Vectis Consilium
Plateforme de partenaires IA

Une IA qui résiste au contre-interrogatoire

Raisonnement en ensemble. Provenance cryptographique. Sorties de niveau tribunal.

Cinq partenaires IA spécialisés, opérant de concert, pour fournir un renseignement d’enquête qui tient face à l’examen judiciaire. Chaque conclusion est étayée par un consensus multi-modèle et des journaux d’audit immuables.

CJIS-ReadyContrôles SOC 2200+ agences
Raisonnement en ensemble actif
QUERY
Raisonnement
Rapide
Vision
Spécialiste
Score de consensus87%
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La crise de l’imputabilité

Quand l’IA devient un risque

L’enquête assistée par IA traverse une crise d’imputabilité. Des défaillances documentées ont conduit à des arrestations injustifiées, à l’arrêt de programmes et à une responsabilité juridique croissante.

Robert Williams a passé 30 heures en détention à Detroit parce qu’un algorithme de reconnaissance faciale l’a classé neuvième meilleure correspondance. Nijeer Parks a été incarcéré 10 jours pour un crime commis dans une ville où il n’avait jamais mis les pieds. Porcha Woodruff a été arrêtée à huit mois de grossesse sur la base d’un « possible match ».

Ce ne sont pas des cas isolés. Ils révèlent une défaillance systémique de l’enquête assistée par IA : des sorties mono-modèle traitées comme des identifications définitives. Aucun mécanisme pour faire apparaître l’incertitude. Aucune exigence de générer des hypothèses alternatives. Aucun moyen de prouver ce que l’IA a réellement « vu » par rapport à l’interprétation humaine.

7+

Arrestations injustifiées documentées

liées à la reconnaissance faciale seule

40+

Programmes interrompus

outils de police prédictive abandonnés

15-30%

Taux d’hallucination

dans des sorties LLM non supervisées

Enseignement clé

La défaillance n’était pas la technologie, mais l’architecture : sorties mono-modèle sans validation, sans provenance et sans mécanisme pour faire émerger des explications alternatives.

Ces incidents révèlent des lacunes structurelles qu’aucune plateforme existante ne traite. Comprendre ces lacunes est essentiel pour comprendre pourquoi une autre approche est nécessaire.

Défaillances documentées

Quand l’IA crée de la responsabilité

Chaque incident met en évidence une lacune d’architecture précise, traitée directement par la plateforme de partenaires Public Safety.

Chronologie des défaillances de l’IA dans les forces de l’ordre

Arrestation injustifiée
202030 heures de détention

Robert Williams

Detroit, MI

Détenu 30 heures après qu’une reconnaissance faciale a rapproché son permis expiré d’images de surveillance. Il n’était que la 9e meilleure correspondance. Un accord de juin 2024 impose à la police de Detroit d’auditer tous les dossiers depuis 2017.

Lacune mise en évidence

Sortie d’un seul algorithme traitée comme une identification. Aucun mécanisme pour faire apparaître qu’il n’était que la 9e meilleure correspondance. Les enquêteurs n’ont jamais vu le classement de confiance.

Réponse Public Safety

Le raisonnement en ensemble sur plusieurs modèles aurait montré un consensus faible, déclenchant automatiquement des exigences d’investigation supplémentaires avant toute action d’arrestation.

Source: ACLU v. Detroit PD (2024)
Arrestation injustifiée
201910 jours d’incarcération

Nijeer Parks

New Jersey

Incarcéré 10 jours pour un crime commis dans une ville où il n’avait jamais été. La seule « preuve » le reliant au fait était un « possible hit » de reconnaissance faciale.

Lacune mise en évidence

Aucune génération de contre-hypothèses. Un « possible hit » présenté comme définitif, sans mécanisme pour explorer des alternatives.

Réponse Public Safety

La validation adversariale génère des explications alternatives qui doivent être explicitement écartées avant toute action. Les contre-hypothèses deviennent des étapes d’enquête obligatoires.

