L’Idiap coordonne un vaste projet pour identifier les criminels à partir de leur voix
Coordonné par l’institut Idiap de Martigny, un projet de recherche européen vise à traquer et démasquer les réseaux de criminels en exploitant l’analyse des liens et l’exploration d’un ensemble de données sur les locuteurs.
L’institut Idiap à Martigny mène des recherches afin de développer de nouveaux outils innovants pour lutter contre la criminalité organisée. Financé par l’Union européenne dans le cadre du programme Horizon 2020, ce projet nommé Roxanne a pour objectif de traquer et démasquer les malfaiteurs en tirant parti de l’analyse en temps réel des réseaux, des textes et des locuteurs.
Explorer un ensemble de données sur les locuteurs
Les recherches coordonnées par l’Idiap visent à améliorer les techniques d’identification vocales en exploitant l’analyse des liens et l’exploration d’un ensemble de données sur les locuteurs. L’institut explique que les meilleurs outils d'identification vocale actuels ont un taux d’erreur de 1%. Quand il s’agit de travailler sur quelques centaines d’enregistrements, ces erreurs peuvent être audités par des experts humains. Mais ces techniques et procédures ne sont pas assez efficaces pour analyser les millions de contenus audio disponibles en ligne, typiquement dans des discours de propagande diffusés sur Youtube, Facebook et d'autres médias sociaux.
Exploiter l’analyse des liens, comme Google
L’idée consiste à ne plus traiter les données sur les locuteurs séparément, mais d'exploiter la masse de renseignements issus des contextes conversationnels pour mettre au jour des réseaux de criminels. Les chercheurs de l’Idiap font l’analogie avec l’évolution des moteurs de recherche. Google a su s’imposer en fournissant des résultats plus pertinents que les premiers moteurs de recherche populaires (par exemple Altavista), une pertinence issue de la prise en compte des hyperliens reliant les pages web. «Dans le cas où nous savons que A parle souvent à B, alors la détection de A d'un côté de l'appel augmentera automatiquement la probabilité préalable de B même si la preuve acoustique n'est pas fiable», explique l’Idiap. Le prototype qui sera mis au point dans ce projet va aussi se baser sur des données relatifs au contenu d’une conversation (identification d’un vocabulaire fréquent, par exemple) et sur des méta-données (estimation de l'âge, accent, genre, etc.).
L’Idiap coordonne ce programme de trois ans mené en collaboration avec 24 partenaires de 16 pays, dont Interpol et plusieurs organisations policières étatiques, des instituts universitaires et des entreprises privées (notamment Airbus et Capgemini).
Le prototype mis au point dans ce projet mené par l’Idiap tire parti de l’analyse des liens et de l’exploration des données relatives aux locuteurs. (Source: Idiap)
