Le motif sur chacun de vos doigts est unique, mais une équipe a utilisé un système d’apprentissage en profondeur pour trouver des similitudes entre eux.
Si vous êtes fan d’émissions télévisées policières, de romans policiers ou de podcasts sur de vrais crimes, vous avez probablement entendu dire que les empreintes digitales sont uniques.
Même les vrais jumeaux qui partagent (presque) la même génétique n’ont pas les mêmes empreintes digitales.
Cela signifie également que les experts légistes ont besoin des empreintes digitales du même doigt s’ils souhaitent relier des cas entre eux ou que vous devez utiliser le même doigt pour déverrouiller votre téléphone si vous utilisez cette méthode sur votre appareil.
Une équipe de l’Université Columbia aux États-Unis affirme que l’intelligence artificielle (IA) pourrait améliorer la précision médico-légale.
Ils ont construit un nouveau système d’IA pour trouver des similitudes entre les empreintes digitales des différents doigts d’une personne.
Hod Lipson, professeur d’ingénierie à l’université de Columbia, a déclaré à L’Observatoire de l’Europe Next qu’un de ses étudiants « a fait irruption dans son bureau il y a un an » et a déclaré qu’il voulait remettre en question l’idée selon laquelle les empreintes digitales de chaque doigt sont uniques.
« Il a donc introduit des paires d’empreintes digitales dans un grand système d’IA. Parfois, elles provenaient de la même personne, ou parfois elles provenaient d’une personne différente », a-t-il déclaré.
« Après un petit entraînement, l’IA a appris que les empreintes digitales de différents doigts d’une même personne sont en réalité assez similaires. Il suffit de les regarder d’une manière différente ».
Lorsque les chercheurs ont tenté de publier leurs conclusions dans une revue médico-légale de premier plan, elles ont été rejetées, mais leurs recherches ont depuis été publiées dans Science Advances.
Ils ont également examiné comment leur modèle trouvait des similitudes entre les empreintes digitales.
« Il a fini par comprendre qu’une partie de la courbure des crêtes est la chose la plus importante », a déclaré Lipson.
« Aucune nouvelle découverte »
Christophe Champod, professeur de médecine légale à l’Université de Lausanne en Suisse et expert mondial en empreintes digitales, a déclaré que ces similitudes étaient déjà connues.
« Il n’y a aucune découverte. Le fait que ce que nous appelons des modèles généraux sont corrélés, qu’il y a plus de relations entre les doigts d’une personne que entre les doigts de différentes personnes, cela est connu depuis la base de l’utilisation des empreintes digitales à des fins d’identification », a-t-il déclaré. a déclaré à L’Observatoire de l’Europe Next.
Il a ajouté que le système d’IA utilisé dans l’étude – appelé réseau contrastif profond – ne serait pas utile en médecine légale par rapport aux systèmes automatisés existants.
« Ils n’ont pas effectué de tests basés sur des traces partielles, déformées et compliquées. Dans ce scénario, je ne suis pas du tout convaincu que les petites corrélations existantes amélioreraient considérablement le sentiment d’efficacité du système », a ajouté Champod.
Les auteurs de l’étude ont convenu qu’il s’agissait d’une limitation.
« Il pourrait y avoir des problèmes avec des données dégradées car, sur la scène du crime, les empreintes digitales seront généralement maculées », a déclaré Gabe Guo, l’étudiant de premier cycle à Columbia à l’origine de la recherche.
Champod a cependant déclaré que même si la technique basée sur l’IA est intéressante, il ne la considère pas comme particulièrement utile pour la médecine légale.
Lipson, quant à lui, considère le système comme un exemple de la manière dont l’IA peut être utilisée à l’avenir.
« Beaucoup de gens pensent que l’IA ne peut pas vraiment faire de nouvelles découvertes, qu’elle se contente de régurgiter des connaissances », a-t-il déclaré.
« Mais cette recherche est un exemple de la façon dont même une IA assez simple, étant donné un ensemble de données assez simple que la communauté des chercheurs possède depuis des années, peut fournir des informations qui ont échappé aux experts pendant des décennies ».