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 militaires 49( * ) . 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.