencer à définir les paramètres.

C’est un moment à la fois excitant et effrayant pour les organisations de police, de sécurité et de justice. Nous sommes à un point de bascule où les données passent d’être juste un aspect à être intégrales à la manière dont tout fonctionne. Et les données ne feront que s’agrandir, se complexifier et devenir plus difficiles à bien utiliser. Il est plus critique que jamais de construire stratégiquement des systèmes de données – en alignant la stratégie de données avec les personnes qui s’appuient dessus pour servir le public. Bien faire tout cela nécessitera beaucoup de réflexion, d’expérimentation et d’apprentissage, ainsi que la confiance et l’adhésion du public. Le leadership, le partenariat et la collaboration seront tous clés, tout comme le développement de la bonne culture, de l’écosystème et des approches. Il reste beaucoup à faire.

Ce blog a été co-écrit par Lucy Mason, Anne Legrand, Nick James, Jayhon Zadeh et Vanshikha Bhat.

Pour plus d’informations

Pour des informations sur les services de sécurité publique de Capgemini, visitez ici.