Une idée qui s'est établie dans la société est que les empreintes digitales sont uniques , étant considérées dans de nombreux cas comme une méthode de sécurité et comme un moyen de se distinguer parmi les humains. Cependant, une étude réalisée avec l’intelligence artificielle a révélé que cette affirmation ne serait pas vraie.
Gabe Guo, directeur du département d'informatique de l'Université de Columbia, a mené des recherches pour savoir si ce concept d'empreintes de pas était réel, après qu'un professeur lui ait demandé il y a trois ans si les empreintes de pas étaient vraiment uniques.
Les empreintes ne sont pas uniques selon l'IA
L’étude, récemment publiée dans la revue Science Advances, a été initialement rejetée par plusieurs revues scientifiques. La communauté médico-légale a continuellement résisté à l'idée avancée par Guo et son équipe.
Pour résoudre la question de recherche, le groupe a utilisé un modèle d'intelligence artificielle appelé réseau contrastif profond , couramment utilisé pour des tâches telles que la reconnaissance faciale. Cette intelligence artificielle était alimentée par une base de données du gouvernement américain, qui contenait 60 000 empreintes digitales par paires, parfois de la même personne mais de doigts différents, et d'autres fois d'individus différents.
L’intelligence artificielle a révélé des modèles intrigants en découvrant que les empreintes digitales de différents doigts d’une même personne partageaient des similitudes notables. La précision du système a culminé à 77 % , remettant en question le principe du caractère unique de chaque empreinte digitale.
"Nous avons trouvé une explication rigoureuse pour expliquer pourquoi il en est ainsi : les angles et les courbures au centre de l'empreinte digitale", a expliqué Guo.
Cette découverte réfute l'idée traditionnelle selon laquelle les différences d'empreintes ne sont recherchées que dans leurs crêtes, suggérant que les similitudes résident dans des caractéristiques beaucoup plus spécifiques.
Malgré les résultats et les preuves présentées, certains experts légistes ont exprimé leur scepticisme. Christophe Champod, professeur de sciences médico-légales à l'Université de Lausanne, en Suisse, a déclaré sur CNN que l'étude n'apporte rien de nouveau et que la corrélation entre les formes des empreintes digitales est connue depuis les débuts des empreintes digitales.
Simon Cole, professeur à l'Université de Californie à Irvine, a également souligné que l'utilité des résultats de l'étude ne change pas la conception actuelle. « Nous ne nous sommes pas trompés sur les empreintes digitales. L'affirmation non prouvée selon laquelle il n'existe pas deux empreintes digitales « exactement identiques » n'est pas réfutée par la découverte selon laquelle les empreintes digitales sont similaires", a-t-il déclaré.
Guo, en réponse aux critiques, a souligné que son étude est la première à quantifier systématiquement les similitudes entre les empreintes digitales de différents doigts d'une même personne. En outre, il a souligné qu'ils étaient des pionniers dans la tentative de faire correspondre les empreintes digitales de différents doigts avec un système automatisé.
Le système d'IA peut être utilisé pour davantage de recherches
Malgré les critiques, les chercheurs voient des applications pratiques intéressantes à leur découverte dans le domaine médico-légal. Ils suggèrent que le système basé sur l'intelligence artificielle pourrait générer de nouvelles pistes dans des cas non résolus , en particulier lorsque les empreintes digitales trouvées sur les lieux du crime appartiennent à des doigts autres que ceux figurant dans le dossier.
Guo a souligné que cette évolution contribuerait non seulement à arrêter davantage de criminels, mais protégerait également les innocents contre des enquêtes inutiles.
Pour cette raison, l’équipe a rendu open source l’intelligence artificielle utilisée afin que d’autres puissent valider et examiner leurs découvertes.
« Il ne s’agit pas seulement d’enquête médico-légale, mais aussi d’intelligence artificielle. "Cela démontre la puissance de l'IA pour reconnaître et extraire automatiquement les caractéristiques pertinentes ", a déclaré Guo à propos de la valeur ajoutée qu'il a trouvée après son étude.