La douloureuse vérité sur les détecteurs de mensonges : Il n’y a pas d’infaillibles

Nous voulons tous savoir quand quelqu’un ment, et notre culture entière est fascinée par la capacité de détecter les menteurs. L’inondation de séries policières ne peut passer sans une scène de qualité sur un détecteur de mensonges, et de nombreuses séries montrent également des polygraphes humains qui découvrent diverses fraudes et mensonges. Les enregistrements des tentatives de détection des mensonges, que ce soit par des moyens techniques ou en observant des observateurs qualifiés, remontent à au moins 3000 ans, et les techniques judiciaires pour détecter les mensonges sont devenues de plus en plus populaires depuis l’invention du polygraphe au début du 20e siècle, avec les dernières méthodes impliquant l’imagerie cérébrale avancée. Cependant, malgré tout, une méthode infaillible de détection des mensonges n’a pas encore été trouvée. En fait, la plupart des méthodes de détection des mensonges ne détectent pas du tout les mensonges – elles enregistrent plutôt des signes physiologiques ou comportementaux de stress ou de peur.

Anciennes méthodes

Les méthodes de détection ou d’identification des mensonges existent probablement depuis que les humains existent. Une branche à travers le dos semble être une bonne méthode de départ pour détecter si un collègue de la grotte ment ou si quelqu’un d’autre a vraiment mangé le lapin destiné à tout le monde. Bien sûr, une telle chose n’est pas documentée, mais l’un des premiers exemples documentés de détection des mensonges remonte à environ 1000 av. J.-C. Les Chinois, en fait, avaient une méthode impliquant du riz. Un suspect soupçonné de mentir devait remplir sa bouche de riz sec. Après un certain temps, les grains de riz seraient vérifiés, et si le riz restait sec dans la bouche, la personne serait punie. La théorie derrière cette pratique était qu’on croyait qu’une personne cesserait de saliver en cas de détresse émotionnelle telle qu’une peur intense. Même après 2487 ans, aucune meilleure méthode n’a été conçue, donc dans le livre ‘Malleus Maleficarum‘ (‘Marteau des Sorcières’), le théologien et inquisiteur allemand Heinrich Kramer écrit sur la façon de tester si les sorcières disent la vérité ou non. Il mentionne un test dans lequel l’accusé serait jeté à l’eau, et s’il coulait, il était considéré comme innocent, tandis que s’il flottait, il était sûrement coupable. Cela signifie que ceux qui ne savaient pas nager seraient innocents s’ils parvenaient à se débattre hors de l’eau après que les juges aient décidé qu’ils avaient passé suffisamment de temps sous l’eau pour prouver leur innocence. Les nageurs semblaient être condamnés à mort. Un autre excellent exemple du Moyen Âge est le test avec des charbons ardents. Le suspect devait prendre des charbons ardents dans ses mains, et s’il se brûlait – il était coupable.

Êtes-vous – pas – coupable

En plus de telles méthodes enregistrées, il existe de nombreux autres exemples enracinés dans la mythologie et les légendes. Par exemple, en Égypte, les larmes étaient considérées comme un signe de vérité, donc si l’accusé en versait pendant le procès, il serait rapidement acquitté de toutes les charges. Les anciens Égyptiens étaient astucieux, et ils sont crédités de la méthode de marquage. Un suspect serait marqué avec un sceau ayant de l’encre ‘spéciale’, et si l’empreinte d’encre restait sur la peau, il était coupable. Historiquement, il était très difficile d’échapper à son destin maudit car toutes les méthodes étaient généralement telles que vous étiez coupable.

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Ce n’est qu’au début du 20e siècle que les premières machines de détection des mensonges, les soi-disant polygraphes, ont émergé. Le plus connu d’entre eux est le polygraphe analogique, qui a généralement trois ou quatre aiguilles remplies d’encre dansant sur une bande de papier en mouvement. Le suspect a des capteurs attachés à ses doigts, mains et corps, et la machine mesure ensuite le rythme respiratoire, le pouls, la pression artérielle et la transpiration pendant que le suspect répond à une série de questions. Cependant, il y a aussi des problèmes avec l’exactitude des machines et la possibilité qu’une personne qualifiée puisse les tromper, donc ces systèmes sont constamment améliorés, et récemment, de nouveaux systèmes basés sur l’intelligence artificielle ont émergé.

Former l’algorithme

La recherche montre que les gens sont généralement mauvais pour distinguer les mensonges de la vérité, ce qui conduit à croire que l’intelligence artificielle aidera à améliorer nos chances et sera meilleure pour détecter la vérité que les techniques anciennes et rusées comme les tests de polygraphe. Aujourd’hui, il semble que tous les espoirs soient placés sur l’IA, quel que soit le sujet. Les systèmes de détection des mensonges basés sur l’IA pourraient un jour être utilisés pour nous aider à séparer les faits des fausses nouvelles, évaluer les affirmations, et potentiellement même repérer les fabrications et les exagérations dans les candidatures, donc les mensonges des CV pourraient disparaître sans laisser de trace. Peut-être devrait-elle aussi fouiller autour des diplômes universitaires dans ces domaines, et nous pourrions découvrir plus tôt qui étudie, je ne sais pas, disons à Tuzla. Dans une étude récente, Alicia von Schenk et ses collègues ont développé un outil qui est significativement meilleur que les humains pour repérer les mensonges. Von Schenk, économiste à l’Université de Würzburg en Allemagne, et son équipe ont ensuite mené quelques expériences pour découvrir comment les gens l’utilisaient. D’une certaine manière, l’outil était utile car ceux qui l’appliquaient étaient meilleurs pour repérer les mensonges, mais cela a conduit les gens à faire beaucoup plus d’accusations contre les autres – les conclusions de l’expérience. Dans leur étude publiée dans la revue iScience, von Schenk et ses collègues ont demandé à des volontaires d’écrire des déclarations sur leurs projets de week-end. La moitié du temps, les gens étaient encouragés à mentir ; une déclaration crédible mais fausse était récompensée par un petit paiement en espèces. L’équipe a collecté un total de 1536 déclarations de 768 personnes. Ils ont ensuite utilisé 80 % de ces déclarations pour former l’algorithme sur les mensonges et les vérités en utilisant le modèle de langage IA BERT de Google. Lorsqu’ils ont testé l’outil résultant sur les 20 % restants des déclarations, ils ont découvert que l’outil IA pouvait déterminer avec succès si une déclaration était vraie ou fausse dans 67 % des cas. C’est significativement mieux que l’humain typique, qui est généralement correct seulement la moitié du temps.