Source: Parks v. Woodbridge PD
Arrestation injustifiée
2023Arrêtée à 8 mois de grossesse

Porcha Woodruff

Detroit, MI

Arrêtée à son domicile devant ses enfants, enceinte de huit mois, après qu’une reconnaissance faciale l’a rapprochée d’une suspecte de vol.

Lacune mise en évidence

La répétition des défaillances indique un problème d’architecture systémique, pas des incidents isolés. Même mode d’échec que le cas Williams des années plus tôt.

Réponse Public Safety

La provenance cryptographique crée des enregistrements immuables de chaque sortie IA et de chaque décision humaine, permettant un audit systématique et l’identification de schémas avant que les échecs ne se répètent.

Source: Woodruff v. Detroit PD (2023)
Programme interrompu
2018-202240+ villes ont abandonné

Predictive Policing Collapse

Los Angeles, CA

La police de Los Angeles (LAPD) et plus de 40 autres services ont interrompu des programmes de police prédictive après des audits révélant des résultats biaisés et l’impossibilité d’expliquer les prédictions.

Lacune mise en évidence

Des modèles « boîte noire » sans explication. Aucun mécanisme pour permettre aux enquêteurs de comprendre ou de contester les conclusions de l’IA.

Réponse Public Safety

Transparence complète du raisonnement : chaque conclusion inclut preuves à l’appui, hypothèses alternatives examinées et bornes de confiance explicites. Rien n’est une « boîte noire ».

Source: LAPD Inspector General Report
Preuve contestée
2024Non-renouvellement de 50 M$

ShotSpotter Controversy

Chicago, IL

Chicago n’a pas renouvelé un contrat ShotSpotter de 50 M$ après des études montrant que 89 % des alertes ne débouchaient pas sur des preuves de tirs, et des inquiétudes sur la fiabilité des preuves en justice.

Lacune mise en évidence

Un taux élevé de faux positifs et l’absence d’explicabilité rendent les preuves issues d’IA irrecevables ou facilement contestables en procédure.

Réponse Public Safety

Les sorties de niveau tribunal incluent des citations Bluebook, des chaînes de raisonnement complètes et une quantification de l’incertitude adaptée aux procédures judiciaires.

Source: Chicago OIG Report (2021)
Preuve contestée
2023Affaires classées

Digital Forensics Scrutiny

Multiple jurisdictions

Dans plusieurs affaires, des preuves de criminalistique numérique ont été contestées ou écartées faute de pouvoir expliquer la méthodologie d’extraction et en raison d’une documentation insuffisante de la chaîne de possession.

Lacune mise en évidence

La criminalistique numérique traditionnelle ne dispose pas de la vérification cryptographique nécessaire pour prouver l’intégrité des preuves tout au long du cycle d’enquête.

Réponse Public Safety

Le hachage de contenu SHA-256 et la vérification par arbre de Merkle créent une chaîne de provenance infalsifiable, de la création de la preuve jusqu’à la présentation au tribunal.

Source: Diverses procédures judiciaires
Produit mis en pause
2023Préoccupations éthiques

Axon Draft One Pause

United States

Axon a mis en pause un outil de rédaction de rapports de police générés par IA après des démissions au sein du comité d’éthique et des inquiétudes quant à une supervision humaine insuffisante.

Lacune mise en évidence

Une IA mono-modèle produisant des documents officiels sans validation crée des risques à la fois de justesse et d’imputabilité.

Réponse Public Safety

Un ensemble multi-modèle garantit qu’aucune IA unique ne produit la sortie finale. La conception « human-in-the-loop » maintient l’imputabilité tout en tirant parti des capacités de l’IA.

Source: NPR/Wired reporting
Défaillance système
2023Sanctions prononcées

Legal AI Hallucinations

New York, NY

Un avocat a été sanctionné pour avoir cité des décisions inexistantes générées par ChatGPT, mettant en évidence les risques d’hallucination des LLM dans des contextes juridiques et d’enquête.

Lacune mise en évidence

Des sorties LLM non supervisées peuvent halluciner des citations, des faits et des conclusions sans mécanisme de validation ou de vérification.

