Commentaires Plus de 250 fusillades de masse ont eu lieu aux États-Unis cette année, et les partisans de l’IA pensent avoir la solution. Pas de contrôle des armes à feu, mais une meilleure technologie, sans surprise.

L'entreprise d'apprentissage automatique Kogniz a annoncé mardi l'ajout d'un logiciel prêt à déployer modèle de détection d'armes à feu à sa plateforme de vision par ordinateur. Le système, nous dit-on, peut détecter les armes vues par les caméras de sécurité et envoyer des notifications aux personnes à risque, avertissant la police, verrouillant les bâtiments et effectuant d'autres tâches de sécurité. 

En plus de repérer les armes à feu, Kogniz utilise ses autres modules de vision par ordinateur pour détecter des comportements inhabituels, tels que des enfants courant dans les couloirs ou une personne grimpant par une fenêtre, ce qui pourrait indiquer un tireur actif.

Si vous vous interrogez sur le taux de faux positifs ou d'erreurs du code, Kogniz indique qu'il dispose d'une « IA multi-passes » et d'« une équipe de vérificateurs humains formés » vérifiant les résultats de son logiciel de détection. Soit vous accueillez favorablement ce niveau supplémentaire de confirmation, soit vous le considérez comme une technologie qui pourrait potentiellement se replier sur les droits de l'homme lorsque les ordinateurs sont le plus nécessaires.

«[Notre solution] permet aux entreprises, aux agences gouvernementales, aux écoles et aux hôpitaux de se préparer considérablement plus facilement, puis de contribuer à réduire les dommages causés par un événement de tir actif», a déclaré Daniel Putterman, PDG de Kogniz.

Kogniz n'est pas la première entreprise de vision par ordinateur à se lancer dans le jeu de la reconnaissance des armes à feu : il existe une liste considérable d'entreprises déployant une technologie similaire et certaines, comme ZeroEyes, ne se spécialisent que dans la détection des armes à feu. 

"En répartissant leur attention sur plusieurs offres, les développeurs sont moins en mesure de fournir le meilleur service en matière de détection d'armes à feu", a déclaré ZeroEyes dans un communiqué. blog. La technologie ZeroEyes a été déployée dans des écoles de 14 États, dont Lycée d'Oxford dans la région métropolitaine de Détroit, où un tireur de 15 ans a tué quatre personnes et en a blessé sept l'année dernière.

D'autres fournisseurs, tels que Defendry, qui dispose d'une suite de sécurité comprenant une application de bouton de panique, des capteurs de tir audio, des drones de premier secours et une IA de détection d'armes à feu ; et Omnilert – sont présents sur ce marché en croissance déprimante. Parmi les autres sociétés actives dans le domaine de la détection des armes à feu par IA figurent Arcarith, Athena Securities et Scylla.

Y a-t-il vraiment assez de temps ?

En 2019, la réponse de la police à une fusillade de masse à Dayton, dans l’Ohio, n’a duré que 32 secondes, au cours desquelles neuf personnes sont mortes. En 2021, une fusillade dans une installation FedEx d'Indianapolis, qui a tué neuf personnes, s'est également terminée avant que les flics puissent arriver, même s'ils l'ont fait en quelques minutes seulement. 

Ces deux cas soulèvent la question de savoir si la détection des armes à feu par l’IA peut réduire suffisamment les temps de réponse pour sauver des vies. Surtout si les agents ont trop peur ou choisissent de ne pas réagir, comme lors du massacre d'Uvalde.

Plusieurs autres méthodes de prévention des tirs de masse basées sur l'IA ont été proposées, telles que armes intelligentes qui ne tirera pas s'ils détectent une cible humaine. D’autres ont proposé de former les IA sur les données des fusillades passées, les achats locaux d’armes et les données socio-économiques pour trouver des tendances révélatrices d’une fusillade planifiée, ainsi que d’analyser les médias sociaux à la recherche d’indicateurs similaires. 

Il y a aussi Biais AIun problème bien documenté que même des ensembles de données diversifiés et une formation équilibrée je n'arrive pas à résoudre. Prenons l'exemple d'un déploiement en 2020 d'une technologie de reconnaissance faciale et d'armes à feu dans un district scolaire de New York : les courriels entre le district scolaire et l'entreprise qui a déployé le système montrent généralement des inquiétudes à ce sujet. mal identifier des choses, comme des manches à balai pour les armes à feu. 

S'adressant à la publication Deseret News de l'Utah, Jay Stanley, analyste politique principal de l'ACLU a affirmé Valérie Plante. il craignait que les systèmes de vision par ordinateur puissent conduire à un monde « où les gens évitent de faire quelque chose d'aussi simple que de sauter sur un trottoir de peur de déclencher des détecteurs d'anomalies et d'être interrogés par la police ». 

Une utilisation possible de l’IA pourrait cependant s’avérer plus prometteuse : une étude du centre médical de l'hôpital pour enfants de Cincinnati a découvert que l'analyse par IA des séances de thérapie concordait avec les évaluations des dangers des psychiatres et des conseillers dans 91 % des cas. L'ajout de données démographiques et socio-économiques n'a fait qu'améliorer les résultats en matière d'identification des jeunes risquant de commettre un acte de violence. 

Avec autant de complications potentielles, l’apprentissage automatique est-il vraiment prêt à prévenir les meurtres de masse ?

La violence armée est le tueur numéro un d'enfants et d'adolescents en Amérique, tuant en moyenne 12 jeunes et en blessant 32 autres chaque jour. L’IA peut aider, mais sans remédier à ses défauts, des approches moins technologiques sont peut-être également nécessaires. Des soins de santé mentale plus solides et plus largement accessibles pourraient être un bon début.

Plus tôt ce mois-ci, le président Biden appelé pour, entre autres choses, une interdiction des armes d’assaut, des vérifications d’antécédents élargies et des limites sur la capacité des chargeurs, qu’il a qualifié de « mesures rationnelles et de bon sens ». ®