CrowdOptic, au service de l'identification de points chauds

Crowdoptic, au service de l’identification de points chauds

Tristement en plein cœur de l'actualité, le crowdsourcing semble encore avoir fait les preuves de sa nécessité incontournable.

Nous ne savons toujours pas si les images des deux hommes aujourd'hui accusés d'avoir fait exploser des bombes meurtrières au marathon de Boston ont été glanées grâce à l'exploration de données modernes, notamment le décryptage de milliers de photographies ou vidéos capturées par les smartphones des spectateurs présents à la manifestation, ou grâce à un travail de police à l'ancienne.

Toujours est-il que journaux télévisés et réseaux sociaux ont relayé un nombre considérable de supports sur lesquels les instigateurs de cet attentat pouvaient potentiellement être présents.

Les premières photographies des deux suspects diffusées par le FBI semblent avoir été prises par les classiques caméras de vidéosurveillance de magasins ou d'entreprises privées balayant la rue.

Mais un ancien agent de haut niveau du FBI a suggéré que, dans les coulisses, des techniques de collecte beaucoup plus modernes pourraient bien avoir joué un rôle primordial dans l'identification des suspects.  «Dans chaque enquête, il vaut mieux une collecte excessive de données qu'une sous-exploitation", indique ainsi dans le Huffington Post Timothy Ryan, maintenant directeur général en charge des cyber-enquêtes chez Global Security . "C'est l'essence même d'un travail d'enquête. En affaires de preuves numériques, vous ne pouvez pas jouer petit" ".

Il est évident qu'en augmentant le volume de données à analyser, l'enquête se complexifie. Le crowdsourcing amène une surcharge d'informations qu'il faut qualifier rapidement, si on ne veut pas perdre l'aiguille dans une botte de foin toujours plus volumineuse. En faisant appel au public, surtout lors d'événements tragiques, vous intensifiez autant le nombre de données à traiter que le nombre de fausses pistes.

Le FBI a déclenché cette course au suspect en demandant à tous ceux ayant assisté au Marathon de remettre leurs photos et vidéos aux autorités. Une immense collecte d’informations grâce à laquelle les agents ont pu mettre le doigt sur deux suspects : les frères Tsarnaev.

CrowdOptic, une technologie d'identification révolutionnaire

Pourtant depuis deux ans, une petite société de la Silicon Valley propose une technologie révolutionnaire permettant d'identifier les objets, les personnes "les plus populaires" lors d'événements de masse.

Grâce à des outils analytiques puissants, CrowdOptic peut à un instant donné filtrer les médias sociaux et indiquer vers quels objectifs les caméras de smartphones sont pointées et ainsi travailler à l'identification de points chauds lors d'événements populaires. Aussi CrowdOptic pourrait efficacement contribuer à l'identification de suspects lors d'un attentat.

Au départ, Crowdoptic travaillait sur l'application de la réalité augmentée aux évènements. Un spectateur vise un athlète ou un musicien avec son smartphone pour obtenir un profil ou le titre d'une chanson en temps réel. Grâce à Crowdoptic, les entreprises du secteur peuvent mieux savoir ce qui plaît au public ou suivre le trajet sur le web d'une photo partagée via l'application, puis d'ajuster leur communication en fonction de ces données.

Mais Crowdoptic a développé une technologie surpuissante, qui ne fait pas appel à une application installée sur son smartphone, mais tout simplement à l'analyse, en quelques secondes, de photographies ou vidéos publiées sur le net. Pendant les Jeux Olympiques de Londres, l'entreprise affirme qu'elle a analysé plus de 1000 photos postées sur les médias sociaux par les spectateurs des Jeux olympiques, et a constaté que la tour d'observation ArcelorMittal Orbit, située à l'extérieur du stade olympique, était l'objet le plus populaire. Il était alors facile d'analyser toutes les photos montrant en entier ou pour partie cette tour.

Pour ce faire, CrowdOptic a d'abord analysé les métadonnées de la photo intégrée dans le format EXIF, qui inclut la position GPS, la cartographie exacte et l'heure précise. Elle a ensuite appliqué des algorithmes et des techniques de triangulation pour déterminer une valeur de signification relative pour chacun des objets présents sur les photos. La société a déclaré que l'analyse avait pris 1,531 secondes pour déterminer l'objet le plus populaire (en savoir plus : http://venturebeat.com/2012/12/08/how-crowdopti...).

La société a fait le quelque chose de similaire lors de l'ouragan Sandy. Elle a analysé des milliers de photos partagées sur des sites de médias sociaux qui contenaient des hashtags Sandy, pour révéler les endroits vers lesquels les photographes amateurs convergeaient le plus souvent.

Imaginez, tous les smartphones tournés vers les zones d'explosion des deux bombes... Leur diffusion sur les réseaux sociaux... Certainement que CrowdOptic aurait pu récolter ces données très rapidement... et analyser au-delà de la simple «géolocalisation» la dynamique de la foule et l'orientation individuelle de chacun. La scène aurait alors été reconstituée en un laps de temps très court.

Pour en savoir plus : www.crowdoptic.com