Le raisin était encadré

Pourquoi les enquêtes sur les chutes par glissade doivent-elles aller au-delà du moment de l'impact ?

Un client s'effondre dans le rayon des fruits et légumes. Les images sont claires. Le raisin est là.

Le rapport sur la responsabilité civile générale s'écrit pratiquement tout seul. Sauf que parfois, le raisin n'est pas tombé. Parfois, il a été placé. C'est le postulat d'une enquête réelle où la technologie de reconnaissance faciale - généralement déployée pour la criminalité organisée dans le commerce de détail - a permis de mettre au jour un système de fraude coordonné que les images d'incidents standard n'auraient jamais pu révéler. L'affaire n'a pas tourné autour de ce que les caméras des allées ont filmé.

Elle s'est appuyée sur un modèle : deux personnes arrivant ensemble, des visages familiers apparaissant dans plusieurs magasins, des horodatages reliant un parking à un rayon de fruits et légumes que des acteurs malveillants comptaient bien ne pas voir apparaître.

Le résultat n'a pas été une simple revendication fermée. Il s'agissait de recadrer le fonctionnement de la technologie et ses capacités réelles. Les détaillants avant-gardistes découvrent que la comparaison des visages n'est pas seulement un outil de vol à l'étalage. Il s'agit d'une couche d'investigation qui sous-tend les affaires de vol, de fraude, de sécurité, de responsabilité et de fournisseurs.

Dans une étude contrôlée, un enquêteur utilisant la technologie a identifié un suspect dans 19 magasins en dix minutes. Son homologue non assisté a passé quinze heures et a trouvé huit lieux de moins. Le schéma a toujours existé. La plupart des enquêteurs ne pouvaient tout simplement pas le voir d'où ils se trouvaient.

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