L'avenir de la police transformé par l'IA et la réalité mixte : l'Université d'Umeå en Suède explore le potentiel des nouvelles technologies

Informations AI dans le champ de vision des policiers — Technologie soutenant les "enquêtes du futur" et décisions à ne pas déléguer

En regardant le véhicule devant eux, des informations numériques apparaissent autour. Sans baisser les yeux vers l'écran à portée de main, ils peuvent vérifier les informations nécessaires.

Une équipe de recherche de l'Université d'Umeå en Suède, entre autres, poursuit des recherches menant à de telles activités policières futuristes. Ils utilisent un système interactif combinant l'IA et la "réalité mixte (MR)".

Dans une étude présentée par Phys.org et l'université le 8 octobre 2026, la possibilité de soutenir la prise de décision sur le terrain et les problèmes éthiques liés à l'introduction ont été examinés à travers des formations avec la participation de policiers et d'instructeurs.

Il est important de noter qu'il ne s'agit pas de recherches visant à remplacer les policiers par l'IA. Les chercheurs mettent l'accent sur la question de savoir comment utiliser les informations numériques tout en préservant la capacité de jugement humain.

Qu'est-ce que la "réalité mixte" qui superpose des informations sur le paysage réel ?

La MR est une technologie qui superpose des informations et des objets numériques dans l'espace réel. Contrairement à la VR qui couvre le champ de vision avec un espace virtuel, elle permet de consulter des informations supplémentaires tout en voyant les personnes, voitures, bâtiments environnants, etc.

Dans cette étude, le casque "HoloLens" de Microsoft a été utilisé. Il est possible de l'opérer par regard et voix, et son utilisation pour aider à l'identification d'objets et à la compréhension des dangers potentiels est envisagée.

Dans les activités policières, la situation devant soi change d'instant en instant. Il faut prêter attention à plusieurs informations, comme les mouvements de l'autre, la position des personnes environnantes, la coordination avec les collègues, etc.

Si les informations nécessaires peuvent être vérifiées dans le champ de vision pendant cela, cela pourrait aider à comprendre la situation.

Cependant, plus d'informations ne signifie pas forcément mieux. Si trop d'informations sont affichées ou si des informations erronées sont mises en avant, cela peut aussi causer de manquer les changements devant soi. Ce qui est important, ce n'est pas seulement ce qui peut être affiché, mais aussi quoi, quand et dans quelle mesure le montrer.

39 policiers et instructeurs ont participé, évaluation positive lors de la formation

L'étude a été réalisée en collaboration avec des institutions éducatives et des organismes d'application de la loi en Suède et en Catalogne, en Espagne, en plusieurs étapes. Les participants étaient un total de 39 policiers et instructeurs.

Avant les essais pratiques, les participants ont suivi deux ateliers. L'un pour apprendre les principes de base de l'IA de confiance, et l'autre pour expérimenter la MR et HoloLens.

Ensuite, lors d'un entraînement simulant des situations à haut risque, l'HoloLens a été utilisé comme outil de soutien pour l'arrêt de véhicules.

Selon l'annonce de l'université, les participants ont été très positifs quant à l'utilité, la facilité d'utilisation et la fiabilité du système. Anders Sjöstedt, qui est aussi policier et enseigne à l'université, a expliqué que les participants étaient très intéressés et voyaient beaucoup de potentiel.

Il y a aussi la signification de la coopération entre le côté développement technologique et le côté pratique policière. Les fonctions que les développeurs considèrent comme pratiques ne correspondent pas nécessairement à celles réellement nécessaires sur le terrain. Rassembler les connaissances des deux côtés devient le point de départ pour envisager la praticité.

"Bien accueilli" et "prouvé sûr" sont différents

D'un autre côté, il est prématuré de prendre les résultats de cette fois-ci comme preuve que "l'utilisation de l'IA rend les activités policières sûres".

Les principaux résultats présentés dans l'article d'introduction sont l'évaluation positive des participants ayant expérimenté la formation. Il n'est pas montré combien d'accidents ont été réduits dans les rues réelles, ni combien de fausses identifications ont été évitées.

Le fait que les utilisateurs ressentent de la confiance et que le système fonctionne avec précision dans diverses situations sont des problèmes distincts.

