Une étude montre comment l'intelligence artificielle peut jouer un grand rôle dans la répression des crimes environnementaux.

Les infractions environnementales, telles que l'exploitation forestière illégale, l'exploitation minière illégale, la pêche illégale, le trafic d'espèces sauvages et le trafic de déchets, deviennent de plus en plus complexes et transnationales. Dans cette optique, les autorités cherchent les moyens d’y faire face et explorent ce que l'intelligence artificielle (IA) peut apporter en tant qu’outil important dans la lutte contre la criminalité environnementale.

En effet, comme le montre une étude publiée par Global Initiative, dans de nombreuses zones critiques en matière de criminalité environnementale, les forces de l'ordre doivent surveiller de vastes territoires isolés, analyser des données fragmentées et incomplètes, et lutter contre des réseaux criminels adaptatifs avec des ressources humaines et matérielles limitées.

C’est là qu’intervient l'IA, car elle offre, dit-on, une solution pour accroître les capacités des ressources humaines engagées dans ce combat, en permettant le traitement de données à grande échelle, la détection de schémas récurrents et une priorisation plus ciblée des actions répressives. D’autant que, les premières expériences montrent que les principaux obstacles à une utilisation efficace de l'IA sont d'ordre structurel plutôt que technique. « Dans bien des cas, ces facteurs structurels déterminent le succès ou l'échec de manière plus décisive que la sophistication des outils eux-mêmes », souligne l’étude.

Global Initiative informe que des études de cas montrent que l'IA peut apporter des avantages concrets lorsqu'elle est adaptée aux réalités opérationnelles. « Elle est efficace lorsque ses applications sont orientées vers la résolution de problèmes, intégrées aux flux de travail existants, encadrées par une supervision humaine et fondées sur des données suffisamment robustes », renseigne l’organisme.

Toutefois, l’étude prévient que l'IA seule ne peut appréhender le contexte local, les nuances juridiques et l'interprétation situationnelle dont dépendent souvent les décisions d'application de la loi. Que les systèmes qui permettent un examen humain et soutiennent la prise de décision sont donc plus fiables et opérationnels.

Ainsi, souligne l’étude, "la criminalité environnementale pose plusieurs défis stratégiques quant à l'utilisation de l'IA, ce qui conduit à une conclusion sans équivoque : l'efficacité de l'IA dans la lutte contre la criminalité environnementale repose moins sur les progrès technologiques que sur le renforcement des systèmes sous-jacents qui permettent son fonctionnement. Cela implique d'investir dans l'infrastructure des données, de développer les capacités institutionnelles, d'adapter les outils aux problèmes clairement définis et de mettre en place des cadres de gouvernance efficaces".

CHEIKH THIAM