Réponse Public Safety

Le raisonnement en ensemble, combiné à la validation adversariale, détecte les hallucinations via la divergence inter-modèles. Aucun modèle unique ne peut introduire une information fabriquée sans être contredit.

Source: Mata v. Avianca (SDNY 2023)
Analyse du marché

Ce qui manque à toutes les plateformes

Les outils actuels d’enquête assistée par IA partagent des limitations d’architecture fondamentales, à l’origine des défaillances documentées ci-dessus.

Absence de consensus multi-modèle

Lacune

La plupart des grandes plateformes reposent sur une architecture mono-modèle : une seule IA tranche.

Conséquence réelle

Point de défaillance unique. L’erreur d’un algorithme devient votre responsabilité. Aucun mécanisme pour faire apparaître l’incertitude ou la divergence.

Incidents liés

Les arrestations injustifiées Williams, Parks et Woodruff proviennent toutes d’une reconnaissance faciale mono-modèle.

Solution Public Safety

Raisonnement en ensemble

Les tâches s’exécutent simultanément sur plus de 5 modèles d’IA. Le score de consensus mesure l’accord ; les points conflictuels révèlent la divergence et exigent une résolution humaine.

Absence de provenance cryptographique

Lacune

Les journaux d’audit classiques peuvent être modifiés. Aucune preuve immuable de la sortie réelle de l’IA.

Conséquence réelle

Contestations de l’intégrité des preuves au tribunal. Impossible de prouver la chaîne de possession entre la sortie IA et le document final.

Incidents liés

Cellebrite : des preuves de criminalistique numérique contestées à cause de lacunes de provenance.

Solution Public Safety

Vérification cryptographique

Hachage de contenu SHA-256 avec vérification par arbre de Merkle. Chaque opération est signée cryptographiquement. Chaîne infalsifiable de la création à la présentation.

Absence de validation adversariale

Lacune

L’IA confirme des hypothèses au lieu de les contester : vision en tunnel par conception.

Conséquence réelle

Biais de confirmation amplifié par la technologie. Les explications alternatives n’émergent jamais.

Incidents liés

Affaire Nijeer Parks : un « possible hit » est devenu une arrestation sans explorer d’alternatives.

Solution Public Safety

Génération de contre-hypothèses

Chaque conclusion est accompagnée d’explications alternatives générées automatiquement, avec les preuves nécessaires pour valider ou invalider chacune.

Fonctionnement « boîte noire »

Lacune

L’IA fournit des conclusions sans expliquer son raisonnement. Les enquêteurs ne peuvent ni évaluer ni contester.

Conséquence réelle

L’impossibilité d’expliquer les conclusions de l’IA entraîne des contestations des preuves et l’arrêt des programmes.

Incidents liés

Plus de 40 programmes de police prédictive interrompus à cause de résultats inexplicables.

Solution Public Safety

Transparence totale

Chaînes de raisonnement complètes, citations des preuves à l’appui, bornes de confiance et hypothèses alternatives pour chaque conclusion.

Lacune de conformité juridictionnelle

Lacune

Les outils d’IA génériques manquent de connaissances juridiques et procédurales propres à la juridiction.

Conséquence réelle

Les preuves recueillies peuvent ne pas satisfaire aux standards locaux de recevabilité ou aux exigences de procédure.

Incidents liés

Affaires classées à cause de manquements procéduraux dans le traitement des preuves.

Solution Public Safety

Intelligence juridictionnelle

Des ensembles de règles juridictionnelles configurables garantissent que tous les résultats répondent aux exigences locales de recevabilité et de conformité procédurale.

L’approche Public Safety

Une architecture conçue pour l’obligation de rendre des comptes

Trois couches fondamentales garantissent que chaque conclusion de l’IA peut être défendue, vérifiée et auditée.

Sélectionnez une couche à explorer

Cliquez sur une couche d’architecture pour voir les capacités détaillées

Comment l’intelligence circule dans la plateforme

Étape 1

Requête d’enquête

Étape 2

Traitement multi-modèle

Étape 3

Génération de contre-hypothèses

Étape 4

Signature cryptographique

Étape 5

Production de niveau tribunal

Cinq partenaires spécialisés

Une IA conçue pour les enquêteurs

Chaque partenaire est optimisé pour une fonction d’enquête spécifique et opère de concert via le raisonnement en ensemble.

