Une partie importante du travail du policier produit de l'information. Un événement observé, une personne rencontrée, un véhicule, un différend, une intervention, un comportement inhabituel. Cette information doit ensuite être retranscrite, ce qui prend du temps.
Je suis passionné d'informatique et nous sommes en plein dans l'ère de l'IA. Mon premier réflexe a donc été extrêmement simple : et si l'agent pouvait simplement raconter ce qu'il vient de voir et qu'une IA retranscrive proprement l'information ?
J'ai donc commencé à développer un prototype sur les téléphones de service. L'agent appuie sur un bouton et dicte son intervention. L'audio est traité par un système de speech-to-text, puis transformé en brouillon structuré de main courante.
La pipeline peut être résumé ainsi : Agent parle -> transcription -> structuration -> brouillon -> validation humaine.
Très vite, un détail s'est révélé essentiel : le contexte local. Un système de transcription ne connaît pas les noms des rues, les lieux-dits ou les noms propres d'un village du Haut-Var. J'ai donc enrichi le traitement avec des informations propres à Salernes.
L'objectif n'était pas seulement de mieux transcrire la voix, mais de produire un brouillon réellement adapté au terrain avant sa validation par l'agent.
Pour compléter l'application j'ai créé une webapp. De retour au poste, le logiciel permet aux agents de retrouver les informations enregistrées pendant leur vacation, de les relire, les compléter, les modifier si nécessaire, puis de les valider et les archiver proprement.
Et c'est à partir de là qu'un événement a complètement changé l'échelle du projet.