Tous les jours, partout dans le monde, des milliers d’images et de vidéos à caractère pédophile, circulent sur la toile.

La police utilise déjà des outils pour les identifier comme PhotoDNA (Microsoft) mais ceux-ci demeurent insuffisants : pour identifier des contenus illégaux, il faut que ceux-ci existent déjà dans une base de données officielle et soient considérés comme similaires.

Les images “nouvellement” apparues sur le web sont donc difficilement identifiables même si celles-ci revêtent un caractère pédopornographique. Inutile de préciser que, face au flux incessants du peer-to-peer, un traitement manuel est inenvisageable.

Un nouveau programme d’Intelligence Artificielle vient d’être révélé et il pourrait pallier ces failles. Nommé Identifying and Catching Originators in P2P Networks (iCOP), celui-ci est financé par la Commission européenne via le Safer Internet.

Ce programme sélectionne et finance des Centres Safer Internet (dans 30 pays de l’Europe) qui ont notamment pour mission de recueillir et signaler les contenus en lignes illégaux.

Les équipes réunies dans le cadre du projet européen iCop (Programme européen «Safer Internet») travaillent à la mise au point de technologies informatiques permettant l’identification automatique de nouvelles photos et vidéos à caractère pédophile dans les réseaux peer-to-peer.

C’est une tâche stratégique dans la lutte contre cette criminalité, car les nouveaux contenus sont souvent diffusés par des personnes qui sont proches ou qui sont elles-mêmes les abuseurs.

Détecter ces sources pourrait donc, dans certains cas, permettre une identification plus rapide des victimes et des interventions ciblées.

Pour atteindre cet objectif, le projet iCop a rassemblé des chercheurs, des forces de police (Belgique, Angleterre, Allemagne, Pays-Bas, Interpol) et des experts en protection des enfants, provenant de différentes parties de l’Europe.

Ensemble, ils ont mis au point un système d’investigation numérique combinant des technologies de traitement de l’image, avec des technologies d’analyse du langage et des systèmes d’analyse de tendances.

Sont pris en compte notamment, les noms des fichiers très significatifs en général : ils incluent le plus souvent l’âge de la victime, les noms des actes sexuels perpétués et des mots-clés connus comme «lolita», «kdquality», «pt» (acronyme pour preteen) et «childlover», ainsi que d’autres variantes possibles, y compris les mix chiffres/lettres, comme “l0l1ta”.

L’iCOP a déjà été utilisé lors de véritables procès. Les résultats se sont avérés très concluants. Claudia Peersman, leader sur le projet, prévoit déjà d’autres applications de cette IA, notamment sur le dark web.