Le 3 juin dernier, dans un bureau climatisé de Tunis, une équipe d’experts d’Interpol a lancé une pêche aux terroristes. Pas avec des filets, mais avec des algorithmes. Shams II, c’est le nom de code de cette opération qui a duré cinq jours. Résultat : 126 profils suspects repérés, disséminés entre l’Afrique du Nord, le Moyen-Orient et l’Europe. Parmi eux, des individus liés à des groupes connus, d’autres moins. Certains étaient déjà fichés, d’autres non. Mais ce qui compte, c’est la méthode : pour la première fois, Interpol a utilisé une IA pour traquer des cibles potentielles, pas seulement pour analyser des données existantes. Le problème ? Personne ne sait exactement comment ça marche, ni qui valide les résultats.
L’IA comme détective, mais sans badge ni jury
Interpol ne communique pas sur les détails techniques. On sait juste que l’outil s’appuie sur des patterns comportementaux, mouvements suspects, communications cryptées, connexions avec des réseaux déjà identifiés. Le vrai scoop, c’est que cette IA a trouvé des suspects que les humains n’avaient pas repérés. Sauf que personne ne peut expliquer pourquoi. Pas même les 28 agents impliqués dans Shams II, issus de 11 pays. Un expert en cybersécurité, qui a demandé à rester anonyme, résume : « On leur a dit : ‘Voilà, l’IA a sélectionné ces dossiers. À vous de jouer.’ Personne ne leur a dit comment elle avait fait le tri. »
Le pire ? Les faux positifs. L’IA peut se tromper. Elle peut aussi surinterpréter des données. Un exemple ? Un homme de 42 ans, résident en Allemagne, a été signalé comme « potentiellement lié à un groupe terroriste » parce qu’il avait partagé un meme sur Telegram. Sans contexte, sans preuve, juste un algorithme qui a cru reconnaître un motif. Heureusement, les services locaux ont vérifié et classé le dossier sans suite. Mais combien d’autres dossiers ont été ouverts à tort ? Interpol ne répond pas.
Pourquoi Tunis, et pas ailleurs ?
L’opération était basée à Tunis pour une raison simple : la Tunisie est un carrefour. Géographiquement, économiquement, et maintenant, techniquement. Le pays héberge des serveurs d’Interpol pour l’Afrique du Nord et une partie du Moyen-Orient. Mais aussi parce que les autorités tunisiennes ont accepté de jouer les cobayes. Pas de loi claire sur l’usage de l’IA dans la lutte antiterroriste. Pas de débat public. Juste une opération discrète, menée par des experts qui, pour la plupart, ne savent pas eux-mêmes comment l’outil fonctionne.
Le paradoxe ? Plus l’IA est performante, moins on comprend son raisonnement. C’est le syndrome du « boîte noire » poussé à l’extrême. Aux États-Unis, la NSA a eu les mêmes problèmes avec ses algorithmes de surveillance après le 11 septembre. En Europe, le Parlement a fini par exiger des explications sur les outils comme PALANTIR, utilisé par Europol. Interpol, elle, fait ce qu’elle veut.
Ce que les États ne veulent pas voir
Les gouvernements adorent l’IA quand elle résout leurs problèmes. Sauf quand elle en crée. Prenez le cas de Mohamed B., un Tunisien arrêté en 2022 pour « liens avec des groupes terroristes » après qu’un algorithme ait analysé ses recherches internet. Il était innocent. La justice a annulé son arrestation, mais l’affaire a traîné pendant des mois. Résultat ? Les autorités ont ralenti les tests d’IA pour la lutte antiterroriste.
Pourtant, Shams II prouve que ça marche. Du moins en apparence. Le vrai problème, c’est que personne ne contrôle ces outils. Pas les États, pas les ONG, pas même les entreprises qui les vendent. Interpol achète des solutions clés en main, comme un supermarché.
Exemple ? L’outil utilisé pour Shams II vient d’une société israélienne, AnyVision. Une boîte connue pour avoir vendu sa tech à des régimes autoritaires, dont l’Égypte et les Émirats. Aucun audit indépendant, aucune transparence. Juste un contrat et un silence radio.
L’IA va-t-elle remplacer les flics ?
Non. Mais elle va les pousser à faire n’importe quoi.
Déjà, les algorithmes d’Interpol sont limités : ils ne peuvent pas écouter des conversations en temps réel, ni pirater des téléphones. Ils repèrent des motifs, pas des intentions. Le risque ? Que les services de renseignement utilisent ces profils comme prétexte pour surveiller, arrêter, ou pire, disparaître des gens.
Preuve ? En 2021, un rapport de Human Rights Watch a révélé que des pays comme la Libye utilisaient des outils similaires pour cibler des migrants. Résultat : des arrestations arbitraires, des tortures. Interpol était au courant. Elle n’a rien dit.
La vraie question n’est pas « Ça marche ? » mais « Qui décide ? »
Shams II a permis d’identifier 126 suspects. Super. Mais à quel prix ?
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Prix 1 : La vie privée. L’IA fouille dans les données de millions de personnes pour en trouver quelques-unes à risque. C’est comme fouiller toutes les maisons d’un quartier pour trouver un voleur. Sauf que le quartier, c’est le monde entier.
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Prix 2 : La démocratie. Si les algorithmes prennent le dessus, qui challenge leurs décisions ? Un juge ? Un robot ? Personne.
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Prix 3 : La crédibilité. Plus on utilise l’IA sans contrôle, plus on va se retrouver avec des erreurs graves. Et quand ça arrivera, qui paiera ?
Interpol a évité le sujet en disant que Shams II était « une réussite ». Sauf que réussir à identifier des suspects sans expliquer comment, ni qui valide, ni qui contrôle, ce n’est pas une réussite. C’est une fuite en avant.
Ce qui nous attend
Les États vont continuer à acheter des outils d’IA pour traquer les terroristes. Parce que c’est plus simple que d’envoyer des flics sur le terrain.
Mais attention : plus on automatise la chasse à l’homme, plus on risque de créer des monstres.
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Monstre 1 : Des arrestations basées sur des données biaisées. Si l’algorithme a été entraîné sur des profils majoritairement maghrébins, il va surreprésenter cette population. C’est déjà le cas dans certains pays européens.
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Monstre 2 : Une course aux armements technologiques. Si Interpol utilise l’IA, les groupes terroristes vont faire de même pour brouiller les pistes. Résultat ? Une guerre froide 2.0, mais avec des robots.
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Monstre 3 : L’effet boule de neige. Une fois qu’on accepte que l’IA décide qui est dangereux, on glissera vers d’autres domaines. Santé, crédit, emploi… La liste est longue.
La seule question qui compte, c’est : jusqu’où on va laisser aller ça ?
Shams II a prouvé que l’IA pouvait aider. Mais elle peut aussi tout casser. Le problème, c’est qu’on ne le saura que quand il sera trop tard.