Interactive Demo

Voir le raisonnement en ensemble en action

Observez comment plusieurs modèles d’IA traitent la même requête d’enquête et produisent un consensus.

Requête d’exemple

Analyser les liens financiers entre XYZ Corporation et des entités enregistrées au 123 Shell Company Lane. Identifier des indicateurs potentiels de blanchiment.

Reasoning LLM

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Thinking LLM

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Fast LLM

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Specialist LLM

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Consensus multi-modèle---
Interactive Demo

Cryptographic Evidence Integrity

Every operation creates an immutable, verifiable record. See how tamper-detection works.

Evidence Provenance Chain

Merkle Root: f7a2...3e91

Evidence Created

a7f3...8c21

AI Analysis

b2e1...9d45

Document Export

c4d2...7e63

Digital Signature

e8f9...2a84

SHA-256 Hashing

Every piece of content receives a unique cryptographic fingerprint. Any modification, even a single character, produces a completely different hash.

Merkle Tree Verification

Les opérations sont organisées en structure arborescente, où chaque niveau vérifie les niveaux inférieurs. L’intégrité de la chaîne peut être vérifiée sans accéder à l’ensemble des données.

Digital Signatures

Chaque opération est signée par l’utilisateur ou le système qui l’exécute. La non-répudiation garantit l’imputabilité de toutes les actions de gestion des preuves.

Approfondissement

Capacités de la plateforme

Explorez les capacités techniques qui rendent possible une enquête assistée par IA de niveau tribunal.

Chaque requête d’enquête s’exécute sur plusieurs modèles d’IA. Le score de consensus mesure le niveau d’accord et signale automatiquement les conclusions où les modèles divergent, afin d’assurer une revue humaine des éléments incertains.

Fonctionnalités clés

  • Exécution parallèle sur 4 à 6 modèles d’IA
  • Calcul du consensus en temps réel avec intervalles de confiance
  • Détection et signalement automatiques des désaccords
  • Seuils de consensus configurables selon le type de tâche

Implémentation technique

Les modèles traitent les requêtes de manière asynchrone via une file de messages. Les résultats sont agrégés par vote pondéré, basé sur des métriques de performance par type de tâche. Les seuils de divergence sont configurables selon le type d’enquête.

Exemple de cas d’usage

Enquête financière où le LLM de raisonnement détecte des schémas suspects mais le LLM de réflexion conteste l’intention : l’élément est automatiquement orienté vers un enquêteur senior pour arbitrage avant toute consignation des conclusions.

La plateforme ne se contente pas de produire des conclusions : elle génère aussi les arguments contre celles-ci. Pour chaque hypothèse, des explications alternatives sont créées automatiquement, afin d’amener l’enquêteur à considérer ce qu’un avocat de la défense invoquerait.

Fonctionnalités clés

  • Génération automatique de contre-hypothèses
  • Cartographie des preuves nécessaires pour chaque alternative
  • Documentation explicite des théories écartées
  • Intégration de la perspective de la défense

Implémentation technique

Un modèle adversarial dédié est invité à contester les conclusions principales. Les contre-hypothèses doivent être écartées explicitement sur la base des preuves avant de pouvoir finaliser les conclusions dans la documentation d’enquête.

Exemple de cas d’usage

Lorsque le système conclut « Le sujet A était présent au lieu B », il génère automatiquement « L’appareil du sujet A était présent, mais le sujet A ne l’était peut-être pas », avec les exigences de preuve permettant de trancher.

Chaque opération (sortie IA, modification humaine, export, accès) crée un enregistrement signé cryptographiquement. L’intégrité des preuves est démontrable mathématiquement, pas seulement déclarée.

Fonctionnalités clés

  • Hachage de contenu SHA-256
  • Vérification de chaîne par arbre de Merkle
  • Signatures numériques pour toutes les opérations
  • Documentation de provenance prête pour le tribunal

Implémentation technique

Stockage adressé par contenu avec hachage SHA-256. Les opérations sont consignées dans un journal append-only structuré en arbre de Merkle. La vérification peut être effectuée sans accéder au contenu original. Les exports incluent la chaîne de provenance complète.

