1. Analyse des sentiments :
Les outils d’IA peuvent analyser le langage utilisé dans la déclaration d’un témoin oculaire pour identifier les signaux émotionnels, les sentiments et les préjugés potentiels. En détectant les sentiments positifs ou négatifs, l'IA peut mettre en évidence les écarts entre le contenu de la déclaration et les émotions exprimées.
2. Vérification de la cohérence des déclarations :
L’IA peut comparer différentes parties d’une déclaration de témoin oculaire pour identifier des incohérences ou des contradictions. En analysant la cohérence et le flux logique de la déclaration, les outils d'IA peuvent identifier les domaines qui pourraient nécessiter un examen plus approfondi.
3. Aide au contre-interrogatoire :
Les outils d’IA peuvent aider les professionnels du droit à préparer des stratégies de contre-interrogatoire en identifiant les points clés, les informations pertinentes et les faiblesses potentielles d’une déclaration de témoin oculaire. Cela peut améliorer l’efficacité des contre-interrogatoires et révéler des divergences.
4. Détection de similarité d'instruction :
L’IA peut identifier des similitudes entre différentes déclarations de témoins oculaires ou des récits précédemment enregistrés. Cela peut aider à découvrir d’éventuelles collusions, contaminations ou biais de mémoire.
5. Analyse du langage corporel :
Les outils d’IA peuvent analyser des enregistrements vidéo de déclarations de témoins oculaires pour extraire et interpréter des indices de langage corporel, qui peuvent indiquer de la nervosité, de la tromperie ou une confiance dans les informations fournies.
6. Analyse linguistique :
L'IA peut effectuer une analyse linguistique sur les déclarations de témoins oculaires pour identifier des modèles spécifiques dans l'utilisation des mots, la structure des phrases et la grammaire. Les écarts par rapport aux modèles de langage typiques peuvent suggérer des distorsions de fabrication ou de mémoire.
7. Détection de biais :
Les outils d’IA peuvent identifier des modèles de langage qui indiquent des préjugés potentiels, tels que des stéréotypes ou des préjugés, susceptibles d’influencer l’exactitude d’une déclaration de témoin oculaire.
8. Évaluation de la crédibilité :
Certains outils d’IA utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour évaluer la crédibilité globale des déclarations de témoins oculaires sur la base d’une combinaison de facteurs linguistiques, comportementaux et contextuels.
9. Simulation de réalité virtuelle :
Les simulations de réalité virtuelle basées sur l'IA peuvent recréer des scènes ou des événements de crime pour aider les enquêteurs et les témoins oculaires à mieux visualiser et mémoriser les détails, conduisant ainsi à des déclarations plus précises.
10. Génération de questions d'entretien :
Les outils d’IA peuvent aider à générer des questions d’entretien efficaces adaptées à des cas spécifiques et à des témoignages oculaires, incitant les enquêteurs à explorer des détails importants.
Il est important de noter que les outils d’IA ne doivent pas être utilisés comme seule base pour évaluer la crédibilité des déclarations de témoins oculaires. Ces outils constituent une aide précieuse à l’évaluation humaine et à la prise de décision, fournissant des informations supplémentaires qui peuvent être prises en compte parallèlement à d’autres preuves et opinions d’experts.
