Qu'est-ce que OS Enquêter et comment fonctionne-t-il
L'un des produits policiers les plus controversés actuellement testés aux États-Unis est OS Investigation from Flock Safety. L'outil s'appelait auparavant Nightshift, et sous ce nom, il balayait déjà les caméras de surveillance. L'approche principale est que le réseau neuronal ne capte pas seulement la plaque d'immatriculation d'un véhicule — il construit une piste numérique des voyages: quelle voiture, combien de fois, à travers quels quartiers il se déplace, et quelles autres voitures il se croise avec dans les cadres de caméra. Le réseau de caméras couvre plus de 6 000 collectivités, et ces données deviennent le fondement des demandes de renseignements de la police.
Le système peut transformer une plaque d'immatriculation en nom de propriétaire, adresse de domicile et liste de membres de la famille — il tire les données des rapports de police, des registres d'appels 911 et des bases de données commerciales. Vous pouvez même entrer une description physique d'une personne et dessiner une zone de carte où les chercher. Essentiellement, c'est un moteur de recherche pour le mouvement, pas des enregistrements statiques.
Ce qui a été trouvé dans le code: 69 requêtes pré-construites
Les internes de OS Investigation se sont retrouvés publiquement exposés: WIRED a trouvé plus de 450 documents dans les fichiers de Flock sur leur propre site Web qui sont utilisés pour charger des pages de connexion. Ils décrivent non seulement le produit lui-même, mais aussi 45 outils différents disponibles pour l'IA. Parmi ceux-ci : reconnaissance des plaques d'immatriculation, métadonnées des caméras, dossiers d'arrestation, dossiers criminels, registres des répartiteurs, données balistiques et bases de données commerciales avec numéros de sécurité sociale, dates de naissance, numéros de téléphone, courriels, et information relative.
La principale constatation est 69 instructions préécrites qu'un agent peut sélectionner, modifier et envoyer à l'IA. Ces formulations révèlent les scénarios dans lesquels le fabricant a construit. Il y a aussi l'option d'entrer des requêtes personnalisées, mais avoir un menu prêt à l'emploi façonne essentiellement comment les officiers penseront à une enquête.
L'une d'elles demande à trouver des témoins par des véhicules qui sont apparus le plus souvent dans une zone spécifiée pendant 14 jours dans une fenêtre de temps donnée, à l'exclusion d'une «liste blanche» des voitures. La sortie est une liste de plaques que d'autres outils transforment en noms et adresses. Une autre question suggère de compiler une liste de personnes arrêtées plus de deux fois deux ans (à l'exclusion de ceux liés à la drogue), la cartographie de leur domicile, les appels à ces adresses et la construction de « dossiers » sur trois d'entre eux. Un « dossier » est une vérification d'un commandement par nom et date de naissance qui renvoie les véhicules, les statuts suspects, les proches, les numéros de téléphone et les comptes en ligne.
De la recherche d'une plaque connue à la recherche par comportement
La différence clé entre OS Investigation et la version précédente de Flock est une inversion de la logique. Auparavant, la technologie fonctionnait simplement : une caméra photographiait une voiture, reconnaissait la plaque et la vérifiait sur une liste recherchée. Tout le monde a été simplement enregistré et de Pas d'intérêt. Maintenant c'est le contraire : un officier fixe un emplacement, une fenêtre temporelle et un comportement, et le système renvoie les personnes qui correspondent à ce modèle. Cela fait des suspects de ceux qui conduisent simplement régulièrement pour leurs propres fins.
Sur les 69 invitations, 19 décrivent des recherches de motifs plutôt que des questions sur un seul cas. Dans 14 requêtes, il n'y a pas de plaque, pas de nom et aucune description du tout — seulement emplacement, heure , et les caractéristiques du mouvement. Par exemple, trouver des voitures qui ont visité au moins trois points de vente au détail dans une ville pendant trois jours, ou s'est arrêté à plusieurs banques en une semaine, ou s'est assis à plusieurs stations-service entre minuit et cinq heures du matin. Le système coupe également les autobus, les semi-camions et les fourgonnettes de la liste — mais seulement par type de véhicule. Donc un coursier qui a visité cinq magasins en une journée s'échappe de la piscine suspecte, alors qu'un conducteur ordinaire avec la même route reste. Des algorithmes similaires s'appliquent aux voyages interurbains : ils ont quitté la ville et sont revenus en moins d'une semaine; ils ont effectué des voyages répétés pendant 14 jours; ils ont traversé trois zones consécutives.
Réaction d'expert et position de Flock
La protection de la vie privée et les droits constitutionnels soulèvent ici de sérieuses questions. La police a pratiquement accès sans restriction à une base de données massive sur les mouvements de personnes, souvent sans mandat séparé. Les instructions préconçues transforment un outil de recherche d'une plaque en une machine pour générer des soupçons en fonction de l'endroit et de la fréquence où une personne conduit, même si elle n'a jamais été connectée.
La position officielle de Flock sur OS Investigation est qu'il s'agit d'un produit distinct qui aide les enquêteurs à travailler avec les données déjà disponibles pour leurs agences. La société n'a pas répondu aux questions détaillées de WIRED, mais le porte-parole de Paris Leubel a déclaré que les capacités et les scénarios pourraient changer considérablement avant la sortie, puisque le produit est encore testé avec un petit groupe de partenaires. Flock lui-même a longtemps affirmé qu'il n'enregistre que des plaques, pas des visages de conducteurs, et sur ses pages de confiance promet que la technologie est construite pour des enquêtes spécifiques, pas pour surveiller les gens. Les instructions trouvées, cependant, montrent que la ligne entre ces formulations devient plus mince.
