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2. L'utilisation des images de synthèse par les services publics

L'utilisation des images de synthèse par les services publics est liée aux possibilités offertes par le traitement d'images. Il faut distinguer deux types d'utilisations :

 le traitement des images numériques où il s'agit de faire "parler" une image, faire émerger une information préexistante ;

 le traitement des images de synthèse où les ressources de celles-ci sont utilisées pour générer une information complémentaire utile.

a) Le traitement des images numériques

Dans ce premier type d'utilisation, l'information préexiste, mais est brouillée et masquée par mille autres informations inutiles à l'objectif. Le traitement d'images consiste à considérer l'image numérique comme un simple signal, un matériel de base qu'il faut ensuite "traiter", travailler, pour approcher, sélectionner, trouver ce que l'on cherche. La technique est d'ores et déjà utilisée dans le domaine militaire, pour la recherche de renseignements militaires49(*). Une technique très voisine est appliquée par la Commission européenne pour le contrôle des superficies agricoles : un centre de recherche, l'IRSA (Institute for remate sensing applications) travaille sur le traitement des images satellite appliqué à l'agriculture et l'environnement (programme MARS [Monitoring agriculture with remote sensing]). Le programme MARS est normalement destiné à élaborer des statistiques pour les 127 millions d'hectares agricoles dans l'Union européenne, mais il permet aussi (surtout ?) de suivre et contrôler l'application de la politique agricole commune (surveillance des jachères...). Toute cette analyse est faite, automatiquement, par ordinateur.

b) L'image de synthèse, "auxiliaire de police"

Le traitement des images numériques est un moyen utilisé par les services de police pour aider à la reconnaissance des visages. L'image initiale peut en effet être inutilisable soit parce que la prise de vue a été défectueuse (photo de télésurveillance prise à contre-jour...), soit parce que l'objet lui-même photographié n'est plus exploitable (visage tuméfié ou visage de cadavre en état de décomposition plus ou moins avancée...). Il existe dans ces deux cas des algorithmes de traitement d'images qui permettent de révéler l'image brouillée, ôter les traces de décomposition ou d'ecchymose, afin de faire réapparaître une image exploitable. Le traitement numérique d'images permet également de comparer immédiatement des empreintes. La recherche est automatisée.

Ensuite, les logiciels de traitements d'images peuvent être utilisés non plus seulement pour révéler une image préexistante, mais pour fabriquer une image utilisable. Deux exemples peuvent être donnés.

Le premier, n'en est encore qu'au stade d'ébauche et de test L'image de synthèse peut en effet être directement utilisée par les services d'intervention pour préparer une action, libérer des otages. L'image de synthèse permet de reconstituer parfaitement les bâtiments, de connaître ainsi les angles morts qui permettent d'approcher et de voir une cible sans être vu, de trouver le meilleur accès possible... Nul doute qu'un jour viendra où, "comme au cinéma", une équipe de police antiterroriste mènera une opération de ce type, après une préparation en images de synthèse. Plusieurs expériences ont été menées sur ce point avec succès.

Le second exemple est celui des images de synthèse au service de la recherche de personnes disparues.

Encadré n° 13

L'IMAGE DE SYNTHÈSE ET LES RAPTS D'ENFANTS

Les techniques de traitement des images appliquées aux visages qui font le succès des effets spéciaux au cinéma ("morphing", déformation des visages...) peuvent aussi être utilisées par les services de police pour aider à retrouver des personnes disparues.

La technique utilisée combine la modélisation des visages et l'élaboration d'un algorithme de vieillissement. La modélisation des visages ne pose pas de problème particulier. Chaque visage, comme toute autre image, peut être repéré par un certain nombre de points et de formes caractéristiques. Il est admis qu'une sélection de 160 points (forme de l'œil, nez, commissures des lèvres) permet une bonne représentation modélisée d'un visage. Les points sélectionnés sont ensuite reliés entre eux par des droites et des courbes formant un ensemble de figures géométriques.

Le module de vieillissement est élaboré à partir d'un prototype de visage à différents âges. La modélisation de 100, 200 visages d'individus pris de façon aléatoire dans une population donnée permettent de dresser un portrait moyen. L'opération est faite par tranche d'âge et pour chaque sexe, ce qui permet de définir un portrait moyen d'un homme de 20, 30 ou 40 ans, d'une femme de 20, 30 ou 40 ans.

La même méthode est utilisée pour les plus jeunes. Aussi surprenant que cela puisse paraître, le personnage montré à 40 ans (qui n'existe pas réellement puisqu'il est simplement la représentation moyenne des 100 ou 200 visages réels) est perçu comme étant le même individu que celui de 30 ou 20 ans pris 10 ou 20 ans après. Ainsi, si chaque représentation est "fausse", sans être imaginaire (puisqu'il s'agit de la moyenne des visages réels), le vieillissement est parfaitement rendu. Chacune des modifications intervenues dans les points caractéristiques de la texture de la peau est analysée, modélisée, ce qui permet d'élaborer un algorithme de vieillissement. Cet algorithme est ensuite appliqué à un visage déterminé, en l'espèce le portrait d'une personne ou d'un enfant disparu. Cela permet ainsi de représenter le visage d'un jeune garçon ou d'une fillette de 13/14 ans disparue à l'âge de 8/9 ans. C'est ce portrait, ainsi réalisé en image de synthèse, qui sert de base aux recherches.

Cette technique a été expérimentée avec succès aux États-Unis.

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