Par exemple, est-ce que le soutien fonctionne dans des endroits sombres, sous la pluie, dans des endroits bondés, ou dans des environnements où la communication est instable ? Les policiers peuvent-ils discerner les informations erronées ? Ces points doivent être vérifiés pour envisager l'utilisation réelle.

Ce sont des points de discussion qui seront abordés dans les vérifications futures, et ils ne peuvent pas être considérés comme résolus à partir de l'article d'introduction de cette fois-ci.

Parce que c'est une recherche prometteuse, il devient important de lire séparément les impressions des utilisateurs, la performance technologique et l'effet sur l'ensemble de la société.

Plus l'automatisation progresse, plus les problèmes éthiques deviennent lourds

L'équipe de recherche a analysé les fonctions en trois niveaux de risque, du plus bas au plus élevé. En conséquence, ils ont organisé que plus le degré d'automatisation est élevé, plus les risques éthiques liés à la vie privée, la transparence et les biais algorithmiques augmentent.

Montrer des informations de référence aux policiers et faire en sorte que l'IA évalue les personnes et les situations, et oriente fortement les réponses ultérieures, ont des impacts de grandeur différente.

Si le système évalue à tort une personne devant comme dangereuse, cet affichage peut créer des préjugés chez le policier. Inversement, si un danger est manqué, cela peut affaiblir la vigilance.

Ce n'est pas un événement qui s'est réellement produit lors de l'entraînement de cette fois-ci. C'est un problème à envisager lors de l'introduction de systèmes d'aide à la décision.

De plus, si le système est conçu pour enregistrer les images et informations dans le champ de vision, il faut aussi se demander comment traiter les informations des passants non liés à l'incident. Il faut réfléchir à la durée de conservation, aux personnes pouvant y accéder, à la fourniture à des tiers, et aux procédures de suppression.

La performance du casque en soi ne peut pas répondre à ces défis.

Pour ne pas faire de "l'humain décide en dernier" une simple formalité

Les chercheurs soulignent que le système ne doit pas être entièrement autonome et que la décision finale doit être prise par un humain.

Cependant, il ne suffit pas que l'humain fasse la dernière opération. Si en réalité, les affichages de l'IA sont acceptés tels quels, le jugement humain devient formel.

Même si un système similaire est envisagé au Japon, il sera nécessaire de concevoir pour que les policiers puissent examiner les informations de l'IA.

Par exemple, pouvoir distinguer si les informations affichées sont des faits directement observés, des enregistrements passés, ou des estimations de l'IA. Savoir les limites lorsque les informations sont anciennes ou incertaines. Et pouvoir rejeter les propositions de l'IA lorsqu'elles contredisent les faits vus et entendus sur le terrain.

De plus, pour pouvoir vérifier les réponses ultérieurement, un mécanisme permettant de confirmer quelles informations ont été montrées et comment l'humain a jugé est également important.

Pour rendre la phrase "l'humain est responsable" substantielle, il est nécessaire de laisser suffisamment d'informations et de discrétion pour que l'humain puisse juger.

Sur les réseaux sociaux, l'accent est mis sur la présentation des articles, l'évaluation par le grand public n'est pas encore visible

Sur les réseaux sociaux, des publications publiques présentant cet article ont été confirmées.

Bernat Vivolas Jordà, co-auteur, a rapporté la publication de l'article sur LinkedIn, le présentant comme un résultat d'un projet conjoint européen impliquant l'Institut de sécurité publique de Catalogne, l'Université d'Umeå et des entreprises.

Également, Erik Borglund a partagé l'article sur LinkedIn, le présentant comme une recherche traitant des défis de l'IA dans les tactiques policières par le département de formation policière d'Umeå, entre autres.

À partir des publications confirmées, on peut voir un mouvement pour relier les résultats de la recherche à des discussions spécialisées.

Cependant, ce sont des publications présentant l'article lui-même, et non des réactions du grand public à la nouvelle du 8 octobre. Dans la mesure où cela a été confirmé, il n'y a pas suffisamment de matériaux pour juger de l'approbation ou de la désapprobation du public ou des réactions sur les réseaux sociaux japonais.

Par conséquent, des expressions telles que "un accueil enthousiaste sur les réseaux sociaux" ou "des inquiétudes croissantes concernant une société de surveillance" ne peuvent pas être utilisées pour cette recherche. Ce qui est visible à ce stade, c'est que le partage de la recherche progresse.

