Un nouveau regard sur les empreintes digitales remet en question leur unicité. Une étude menée par un étudiant de Columbia Engineering a révélé que des empreintes apparemment différentes peuvent appartenir à une même personne, grâce à l’application de l’intelligence artificielle. Cette découverte pourrait transformer les enquêtes criminelles.
Depuis longtemps, les empreintes digitales sont perçues comme absolument uniques. Elles constituent d’ailleurs une des preuves souvent utilisées dans les enquêtes criminelles. Cependant, une nouvelle étude remet en question cette unicité.
Bien qu’il soit généralement admis que les empreintes digitales de différents doigts d’un même individu ne se chevauchent pas, chaque doigt présentant ses propres motifs, Gabe Guo, un étudiant de Columbia Engineering, a dirigé une étude qui conteste cette idée.
En utilisant une base de données publique du gouvernement des États-Unis comprenant environ 60 000 empreintes digitales, Gabe Guo a introduit des paires d’empreintes dans un réseau de contraste profond. Certaines paires appartenaient à la même personne, tandis que d’autres venaient de personnes différentes.
Ce système d’intelligence artificielle a conclu que des empreintes digitales apparemment distinctes pouvaient effectivement provenir d’un même individu, atteignant une précision de 77 % pour les paires uniques et révélant de curieuses connexions.
Lorsque plusieurs échantillons étaient regroupés, l’exactitude augmentait.
Réception des conclusions sur les empreintes digitales
Bien que ces découvertes ouvrent de nouvelles perspectives, notamment pour les affaires criminelles, les chercheurs ont rencontré des difficultés lors de la révision par les pairs.
Le projet a été rejeté par une revue scientifique qui refusait de considérer que des doigts différents pouvaient produire des empreintes présentant des caractéristiques communes.
Cependant, le groupe a cherché un public plus large, et l’article a de nouveau été refusé.
Si cette information fait pencher la balance, j’imagine que des affaires classées pourraient être rouvertes et que des personnes innocentes pourraient être exonérées.
Déclare Hod Lipson de Columbia Engineering.
Finalement, en 2024, l’article a été publié dans la revue scientifique Science Advances.
Contrairement aux méthodes traditionnelles, « l’IA n’utilisait pas les minuties, les bifurcations et les points terminaux des courbes des empreintes digitales – les motifs employés dans la comparaison traditionnelle ».
Au lieu de cela, la technologie « s’appuyait sur d’autres éléments, en rapport avec les angles et les courbures des spirales et des cercles au centre de l’empreinte digitale ».
Les conclusions laissent entendre que les experts pourraient avoir négligé des indices visuels importants.
Imaginez le succès que cela aurait lorsque le modèle sera entraîné avec des millions d’empreintes au lieu de milliers.
Remarque Ray, suggérant que cette approche pourrait finalement perfectionner la façon dont les enquêteurs recherchent des indices sur différentes scènes de crime.
Malgré ces conclusions prometteuses, les scientifiques reconnaissent les limites de l’étude, soulignant la nécessité d’analyser des bases de données d’empreintes digitales plus grandes.
À long terme, l’objectif est d’offrir aux autorités policières un outil complémentaire permettant d’améliorer l’efficacité dans les affaires les plus complexes.
Bien que l’IA ne puisse pas trancher une question légale, elle peut aider à restreindre le nombre de suspects ou relier différentes scènes de crime sur la base de correspondances partielles.
Beaucoup pensent que l’IA ne peut vraiment pas faire de nouvelles découvertes – qu’elle se contente de reproduire des connaissances. Cependant, cette recherche est un exemple de la façon dont même une IA assez simple, alimentée par un ensemble de données relativement élémentaire que la communauté scientifique possède depuis des années, peut fournir des perspectives que les spécialistes ont négligées pendant des décennies.
Explique Lipson, mettant en lumière un changement plus large dans la manière dont l’IA peut soutenir le travail d’enquête.