IA meilleure que les humains ?

L’étude a révélé que les répondants qui utilisaient l’outil croyaient sincèrement aux résultats de l’intelligence artificielle et ‘s’appuyaient fortement sur ses prédictions.’ Von Schenk dit que cette forte dépendance à l’IA peut façonner notre comportement car les gens supposent généralement que les autres disent la vérité. Cela a été confirmé dans l’étude. En effet, bien que les répondants savaient que la moitié des déclarations étaient des mensonges, seulement 19 % les ont étiquetées comme telles. Mais cela a changé lorsque les gens ont décidé d’utiliser l’outil IA, car le taux d’accusation a grimpé à 58 %. – D’une certaine manière, c’est une bonne chose car ces outils peuvent nous aider à repérer plus de mensonges que nous rencontrons dans nos vies, comme la désinformation que nous pourrions croiser sur les réseaux sociaux. Cependant, tout n’est pas rose. Un tel outil pourrait saper la confiance, un aspect fondamental du comportement humain qui nous aide à établir des relations. Si le prix de jugements précis est la détérioration des connexions sociales, est-ce que cela en vaut la peine ? – se demandent les chercheurs de l’étude.

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Et il y a aussi la question de l’exactitude. Dans son étude, von Schenk et ses collègues s’intéressaient uniquement à la création d’un outil qui est meilleur que les humains pour détecter les mensonges. Ce n’est pas trop difficile, étant donné à quel point nous sommes terribles à cela. Mais elle imagine aussi qu’un outil comme le sien est utilisé pour des évaluations de routine de la véracité des publications sur les réseaux sociaux ou pour rechercher de faux détails dans les CV. Dans de tels cas, il n’est pas suffisant que la technologie soit simplement ‘meilleure que les humains’ si elle entraîne plus d’accusations.

Polygraphes pécheurs

Von Schenk note que nous devrions nous rappeler la faillibilité des techniques historiques de détection des mensonges. Le polygraphe a été conçu pour mesurer le rythme cardiaque et d’autres signes d’ ‘excitation’ car on croyait que certains signes de stress étaient uniques aux menteurs, mais ce n’est pas le cas. Et nous le savons depuis longtemps. Pour cette raison, les résultats des détecteurs de mensonges ne sont généralement pas admissibles dans les procédures judiciaires américaines. Les outils imparfaits de l’intelligence artificielle pourraient avoir un impact encore plus grand car ils sont si faciles à mettre à l’échelle, ajoute von Schenk. En un jour, vous pouvez polygraphier seulement un certain nombre de personnes. L’éventail de la détection des mensonges par IA est presque illimité par rapport aux méthodes précédentes.

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– Étant donné que nous avons tant de fausses nouvelles et de désinformation, ces technologies peuvent être utiles. Cependant, vous devez vraiment les tester – vous devez être sûr qu’elles sont significativement meilleures que les humains. Si le détecteur de mensonges IA génère de nombreuses accusations, il pourrait être préférable de ne pas l’utiliser du tout – conclut von Schenk.

DÉTECTION DE FRAUDE NUMÉRIQUE : Une Application pour une Perspective Plus Large

Pour seulement cent dollars, vous aussi pouvez devenir un véritable détective IA avec cet nouvel outil/application pour la détection des mensonges. LiarLiar.AI est un outil avancé de détection des mensonges alimenté par l’IA et la technologie de vision par ordinateur et est un mélange de technologie et de psychologie. Contrairement au polygraphe, qui repose sur des réactions physiologiques, LiarLiar.AI analyse les sources vidéo en temps réel pour détecter les micro-expressions, les fluctuations du rythme cardiaque et les changements subtils dans le langage corporel. ‘Cette approche complète englobe plus d’indicateurs potentiels de fraude, offrant une perspective plus large’, déclare l’entreprise sur son site web. LiarLiar.AI utilise des algorithmes IA avancés pour l’analyse en utilisant un mélange de modèles et enregistre les mouvements faciaux et corporels de la personne, y compris l’orientation du regard. De plus, il peut déterminer le rythme cardiaque d’une personne en suivant les micro-mouvements sur le front. Cette richesse de données est ensuite traitée pour identifier les signes potentiels de fraude. LiarLiar.AI peut être utilisé à distance et fonctionne parfaitement avec n’importe quel logiciel d’appel vidéo, que ce soit Zoom, Google Meet, Teams, Skype…