Si l'on pense à l'introduire au Japon, la vérification avant l'introduction sera la clé

Cette recherche n'est pas une nouvelle annonçant que le même système sera introduit dans la police japonaise. Néanmoins, la question de savoir comment utiliser l'IA pour la sécurité publique concerne également le Japon.

Il est particulièrement important de réfléchir non seulement à la commodité pour les policiers, mais aussi à la sécurité et à la satisfaction des citoyens qui reçoivent l'intervention.

Même si les informations peuvent être vérifiées rapidement, si une estimation erronée entraîne une vigilance inutile ou si des enregistrements sont conservés sans explication, cela ne conduit pas nécessairement à la confiance des citoyens.

Si l'on envisage cela au Japon, il serait d'abord envisageable de vérifier dans un environnement d'entraînement comment les informations sont affichées et comment répondre aux fausses identifications. En plus de voir comment la charge de travail des policiers change, il serait également nécessaire d'évaluer si cela ne gêne pas la vue et si cela permet de se concentrer sur le dialogue avec l'autre partie.

Les critères d'évaluation ne devraient pas se limiter à la rapidité du traitement. Il serait nécessaire d'inclure la précision du jugement, la capacité à éviter les interventions inutiles, la gestion appropriée des enregistrements, et la possibilité d'expliquer aux citoyens.

Cela ne signifie pas que l'efficacité pour le Japon a été confirmée par la recherche, mais c'est un point de discussion lors de la réflexion sur les résultats de cette fois-ci dans la société japonaise.

Ce qui est nécessaire à l'avenir, c'est "une formation à l'utilisation de l'IA" et "une formation à la remise en question de l'IA"

L'équipe de recherche considère qu'il est significatif d'incorporer ces technologies dans l'éducation de base de la police, afin que les futurs policiers apprennent à la fois les possibilités et les faiblesses dès le début.

Il ne suffit pas d'apprendre à utiliser. Il est nécessaire de développer des compétences telles que comprendre dans quelles conditions les informations deviennent incertaines, quoi faire si l'affichage et la réalité divergent, et si l'on peut répondre même sans soutien.

Ce que montre cette recherche, c'est le potentiel de la technologie pour augmenter les informations dans le champ de vision des policiers et les défis pour ne pas laisser ces informations dominer le jugement.

Même en regardant ce que l'IA montre, peut-on continuer à prêter attention à la voix et aux mouvements de la personne devant soi ? La qualité des activités policières futures dépend non seulement de la nouveauté des équipements, mais aussi de la manière dont le jugement humain est préservé lors de leur utilisation.

Sources et URL de référence

1. Phys.org :
   Publié le 8 octobre 2026. Présentation de l'étude, formation avec 39 participants, évaluation des utilisateurs, et questions éthiques.
   https://phys.org/news/2026-10-ai-reality-police.html

2. Université d'Umeå : Annonce officielle de l'institution de recherche
   Recherche conjointe sur la police et l'informatique, vérification avec HoloLens, nécessité de maintenir le jugement humain, perspectives pour l'éducation policière.umu.se
   https://www.umu.se/en/news/research-shows-how-ai-and-mixed-reality-can-enhance-police-work_12196568/

3. Article de recherche : Trustworthy AI and Mixed Reality in Police Interventions: Challenges and Opportunities
   Publié dans le Journal of Artificial Intelligence Research. Le contenu de la recherche est basé sur l'article fourni et l'annonce officielle de l'université.
   https://doi.org/10.1613/jair.1.19461

4. LinkedIn : Publication publique de Bernat Vivolas Jordà, co-auteur
   Publication présentant la publication de l'article et le fait qu'il s'agit d'un résultat d'un projet conjoint. Exemple de partage de recherche sur les réseaux sociaux.Bernat Vivolas Jordà
   https://www.linkedin.com/posts/bernatvivolas_publicat-larticle-trustworthy-ai-and-activity-7471214915828158465-gYXJ

5. LinkedIn : Publication publique d'Erik Borglund
   Publication présentant l'article comme une recherche traitant des défis de l'IA dans les tactiques policières. Ce n'est pas une indication de l'opinion publique générale.Erik Borglund
   https://se.linkedin.com/posts/erik-borglund-5631874_alldeles-f%C3%A4rsk-artikel-fr%C3%A5n-bland-annat-polisutbildningen-activity-7471157629449465857-aUht##