Exemple de cas d’usage

Lors de la présentation d’une pièce au tribunal, l’accusation peut démontrer cryptographiquement que le document n’a pas été modifié depuis l’analyse IA, avec une documentation complète de chaîne de possession.

Toutes les sorties sont formatées pour une utilisation en procédure. Citations (Bluebook), références aux preuves, bornes de confiance et hypothèses alternatives sont incluses dans le format de sortie standard.

Fonctionnalités clés

  • Format de citation juridique (Bluebook)
  • Documentation de la chaîne de preuves
  • Rapport d’intervalles de confiance
  • Documentation des hypothèses alternatives

Implémentation technique

Le partenaire Briefing est entraîné sur un corpus de documents juridiques avec des règles de mise en forme propres à la juridiction. Les modèles de sortie sont validés par des professionnels du droit. Les bornes de confiance sont calculées à partir des métriques de divergence de l’ensemble.

Exemple de cas d’usage

Synthèse d’enquête mise en forme automatiquement avec citations correctes, pièces à conviction référencées avec documentation de chaîne de possession, et bornes d’incertitude explicites pour chaque conclusion.

Chaque juridiction applique ses propres standards de preuve, exigences de procédure et précédents. La plateforme adapte automatiquement les sorties pour répondre aux exigences locales.

Fonctionnalités clés

  • Ensembles de règles propres à chaque juridiction
  • Conformité aux standards de preuve
  • Validation des exigences procédurales
  • Adaptation automatique des formats

Implémentation technique

La configuration par juridiction inclut les seuils de preuve, la documentation requise, les formats de citation et des checklists de procédure. Le système valide les sorties par rapport aux exigences de la juridiction avant finalisation.

Exemple de cas d’usage

Les procédures de traitement des preuves s’ajustent automatiquement selon qu’il s’agit de charges fédérales ou d’infractions relevant d’un État, afin que la documentation respecte les standards de chaque juridiction.

La plateforme identifie automatiquement les contradictions entre témoignages, preuves et faits déjà consignés. Les incohérences sont signalées pour investigation, plutôt que laissées de côté.

Fonctionnalités clés

  • Analyse de cohérence entre déclarations
  • Détection de contradictions avec les preuves
  • Identification des incohérences de chronologie
  • Alertes automatiques à l’enquêteur

Implémentation technique

Extraction (NLP) de revendications factuelles depuis toutes les sources. Contrôle de cohérence basé sur graphe entre les éléments extraits. Les contradictions sont classées par impact et orientées vers les enquêteurs concernés.

Exemple de cas d’usage

Un témoin affirme que le sujet était au lieu A à 15 h, alors que les données d’antennes indiquent l’appareil au lieu B : l’incohérence est signalée automatiquement et documentée pour vérification.

Analyse concurrentielle

Ce qui distingue Public Safety

Comparaison des fonctionnalités par grandes catégories. Aucun concurrent unique ne couvre l’ensemble des exigences d’imputabilité.

CapacitéPlateformes traditionnellesIA de rédaction de rapportsOutils d’IA juridiquePartenaires Public Safety
Ensemble multi-modèle
Non pris en charge
Non pris en charge
Non pris en charge
Support complet
Validation adversariale
Non pris en charge
Non pris en charge
Non pris en charge
Support complet
Provenance cryptographique
Support partiel
Non pris en charge
Non pris en charge
Support complet
Citations de niveau tribunal
Non pris en charge
Non pris en charge
Support complet
Support complet
Conformité juridictionnelle
Non pris en charge
Non pris en charge
Support partiel
Support complet
Analyse multi-modale
Support complet
Support partiel
Non pris en charge
Support complet
Détection des contradictions
Non pris en charge
Non pris en charge
Non pris en charge
Support complet
Analyse contrefactuelle
Non pris en charge
Non pris en charge
Non pris en charge
Support complet
Streaming en temps réel
Support complet
Support partiel
Non pris en charge
Support complet
Intégration OSINT
Support partiel
Non pris en charge
Non pris en charge
Support complet
Support complet
Support partiel
Non pris en charge

Comparaison fondée sur la documentation publiquement disponible en 2024. La disponibilité des fonctionnalités peut varier selon l’éditeur et la configuration de déploiement.

