Les États-Unis veulent ajouter de l’IA dans les scanners corporels des aéroports

L’intelligence artificielle peut-elle servir à améliorer la sécurité dans les aéroports, en facilitant la détection d’objets dissimulés sous les vêtements ou dans les bagages, et en fluidifiant le passage des voyageurs au niveau des contrôles de sécurité ? C’est ce qu’espère le département de la sécurité intérieure des États-Unis, qui vient de lancer un concours à base d’apprentissage automatique.

Accessible sur Kaggle, une plateforme organisant des compétitions en science des données, achetée par Google au début du mois de mars, le challenge vise à concevoir un algorithme sur une méthode d’apprentissage profond (deep learning) permettant d’améliorer significativement l’inspection des passagers qui vont prendre l’avion, de façon à réduire encore un peu plus le risque qu’un terroriste n’embarque.

Dans un aéroport.

Source : Negative Space

Le deep learning consiste à faire ingérer préalablement des quantités gigantesques de données à un système pour qu’il puisse travailler en autonomie. Par exemple, il est possible d’entraîner une machine à reconnaître un animal s’il a pu « voir » avant des milliers d’exemples. C’est une méthode de l’apprentissage automatique, qui est l’un des champs d’étude dans l’intelligence artificielle.

Pourquoi faire appel au deep learning ? Et surtout, pourquoi lancer un tel concours ?

Un résultat de scanner.

« La sécurité intérieure a identifié des taux élevés de fausses alertes, créant des goulots d’étranglement importants aux points de contrôle de l’aéroport. Chaque fois que les capteurs et les algorithmes de l’agence nationale américaine de sécurité dans les transports prédisent une menace potentielle, le personnel doit engager un processus de vérification secondaire et manuel qui ralentit tout », est-il expliqué.

« Et à mesure que le nombre de voyageurs augmente d’année en année et que des menaces nouvelles apparaissent, les algorithmes de l’agence de sécurité dans les transports doivent progressivement s’améliorer pour répondre à la hausse de la demande », est-il encore indiqué. Le site précise par exemple que chaque jour, ce sont 2 millions de passagers qui passent par ces portails.

Il y a également une question de coût.

L’agence achète des algorithmes mis à jour exclusivement auprès des fabricants. Ces algorithmes sont propriétaires, chers et le cycle de mise à jour est long. D’où l’idée de faire appel à la communauté des spécialistes de la science des données pour élaborer une approche permettant une plus grande précision dans le contrôle des voyageurs. À la clé, il y a une récompense de 1,5 million de dollars.

Conscients que les scanners corporels sont des objets de controverse, dans la mesure où certains de ces dispositifs comme les scanners à rayons X ou les scanners corporels à ondes millimétriques peuvent apparaître comme étant très intrusifs, puisqu’ils offrent une représentation du corps plus ou moins détaillées, les organisateurs du concours n’ont pas mis à disposition les images obtenues dans les aéroports.

CC Anne Worner

À la place, explique le New York Times, ce sont des employés volontaires de l’agence de sécurité dans les transports qui ont aidé à créer les données qui vont permettre aux participants de travailler, en traversant à de très nombreuses reprises les scanners, en portant parfois des objets dissimulés. Dans ce dernier cas de figure, les images étaient identifiées afin que l’algorithme apprenne à faire la distinction.

Bien sûr, plus les données sont nombreuses et variées plus le jeu de données est de qualité puisqu’il permet ensuite aux compétiteurs de travailler sur un algorithme qui va pouvoir tenir compte de situations (vêtements, objets, silhouettes) très différentes. Et toute amélioration est bonne à prendre : « même une diminution modeste des fausses alarmes aidera l’agence à améliorer considérablement l’expérience des passagers tout en maintenant des niveaux élevés de sécurité », explique Kaggle.

Le concours doit durer six mois et prendra fin en décembre.

La France s’intéresse aux scanners

En France, des expérimentations impliquant des scanners corporels ont débuté à partir de 2010, avec notamment l’installation d’un dispositif au terminal 2E de l’aéroport de Roissy-Charles-de-Gaulle, pour les vols à destination des États-Unis, sous l’égide de la direction générale de l’aviation civile. Par ailleurs, la loi de sécurité intérieure Loppsi 2 a autorisé un test plus large dans les aéroports, sur une période de trois ans.

Cet intérêt français pour les scanners corporels a conduit la Commission nationale de l’informatique et des libertés à proposer cinq mesures destinées à « garantir le respect de la vie privée des personnes » lorsqu’elles traversent ce type de dispositif. Elles ont été présentées début 2010 :

• privilégier les technologies qui offrent une représentation schématique du corps et non une image réelle, avec notamment des mécanismes de floutage du visage et des parties intimes du corps ;
• restreindre la visualisation des images à des personnes habilitées, dans des locaux non ouverts au public ;
• conserver les images uniquement la durée requise pour les contrôles ;
• prévoir un passage dans le sas, sans autre contrôle, afin de ne pas permettre l’identification du voyageur ;
• sécuriser la transmission informatique des images.