Une étude révolutionnaire menée par une équipe dirigée par Gabe Guo, un étudiant de premier cycle au département d'informatique de l'Université de Columbia, a soulevé des doutes sur la croyance de longue date selon laquelle chaque empreinte digitale est unique. Publiée dans la revue Science Advances, l’étude remet en question les idées reçues et a attiré l’attention pour ses implications potentielles en science médico-légale.
Guo et ses collègues, dont le professeur Wenyao Xu de l'Université de Buffalo, ont utilisé un modèle d'intelligence artificielle appelé réseau contrastif profond pour analyser une base de données du gouvernement américain de 60 000 empreintes digitales. Le système basé sur l’IA a identifié de fortes similitudes entre les empreintes digitales de différents doigts d’une même personne. Étonnamment, la précision du système a culminé à 77 % pour identifier correctement si deux empreintes appartenaient au même individu, suggérant ainsi que les empreintes digitales ne sont pas entièrement uniques.
Les approches précédentes de l'analyse des empreintes digitales se concentraient sur certaines caractéristiques connues sous le nom de « minuties », qui sont des marqueurs spécifiques utilisés pour l'identification. Cependant, l’équipe a constaté que ces détails étaient efficaces pour faire correspondre les empreintes digitales, mais pas fiables pour identifier les corrélations entre les empreintes digitales d’une même personne. Au lieu de cela, l’étude a identifié les angles et les courbures au centre de l’empreinte digitale comme facteurs clés pour déterminer la similarité.
Même si l'étude a été initialement confrontée à des résistances considérables, elle a persisté, affinant continuellement sa méthodologie et incorporant davantage de données jusqu'à ce que les preuves deviennent irréfutables. L'équipe reconnaît les biais potentiels dans les données et appelle à une validation plus approfondie en analysant une base de données plus vaste et plus diversifiée pour l'application pratique du système d'IA en médecine légale.
Bien que certains experts affirment que l'étude ne fait que réitérer ce que l'on sait depuis longtemps sur les similitudes des empreintes digitales, Guo soutient le caractère révolutionnaire de leurs recherches. Bien que la corrélation entre les formes d'empreintes digitales ait été reconnue dans les méthodes manuelles antérieures de prise d'empreintes digitales, aucune étude antérieure n'avait quantifié ou exploité ces similitudes dans la mesure où l'équipe de Guo l'avait atteint.
Christophe Champod, professeur de sciences médico-légales à l'Université de Lausanne, en Suisse, reconnaît l'importance des techniques d'apprentissage profond utilisées, mais suggère que l'étude a peut-être surestimé ses conclusions. Champod affirme que la corrélation entre les formes des empreintes digitales est reconnue depuis des années. Cependant, Guo rétorque que cette étude est la première à identifier explicitement le rôle de l'orientation de la crête et à tenter une correspondance automatisée des empreintes digitales de différents doigts du même individu.
Simon Cole, professeur de criminologie, de droit et de société à l'Université de Californie à Irvine, soutient la contribution intéressante de l'étude, mais met en garde contre une surestimation de son application pratique. Cole souligne que les forces de l'ordre enregistrent généralement les dix doigts et souvent les paumes, minimisant ainsi le risque de divergences entre les empreintes de la scène de crime et les enregistrements existants.
Malgré les opinions divergentes sur l'importance des résultats de l'étude, l'équipe reste confiante dans ses résultats et a rendu le code de l'IA open source pour un examen plus approfondi. Guo souligne que cette recherche transcende le domaine de la médecine légale, soulignant le pouvoir de l’IA pour découvrir des modèles cachés qui ont échappé à l’observation humaine pendant des siècles.
Alors que l'IA continue d'évoluer, Guo estime que nous sommes à l'aube d'une nouvelle ère où l'IA dévoilera des informations qui étaient auparavant inaperçues. L'impact de l'étude s'étend au-delà du domaine des empreintes digitales et souligne le potentiel transformateur de l'IA dans divers domaines de la connaissance.