Scénarios réels

Comment les enquêtes se transforment

Quatre scénarios détaillés montrant comment la plateforme modifie les workflows d’enquête.

Crimes financiers

Enquête sur la criminalité financière

Une grande banque dépose un rapport d’activité suspecte sur un réseau de transactions complexe impliquant 15 sociétés-écrans dans 4 juridictions. Une enquête traditionnelle nécessiterait des mois d’examen manuel et de recoupements.

Difficultés de l’approche actuelle

  • •Des semaines de recherches manuelles dans les registres d’entreprises, dans plusieurs juridictions
  • •Difficulté à remonter les bénéficiaires effectifs au travers de structures en cascade
  • •Risque de manquer des liens enfouis dans des milliers de documents

Workflow Public Safety

  1. 1Le partenaire OSINT cartographie en quelques minutes la structure complète, y compris les bénéficiaires effectifs
  2. 2Le partenaire Investigative corrèle les flux financiers avec les relations entre entités
  3. 3Le partenaire Briefing produit une synthèse exploitable en poursuite, avec citations des preuves

Résultats mesurables

85%de réduction du temps d’analyse
3xplus de connexions identifiées
100%d’exhaustivité du journal d’audit
Partenaires utilisés:
OSINTInvestigativeBriefing
Sécurité & conformité

Sécurité de niveau entreprise

Conçue pour répondre aux exigences de sécurité et de conformité les plus strictes des forces de l’ordre.

CJIS

Criminal Justice Information Services

Controls aligned with FBI CJIS Security Policy for criminal justice information handling and access controls. Each tenant is prepared for independent certification.

Controls Implemented
Régions:United States
Includes advanced authentication, encryption at rest and in transit, audit logging, and personnel security requirements.

SOC 2 Type II

Service Organization Control 2

Contrôles mis en œuvre pour la sécurité, la disponibilité, l’intégrité du traitement, la confidentialité et la vie privée. Chaque locataire est préparé à une vérification indépendante.

Contrôles mis en œuvre
Régions:Global
Contrôles couvrant les cinq critères des trust services, prêts pour audit indépendant.

FedRAMP

Federal Risk and Authorization Management Program

Federal government cloud security authorization for deployment in government environments.

In Progress
Régions:United States (Federal)
Currently pursuing Moderate baseline authorization with expected completion Q3 2025.

GDPR

General Data Protection Regulation

Conformité complète aux exigences de protection des données de l’UE, incluant les droits des personnes concernées et les contrôles de traitement.

Conforme
Régions:Union européenne
Options de résidence des données disponibles pour les exigences de stockage UE uniquement.

ISO 27001

Information Security Management

Norme internationale pour les systèmes de management de la sécurité de l’information. Contrôles mis en œuvre, chaque locataire prêt pour une certification indépendante.

Contrôles mis en œuvre
Régions:Global
Couvre l’ensemble des contrôles de sécurité de l’information, prêt pour audit de certification indépendant.

EU AI Act

European Artificial Intelligence Act

Conçu pour se conformer aux exigences émergentes de la réglementation européenne sur l’IA pour les systèmes à haut risque.

Préparation
Régions:Union européenne
Architecture conçue avec transparence, supervision humaine et exigences de documentation anticipées par la réglementation.

Protection des données intégrée

Chaque couche de la plateforme met en œuvre une sécurité « defense-in-depth ». Vos données d’enquête ne sortent jamais de votre contrôle.

Chiffrement AES-256
TLS 1.3 (en transit)
MFA obligatoire
Accès basé sur les rôles

Chaque jour sans IA validée augmente votre exposition au risque

Découvrez comment le raisonnement en ensemble, la validation adversariale et la provenance cryptographique transforment les enquêtes. Planifiez une démonstration avec notre équipe.