Une avancée majeure dans le domaine de la lutte contre le crime a été réalisée grâce à une nouvelle technologie d’intelligence artificielle. Cette innovation permet de décoder des langages secrets utilisés par les trafiquants sur les réseaux sociaux, facilitant ainsi la détection de communications illicites et ouvrant un nouvel horizon dans le travail des forces de l’ordre.
Une nouvelle intelligence artificielle (IA) a été développée pour identifier le gergo obscur utilisé par les criminels, dévoilant de nouveaux mots et termes employés par des individus ou des organisations pour mener des activités illicites. Son rôle dans l’identification des communications “cryptées” des trafiquants de drogue et revendeurs sur les réseaux sociaux est particulièrement significatif, car ils utilisent et mettent à jour un vaste répertoire de gergals obscurs pour échapper aux contrôles de la police. Grâce à cette IA innovante, il ne sera plus si facile pour les criminels de se cacher. Les algorithmes de cette nouvelle intelligence artificielle sont si efficaces qu’ils affichent une précision supérieure de 7 % par rapport aux modèles disponibles, tout en identifiant un grand nombre de termes inconnus aux forces de l’ordre. Une analyse menée avec plusieurs fonctionnaires de police a révélé que 93 % des mots gérés par l’IA dans les publications sur les réseaux sociaux étaient inconnus des autorités.
La nouvelle IA a été mise au point par une équipe de recherche japonaise dirigée par des scientifiques de l’École de spécialisation en sciences et technologies de l’information de l’Université d’électrocommunication (UEC), collaborant étroitement avec divers départements de l’Agence nationale de police japonaise. Parmi ceux-ci, le Bureau des affaires criminelles et la Division des contre-mesures à la criminalité organisée. Les chercheurs, dirigés par les professeurs Takuro Hada et Akihiko Ohsuga, ont développé cette IA en concevant des algorithmes capables d’identifier des mots gergaux de type composé. En pratique, il s’agit de combinaisons de deux mots ou plus utilisées pour faire référence à des drogues, à des armes ou à d’autres éléments liés à des activités illicites. Les auteurs de l’étude ont mentionné des termes tels que “Green-Crack” ou “Pineapple-Chunk”, utilisés par les trafiquants de drogue pour communiquer sur des substances spécifiques, ainsi que les mots “yami baito” en raison d’un travail à temps partiel dans l’illégalité au Japon.
Le professeur Hada et ses collègues ont expliqué que le trafic de drogue est en croissance constante, devenant un véritable problème social. La police scrute en permanence le web à la recherche des “mots secrets” pour identifier les activités illicites, mais ces gergals deviennent rapidement obsolètes, car les criminels développent sans cesse de nouveaux messages codifiés. Pour les déceler tôt, l’IA est un excellent outil, car elle peut détecter les anomalies à partir de l’analyse de grandes quantités de données. Ce nouveau système est considéré comme particulièrement efficace, car il peut également repérer des mots composites. “Les méthodes traditionnelles peinent à identifier les gergals obscurs composés de plusieurs mots, car la plupart des outils d’analyse de texte segmentent automatiquement les phrases en unités de mots plus petites”, expliquent les auteurs de l’étude dans un communiqué.
“Le nouveau système d’intelligence artificielle surmonte ce problème en identifiant des paires de mots qui apparaissent fréquemment ensemble dans des contextes similaires. En analysant de grands ensembles de données provenant de publications sur les réseaux sociaux, l’intelligence artificielle peut reconnaître quand deux mots ou plus forment des gergals obscurs, même s’il s’agit d’un terme récemment apparu”, expliquent Hada et ses collègues. Grâce à un tel système automatisé, les forces de l’ordre auront beaucoup plus de facilité à déceler les activités illicites sur les réseaux sociaux et les criminels qui les utilisent, rendant le web plus sûr. Les détails de la recherche “Detection of Compound-Type Dark Jargons Using Similar Words” ont été publiés dans une revue scientifique spécialisée japonaise.