Reconnaissance faciale, détection de scènes de violence, signalement d’un colis suspect… Les nouvelles possibilités qu’offre la technologie sont multiples. Alors que les collectivités sont encore peu nombreuses à s’y intéresser, les retours d’expérience des villes pionnières sont riches d’enseignements. L’usage des villes se révèle assez nuancé même si toutes reconnaissent que ces nouveaux outils facilitent le travail d’exploitation.
Virginie Gautron, David Monniaux. De la surveillance secrète à la prédiction des risques : les dérives du fichage dans le champ de la lutte contre le terrorisme. Archives de politique criminelle, A. Pedone, 2016, Terrorismes, 38, pp.123-135.
Extrait :
"A- L’informatique en renfort de « l’anticipation de la menace »
Autorisée pour le traitement des données relatives aux passagers aériens et des données de connexion, la prédiction algorithmique vise la détection de potentielles menaces, de « signaux faibles » qui « s’entendent de tendances, de modus operandi, ou encore de traces qui risquent d’être illisibles ou non détectables isolément, mais qui, rapportées à un ensemble de personnes, mettent en évidence des occurrences révélatrices de certains comportements » "
Terrorisme et Big Data - Le Big Data pour lutter contre le risque d'attentats
Le Networked Pattern Recognition Framework (NEPAR) permet de prédire les futures attaques mais aussi de détecter les terroristes potentiels pour tenter de les arrêter à temps. En se basant sur les données issues de plus de 150 000 attaques terroristes survenues entre 1970 et 2015, l’étudiant Salih Tutun a développé un Framework permettant de calculer les relations entre les attaques terroristes (l’heure, le type d’arme utilisé) et de détecter les comportements terroristes à partir de ces connexions.
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